NTTコミュニケーションズでは、Azure Stack Hub with GPUを先行で導入し検証を行っています。本資料では、実際に利用している立場からデモを交えつつAzure Stack Hub with GPUのユースケースをお話すると共に、GPUのベンチマークを含む他社クラウドとの性能比較結果について情報共有をいたします。
NTTコミュニケーションズでは、Azure Stack Hub with GPUを先行で導入し検証を行っています。本資料では、実際に利用している立場からデモを交えつつAzure Stack Hub with GPUのユースケースをお話すると共に、GPUのベンチマークを含む他社クラウドとの性能比較結果について情報共有をいたします。
RabbitMQ is said a point of bottleneck in OpenStack.
We researched RabbitMQ and analyzed OpenStack RPC messaging.
This slide shows that RabbitMQ can scale out with HA setting.
RabbitMQ is said a point of bottleneck in OpenStack.
We researched RabbitMQ and analyzed OpenStack RPC messaging.
This slide shows that RabbitMQ can scale out with HA setting.
CloudNative Days Tokyo 2021で発表した資料です。
https://event.cloudnativedays.jp/cndt2021/talks/1279
Terraform、Pulumi、Kustomize、CrossplaneなどといったInfrastructure as Codeを取り巻くエコシステムを分析し、パブリッククラウドやKubernetesの力を最大限に引き出すためのツールスタックをどう組み上げていくか考察しています。
Slides at OpenStack Summit 2017 Sydney
Session Info and Video: https://www.openstack.org/videos/sydney-2017/100gbps-openstack-for-providing-high-performance-nfv
Slide at OpenStack Summit 2018 Vancouver
Session Info and Video: https://www.openstack.org/videos/vancouver-2018/can-we-boost-more-hpc-performance-integrate-ibm-power-servers-with-gpus-to-openstack-environment
This slide was for CLOUDEXPO 2017 in NYC. Consists of two part, One is for introducing existing WebRTC - IoT use cases. Another is conceptual consideration of Edge Computing scenario which leveraging WebRTC technology.
WebRTC Conference Japan 2016 (2016年2月16日) の講演資料です。
発表者は中蔵聡哉と大津谷亮祐 http://www.slideshare.net/rotsuya です。
“Telexistence Robot controlled with WebRTC”
It's the presentation slides at WebRTC Conference Japan on Feb 16, 2016.
The presenters were Toshiya Nakakura and Ryosuke Otsuya http://www.slideshare.net/rotsuya .
【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matchingharmonylab
公開URL:https://arxiv.org/pdf/2404.19174
出典:Guilherme Potje, Felipe Cadar, Andre Araujo, Renato Martins, Erickson R. ascimento: XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching, Proceedings of the 2024 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (2023)
概要:リソース効率に優れた特徴点マッチングのための軽量なアーキテクチャ「XFeat(Accelerated Features)」を提案します。手法は、局所的な特徴点の検出、抽出、マッチングのための畳み込みニューラルネットワークの基本的な設計を再検討します。特に、リソースが限られたデバイス向けに迅速かつ堅牢なアルゴリズムが必要とされるため、解像度を可能な限り高く保ちながら、ネットワークのチャネル数を制限します。さらに、スパース下でのマッチングを選択できる設計となっており、ナビゲーションやARなどのアプリケーションに適しています。XFeatは、高速かつ同等以上の精度を実現し、一般的なラップトップのCPU上でリアルタイムで動作します。
セル生産方式におけるロボットの活用には様々な問題があるが,その一つとして 3 体以上の物体の組み立てが挙げられる.一般に,複数物体を同時に組み立てる際は,対象の部品をそれぞれロボットアームまたは治具でそれぞれ独立に保持することで組み立てを遂行すると考えられる.ただし,この方法ではロボットアームや治具を部品数と同じ数だけ必要とし,部品数が多いほどコスト面や設置スペースの関係で無駄が多くなる.この課題に対して音𣷓らは組み立て対象物に働く接触力等の解析により,治具等で固定されていない対象物が組み立て作業中に運動しにくい状態となる条件を求めた.すなわち,環境中の非把持対象物のロバスト性を考慮して,組み立て作業条件を検討している.本研究ではこの方策に基づいて,複数物体の組み立て作業を単腕マニピュレータで実行することを目的とする.このとき,対象物のロバスト性を考慮することで,仮組状態の複数物体を同時に扱う手法を提案する.作業対象としてパイプジョイントの組み立てを挙げ,簡易な道具を用いることで単腕マニピュレータで複数物体を同時に把持できることを示す.さらに,作業成功率の向上のために RGB-D カメラを用いた物体の位置検出に基づくロボット制御及び動作計画を実装する.
This paper discusses assembly operations using a single manipulator and a parallel gripper to simultaneously
grasp multiple objects and hold the group of temporarily assembled objects. Multiple robots and jigs generally operate
assembly tasks by constraining the target objects mechanically or geometrically to prevent them from moving. It is
necessary to analyze the physical interaction between the objects for such constraints to achieve the tasks with a single
gripper. In this paper, we focus on assembling pipe joints as an example and discuss constraining the motion of the
objects. Our demonstration shows that a simple tool can facilitate holding multiple objects with a single gripper.
40. Amazon DynamoDB Global Tables
● 複数リージョンのTable間でレプリケーションや、
Multi-Masterが可能
● 制約として、Tableが空の状態で設定する必要あり
● Write CapacityにReplicationのデータもカウントされる
General Availability
41. Amazon DynamoDB Backup & Restore
● Capacityに影響なくバックアップ可能
● テーブル内のデータだけでなく、capacityの設定やLSI/GSI
情報、Streamsの情報も保存
● Point in time recoveryにも対応
General Availability
42. AWS Database Migration Service
● Pre-migration validation
○ ネットワークコネクション・データベースの権限やマイグレーション対象のデータ
を事前に確認可能
● Post-migration data
○ マイグレーションソースとターゲットのデータの同一性を確認可能
General Availability
44. ML / AI
● SaaS
○ Comprehend
○ Amazon Translate
○ Amazon Transcribe
○ Amazon Rekognition Video
● PaaS
○ Amazon Kinesis Video Streams
○ Amazon SageMaker
● Engines
○ Deep Learning AMI for Windows
● IaaS
○ DeepLens
○ Greengrass ML Inference
51. Deep Learning AMI for Windows
● Deep Learning AMIをWindows Server 2012 R2、2016で提供
● 主要なDeep Learning Frameworkをサポート
○ CUDA 8 and 9
○ CuDNN 6 and 7
○ NCCL 2.0.5
○ CuBLAS 8 and 9
○ OpenCV 3.2.0
○ SciPy 0.19.1
○ Conda 5.01
General Availability
84. Trends -> ML / AI
AWSが提供するMLのサービス
http://bit.ly/awsreinvent2017wrapup
全ての層でサービスを発表
85. Trends -> ML / AI
クラウドサービス
AWS Azure GCP
自然言語 自然言語理解 Amazon
Comprehend
Text Analytics API Cloud Natural
Language API
多言語翻訳 Amazon
Translate
Translator Text
API
Cloud Translation
API
音声 Speech to Text Amazon
Transcribe
Bing Speech API Speech API
映像 動画認識 Amazon
Rekognition Video
Media Analytics Cloud Vision API
AWSの新サービスと他クラウドのサービスの比較
86. Trends -> ML / AI
AWSとMicrosoftがAI開発フレームワークで協力
Keynoteでも紹介
- Gluon
87. Trends -> ML / AI
開発者向けのML / AI搭載型のデバイスを発表
ビジネス向けのML / AIサービスも発表
- AWS Deeplens
- Alexa for Business