表面改質技術『COT処理』※検証動画公開

PR医薬品・食品の付着防止と滑り性改善に。皮膜剥落による異物混入リスクがゼ…

『COT処理』は、独自の表面改質加工により、母材の表面に滑らかで微細な凹凸や、 マルチスケール構造を形成し、滑り性や離型性、洗浄性を高める技術です。 基材表面を改質する技術のため、皮膜剥落による異物混入リスクがなく、 用途に合わせて表面構造を高精度に制御でき、複雑形状品にも施工可能です。 金属、樹脂、セラミック、ガラスなど様々な素材に施工でき、 熱による変形・変色が懸念される薄板...

メーカー・取り扱い企業： 千代田交易株式会社

CellMaker シングルユース エアリフト式バイオリアクター

PR独自のエアリフト技術で細胞に対する機械的攪拌の剪断応力を減らし、空気供…

Cellexusは、シングルユースのエアリフト式バイオリアクター「CellMaker」で細胞培養や発酵プロセスを効率化します。 このエアリフト技術は、空気を利用した独自の撹拌法で、従来の方法に比べて操作が簡単で効果的です。 高い生産性を保ちながら、コスト削減と時間短縮を実現します。 Cellexusでは、「CellMaker」バイオリアクターのレンタルサービスも提供しています。このサービ...

メーカー・取り扱い企業： HORIZO株式会社

AIを使ったHWの効率的な利用

GPU数の削減！必要なGPU数を増やすことなく、巨大なネットワークの学…

巨大な深層学習ネットワークを学習するのにGPUメモリが足りないという 問題がある一方、GPUはHDDやDRAMに比べて高価であり拡張が困難です。 その他のHWを利用することで単一GPUのみでの巨大なネットワークの 学習を実現。 【技術詳細】 ■CUDA Unified Memoryを利用したデータのHDDへの転送 　・ユーザーが転送を意識することなくGPUメモリのデータを 　　Hostメモリへ...

メーカー・取り扱い企業： スマートインプリメント株式会社 スマートインプリメント株式会社・4th ai・VISUS&co.

AIを使ったGPUの効率的な利用

必要に応じて、フレームワーク内にその処理を実装し、ユーザーフレンドリな…

深層学習の学習時間を短縮するためには複数のGPUによる 並列計算が必要です。 効率的に並列計算を行う手法を模索することで、効果的な学習を実現。 また、モデル並列、データ並列、パイプライン並列など、ユースケースに 沿った効率的な学習方法を模索し、実装・実験を実施します。 【技術詳細】 ■ユースケースにあった並列学習の実行 ■GPUの配置における処理の割り当て問題の解決 ...

メーカー・取り扱い企業： スマートインプリメント株式会社 スマートインプリメント株式会社・4th ai・VISUS&co.