Nvidia Patents analysis (8)
日本語記述は後半にあります。The bridge that connects semiconductor chips and
AI systems is a technology called CUDA. Last time,
we extracted documents from Nvidia's patent applications
that included the term CUDA and used international patent
classifications related to CUDA (G06F9, G06T15, G06N3, G06K9)
to determine the Nvidia-CUDA patent group. This time,
we will take a closer look at this CUDA patent group.
We will classify this Nvidia CUDA patent group
by inventors and identify star engineers.
The top 5 engineers in terms of the number of patents are as follows:
Jan Kautz
John Burgess
William Parsons Newhall Jr.
Tero Karras
Samuli Laine
We analyzed the trends in their patents.
1. Generative Adversarial Networks (GAN) and Neural Network-related:
Tero Karras's patents are mainly related to advances in GAN and neural networks,
focusing particularly on improvements in generative architecture,
video compression, and 3D tomography reconstruction.
2. Ray Tracing and Hierarchical Traversal Technology:
John Burgess and William Parsons Newhall's patents are mainly related
to ray tracing and hierarchical traversal, including technologies
related to ray-triangle intersection and out-of-order processing.
3. Neural Network Training and Inference Technology:
Jan Kautz's patents focus on technologies using neural networks
for image analysis, landmark localization, 3D pose estimation,
and few-shot learning.
4. Hardware Efficiency and Performance Improvement:
Several patents (especially those by John Burgess
and William Parsons Newhall) deal with technologies
related to improving the efficiency and performance
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of hardware interfaces.
From these patents, it is evident that Nvidia is continuously
conducting research and development in fields such as deep learning,
ray tracing, and hardware efficiency.
半導体チップとAIシステムを繋ぐ架け橋はCUDAと呼ばれる技術だ。
前回、Nvidiaの特許明細書でCUDAという単語を含むものを
抽出し、そこからCUDAに関連しそうな国際特許分類（G06F9、G06T15、G06N3、G06K9）を
使って、NvidiaーCUDA特許群を決定した。
今回はこのCUDA特許群をより詳しく見ていこうと思う。
このNvidia CUDA特許群を発明者で分類を行なって、スターエンジニアを抽出していく。
件数のTOP5は下記のエンジニアたちだ。
Kautz;Jan氏
Burgess;John氏
Newhall Jr.;William Parsons氏
Karras;Tero氏
Laine;Samuli氏
彼らの特許の傾向を分析した。
１：ジェネレーティブ?アドバーサリアル?ネットワーク（GAN）とニューラルネットワーク関連:
Tero Karrasの特許は、主にGANおよびニューラルネットワークの進展に関連しており、
特に生成アーキテクチャの改良やビデオ圧縮、3Dトモグラフィ再構築などに焦点を当てている。
２：レイトレーシングおよびヒエラルキートラバーサル技術:
John BurgessとWilliam Parsons Newhallの特許は、
主にレイトレーシングやヒエラルキートラバーサルに関連しており、
レイ?トライアングル交差やアウトオブオーダー処理に関する技術が含まれる。
３：ニューラルネットワークのトレーニングと推論技術:
Jan Kautzの特許は、ニューラルネットワークを使用した画像解析、
ランドマークの位置特定、3Dポーズ推定、少数ショット学習などの技術に焦点を当てている。
４：ハードウェア効率とパフォーマンスの向上:
いくつかの特許（特にJohn BurgessとWilliam Parsons Newhall）は、
ハードウェアインターフェースの効率やパフォーマンス向上に関する技術を扱っている。
これらの特許から、Nvidiaが深層学習、レイトレーシング、
ハードウェアの効率化などの分野において継続的に研究開発を進めていることがわかる。