Nvidia иска да бъде мозъкът, за да помогне на следващото поколение автономни роботи да се справят с тежката работа. Наскоро обявеният модул Jetson AGX Xavier има за цел да направи точно това.
Като система върху чип, Jetson Xavier е част от залога на Nvidia за преодоляване на изчислителните ограничения на закона на Мур, като разчита на графики и архитектури за дълбоко обучение, а не на процесора. Това е според Deepu Talla, вицепрезидент на Nividia и генерален мениджър на автономни машини, в брифинг за медиите в новата централа на Endeavour в Санта Клара, Калифорния в сряда вечер. Компанията е подредила редица партньори и предвижда модула Xavier да захранва дронове, автономни превозни средства, медицински изображения и други задачи, които изискват дълбоко обучение и изкуствен интелект възможности.
Препоръчани видеоклипове
Nvidia твърди, че най-новият модул Xavier е способен да доставя до 32 трилиона операции в секунда (TOPS). В комбинация с най-новите възможности за изкуствен интелект на Tensor Core, намиращи се в архитектурата Volta на Nvidia, Xavier е способен на двадесет пъти по-висока производителност от по-старите
TX2 с 10 пъти по-добра енергийна ефективност. Това дава на Xavier силата на сървър от клас на работна станция в модул, който пасва на размера на ръката ви, каза Тала.Свързани
- Пробивите в ИИ могат да дойдат чрез мозъците на пчелите, твърдят учени
- Графичните процесори на Nvidia отбелязват огромно увеличение на цените и огромно търсене от AI
- Враждата на EVGA с Nvidia дава нови възможности на производителите на GPU
В демонстрация на Deepstream Тала показа, че докато по-старият Jetson TX2 може да обработва два 1080p видеоклипа, всеки с четири дълбоки невронни мрежи, високопроизводителният изчислителен чип Tesla на компанията увеличава този брой до 24 видеоклипа, всеки със 720p резолюция. Xavier отива още по-далеч, а Talla показа, че чипсетът е способен да обработва тридесет видеоклипа, всеки с резолюция 1080p.
Модулът Xavier се състои от осемядрен процесор Carmel ARM64, 512 CUDA Tensor Cores, двоен NVDLA ускорител за дълбоко обучение и множество двигатели за обработка на видео, за да помогнат на автономните роботи да обработват изображения и видеоклипове локално. В презентация Тала твърди, че новият модул Xavier побеждава предишната платформа Jetson TX2 и компютър Intel Core i7, съчетан с Nvidia GeForce GTX 1070 графична карта както в производителността на AI изводите, така и в ефективността на AI изводите.
Някои от партньорите разработчици на Nvidia все още изграждат автономни машини, базирани на по-стари решения на Nvidia като платформата TX2 или GTX GPU. Някои от тези партньори включват самоуправляващи се колички за доставка, индустриални дронове и интелигентни градски решения. Мнозина обаче твърдят, че тези роботи могат лесно да бъдат надградени до новата платформа Xavier, за да се възползват от предимствата на тази платформа.
Докато естествената вградена обработка на изображения и видеоклипове ще помогне на автономните машини да учат по-бързо и да ускорят как AI може да се използва за откриване на заболявания в приложения за медицински изображения, може да се използва и в пространството на виртуалната реалност. Live Planet VR, който създава платформа от край до край и решение за камера с 16 лещи за поточно предаване на живо на VR видеоклипове, използва Решението на Nvidia за обработка на графиките и клиповете заедно във фотоапарата, без да е необходим файл износ.
„За разлика от други решения, цялата обработка се извършва на камерата“, каза мениджърът на общността на Live Planet Джейсън Гарсия. В момента компанията използва GTX картата на Nvidia, за да свърже заедно видеоклиповете от различните лещи и да намали изкривяването на изображението от широкоъгълните лещи.
Тала каза, че решенията за видеоконферентна връзка могат също да използват AI за подобряване на сътрудничеството чрез захващане на високоговорителя и превключване на камерите, за да подчертаят или говорещия човек, или бялата дъска. Партньорът Slightech показа една версия на това, като показа как разпознаването на лица и проследяването могат да бъдат приложени на робот за телеприсъствие. Slightech използва своя сензор за камера Mynt 3D, AI технология и технологията Jetson на Nvidia, за да захранва този робот. Nvidia работи с повече от 200 000 разработчици, пет пъти повече от пролетта на 2017 г., за да помогне на Jetson да навлезе в повече приложения, вариращи от здравеопазването до производството.
Модулът Jetson AGX вече се доставя с начална цена от $1,099 на единица, когато са закупени в партиди от 1000 единици.
„Разработчиците могат да използват Jetson AGX Xavier за изграждане на автономни машини, които ще решат някои от най-трудните проблеми в света и помагат за трансформирането на широк спектър от индустрии“, каза Nvidia в подготвена изявление. „Очаква се милиони да излязат на пазара през следващите години.“
Актуализирано на 20 декември: Тази статия първоначално спомена, че Live Planet VR има система от 18 лещи. Актуализирахме нашето отчитане, за да отразим, че Live Planet VR използва конфигурация с 16 лещи.
Препоръки на редакторите
- Роботите за сигурност може да идват в училище близо до вас
- Суперкомпютърът на Nvidia може да донесе нова ера на ChatGPT
- Google Bard срещу. ChatGPT: кой е по-добрият AI chatbot?
- Миникомпютърът Jetson Orin Nano на Nvidia за $200 е 80 пъти по-бърз от предишната версия
- Представих нелепата си идея за стартиране на робот VC
Надградете начина си на животDigital Trends помага на читателите да следят забързания свят на технологиите с всички най-нови новини, забавни ревюта на продукти, проницателни редакционни статии и единствени по рода си кратки погледи.
