Изкуственият интелект и машините, които могат да се научат, са как нещата, които използваме всеки ден, ще бъдат подобрени. Google и Android са all-in с AI чрез Google Assistant и машинно обучение, така че е важно да знаете как работи задният край, как са стигнали до там и какви видове оборудване прави всичко възможно. И наистина е страхотно!
Хората, които ще изграждат тази технология на бъдещето, ще се нуждаят от инструментите за това. През 2017 г. NVIDIA прави своята част, а Jetson TX2 е въплъщение на тази идея. Разработчиците се нуждаят от хардуер, който не само е в състояние да прави изчисленията и да мисли (да, ще го кажа), от което ще се нуждае нашето по-интелигентно бъдеще, но също така е лесен за използване и внедряване.
AI в Edge.
NVIDIA нарича това "доставяне на AI на ръба" и това е подходящо описание. TX2 е пълен суперкомпютър. Той е в състояние да обработва данни самостоятелно на мястото и в момента, в който това се случва, вместо на хиляди мили от интернет. Приемаме връзката за даденост поради начина, по който я използваме в момента, но има много случаи, при които чакането за връщане на данни от интелигентна машина е твърде дълго, за да се чака. И голяма част от този син мрамор, на който живеем, няма връзка с интернет и няма да е много дълго време.
Малък компютър, който може да прави почти всичко и сам да обработва всички данни, които събира, е начинът, по който се справяте с тези проблеми. NVIDIA изглежда го е заковала тук.
Какво е това нещо?
Това не е нещо, което можете да намерите в Best Buy, за да го използвате за неща, които правите с телефона си. Той не работи с Android (но със сигурност не би било трудно да се поправи това) и това е нещо, което повечето от нас няма да купуват. Но това все още е много важна част от нещата, които обичаме.
Jetson TX2 е инструмент за разработка. Jetson TX2 също е модул, готов за работа на място за захранване на всяко оборудване, базирано на AI. Това е компютър с размерите на кредитна карта с всички входове и изходи, които има "обикновен" компютър. Когато включите модула TX2 в специално проектираната му табла (това е част от комплекта за разработка), го включете най-вече се превръща в типичен компютър с малък форм фактор, пълен с всички портове и щепсели и вашия работен плот има.
Разработчиците могат да използват това за изграждане на оборудване наоколо и всъщност да използват самия Jetson за стартиране на демонстрации и симулации. Това е способна малка машина, която може да направи всички изчисления, нещо много по-голямо може да направи, докато използва малко количество енергия за това. Техническите характеристики са впечатляващи.
- NVIDIA Parker серия Tegra X2: 256-ядрен графичен процесор Pascal и две 64-битови ядра на Денвър, сдвоени с четири процесора Cortex-A57 в конфигурация HMP
- 8GB 128-битова LPDDR4 RAM
- 32 GB eMMC 5.1 бордово съхранение
- 802.11b / g / n / ac 2x2 MIMO Wi-Fi
- Bluetooth 4.1
- USB 3.0 и USB 2.0
- Gigabit Ethernet
- Слот за SD карта за външно съхранение
- SATA 2.0
- Пълна многоканална PMIC
- 400-пинов високоскоростен и нискоскоростен индустриален стандартен I / O конектор
Най-добрата техническа спецификация е, че Jetson TX2 е щифт за изпускане на щифтове в замяна на миналогодишния Jetson TX1. Нека това потъне за малко - разработчици, които използват съществуващите компютри NVIDIA TX1 за захранване на мозъците зад тяхното оборудване ще могат да изключат нещата, да издърпат старата дъска и да сложат новата един. Софтуерът за TX1 ще бъде актуализиран до същия софтуер, който TX2 използва, така че буквално ще бъде спад в замяната. Ако някога сте извършвали някакъв вид полеви или фабрични работи по оборудване, което струва много пари, когато има престой, разбирате колко е важно това. Докато се разработва оборудването от следващо поколение, то използва хардуер, който работи на 100% със съществуващото поколение.
Тайната тук е в графичните ядра на Pascal на NVIDIA. Същата причина, поради която ядрата Pascal се използват във видеокарти от най-висок клас, предназначени за VR и 4K 3D игри, е причината те да се използват за Jetson TX2. GPU ядрата са по-ефективен начин за смачкване на числа. Те са по-бързи и използват много по-малко енергия.
Светият граал на изчисленията е изкуственият интелект (AI): изграждането на машина, която е толкова интелигентна, че може да се учи самостоятелно без изрични инструкции. Дълбокото обучение е критична съставка за постигане на съвременен ИИ. Дълбокото обучение позволява на „мозъка“ на ИИ да възприема света около него; машината се учи и в крайна сметка взема решения сама. Понастоящем е широко признато в академичните среди и индустрията, че графичните процесори са най-съвременното ниво при обучение на дълбоки невронни системи мрежи (DNN), поради предимствата както на скоростта, така и на енергийната ефективност в сравнение с по-традиционните базирани на процесора платформи.
NVIDIA GPU компютрите вече правят някои невероятни неща. Те карат дълбокото обучение, използвано за самоуправляващи се автомобили, обучавайки роботи, подобни на човешки двигателни умения като ходене и хващане, анализиране на видео с висока скорост, за да се осигурят надписи на текст и дори да се играе Go. И бие наистина добър човек противници.
GPU ядрата могат да вършат същата работа, използвайки по-малко енергия, както традиционните CPU изчисления.
Истинският тест за AI и мозъците, които могат да го задвижат, е на хоризонта. Разработват се автономни роботи и безпилотни летателни апарати за работни места като промишлена инспекция, преносими медицински устройства, които могат да бъдат взети на полето в помощ нуждаещите се отчаяно се нуждаят и дори интелигентни охранителни камери, които могат да анализират това, което виждат, и да предприемат подходящи действия скоро ще бъдат реалности. Тези идеи се нуждаят от изчисления, които могат да управляват ИИ с алгоритми за дълбоко обучение и способността да анализират самостоятелно събраните данни от невронната мрежа. Те не могат да бъдат прикрепени към кабел и ще се използват на места, където дори Verizon няма покритие.
Освен че е мощен, компютърът, проектиран да бъде малък и преносим, трябва да бъде и енергийно ефективен. Тестови предавания (.pdf файл) че NVIDIA GPU-базираните изчисления могат да бъдат еквивалентни на Intel core i7 6700K CPU и да използват 6 вата мощност в сравнение с 60. За оборудването, което не е свързано към електропреносната мрежа, това е важно.
Изпълнихме някои критерии, използвайки AlexNet и GoogLeNet - CV базиран класификация и откриване на категории обекти тестване на софтуер и резултатите бяха фантастични. В режим Max-P (с висока мощност) Jetson TX2 успя да анализира средно 641 изображения за секунда използвайки мрежата AlexNet, докато използва само 13 вата мощност. Тестването на GoogLeNet е средно 278 изображения в секунда при използване на 14 вата мощност. Тестовете Max-Q (с ниска мощност) са постигнали средно 481 изображения в секунда на AlexNet и 191 изображения в секунда на GoogLeNet, като се използва само 7 вата мощност. Това е приблизително два пъти повече от миналогодишния Jetson TX1, който може да достави, и също беше доста добър в това.
Когато можете да обработвате информацията толкова бързо и точно на място, връзката с облака не е ограничителният фактор, който беше преди.
В лабораторията
Jetson TX2 трябва да бъде много способен на полето. Това е първата от следващото поколение машини, която ще се учи, като работи без връзка с облака и значително надграждане от съществуващото оборудване. Но има и функции, които разработчиците ще харесат.
Модулът за изчисляване на размера на кредитната карта може да се включи в пълна платка на носител, налична като част от комплекта за разработка на Jetson TX2. Носещата платка използва 400 I / O щифта на модула Jetson, за да осигури стандартни настолни връзки. Разработчик на софтуер може да използва стандартна USB клавиатура и мишка, стандартен монитор и Jetson TX2, за да създаде цялостна среда за разработка.
Работейки на операционна система Linux4Tegra, базирана на Ubuntu 16.04, всички инструменти, които може да са ви необходими за разработване и отстраняване на грешки на приложения за дълбоко обучение AI, са включени като част от софтуера JetPack на NVIDIA. Разработчиците могат да изтеглят пакета от зоната за разработчици на NVIDIA, както и да следват уроци и знания на общността, за да видят какво може да направи Jetson, след което да започнат работа по собствените си идеи. Включеният софтуер в JetPack е предварително конфигуриран да работи оптимизиран на системата за обработка TX2:
- cuDNN - GPU-ускорена библиотека от примитиви за дълбоки невронни мрежи.
- NVIDIA VisionWorks е софтуерен пакет за разработка на Computer Vision (CV) и обработка на изображения.
- Набор от инструменти CUDA - цялостна среда за разработка за разработчици на C и C ++, изграждащи приложения, ускорени с GPU.
- TensorRT - високоефективна среда за извод за дълбоко обучение за класификация на изображения, сегментиране и невронни мрежи за откриване на обекти
- NVIDIA Nsight Eclipse - Пълнофункционален и персонализиран Eclipse IDE за разработване, отстраняване на грешки и профилиране на CUDA-C приложения.
- Tegra System Profiler и Tegra Graphics Debugger - инструменти за профилиране и извадка на приложения, използващи OpenGL.
- Необходимите обезпечения и активи за разработване и проектиране на хардуер с помощта на NVIDIA Jetson TX2.
Използването на една и съща платформа за изграждане и отстраняване на грешки на всяко приложение е задължително за всичко сложно и сложно. Това е един от начините, по които разработчиците могат да опростят процеса и всичко, което може да помогне за улесняване на нещата, прави по-щастливите разработчици. Въпреки че Jetson TX2 може да не е проектиран като единствен компютър за разработка и изграждане, който всяка група би използвала, знаейки, че е в състояние, е благо за инсталация и работа на място. Правят се малки корекции и промени на ръба по същия начин обработката е без изпращане на данни обратно към друга компютърна банка за обработка и връщане.
Оборудването може да бъде проектирано с помощта на наличните хардуерни активи и чертежи, за да не само намали сложността, но и да позволи лесен интерфейс, използвайки лесно достъпни периферни устройства и софтуер. Въоръжен с лаптоп и USB кабел, инженер или полеви техник разполага с всичко необходимо за възстановяване от нулата, ако е необходимо.
Софтуерът NVIDIA Jetpack означава, че разработчиците могат да се съсредоточат върху работата си, а не да създават среда за изграждане.
Дори инсталирането на Jetpack на NVIDIA е рационализирано. Рецензентите получиха актуализирана версия за инсталиране и следвайки няколко прости инструкции чрез умен графичен интерфейс имаше пълно възстановяване на целия софтуер, завършен само с няколко стъпки и чаша кафе. Отново виждаме, че NVIDIA улеснява нещата, така че разработчиците да могат да се съсредоточат върху работата си, вместо да поддържат самата среда за изграждане.
Всъщност можете да създавате и отстранявате грешки в софтуера на Jetson TX2, като същевременно имате набор от други приложения, работещи за писане на публикация в блог.
След няколко дни настройка на нещата и тестване на всичко, останах много впечатлен от това, което NVIDIA доставя тук. Първият Jetson TX1 беше страхотен продукт, който задоволи нуждата от бързо развитие, използвайки ядра на графичния процесор, за да направи тежкото повдигане за приложения за невронна мрежа с дълбоко обучение. За много кратко време NVIDIA вдигна летвата с наследник, който може да прекъсне зависимостта от облака, използвайки същите познати инструменти и техники за разработка.
Технологията на бъдещето ще ни вълнува и вдъхновява. Продукти като Jetson TX2 са това, което ще направи това бъдеще възможно. Комплектът за разработчици NVIDIA Jetson TX2 е на цена $ 599 за поръчки на дребно и $ 299 за студенти.
Вижте на портала на NVIDIA Embedded Developers
Можем да спечелим комисионна за покупки, използвайки нашите връзки. Научете повече.
Това са най-добрите безжични слушалки, които можете да закупите на всяка цена!
Най-добрите безжични слушалки са удобни, звучат страхотно, не струват прекалено много и лесно се побират в джоба.
Всичко, което трябва да знаете за PS5: Дата на издаване, цена и много други.
Sony официално потвърди, че работи по PlayStation 5. Ето всичко, което знаем за него до момента.
Nokia пуска два нови бюджетни телефона Android One под $ 200.
Nokia 2.4 и Nokia 3.4 са най-новите допълнения към бюджетната гама смартфони на HMD Global. Тъй като и двете са устройства с Android One, гарантирано ще получат две основни актуализации на ОС и редовни актуализации на защитата до три години.
Вземете повече от вашите пръстеновидни камери с тези аксесоари.
Пръстенните охранителни камери са страхотни, но могат да бъдат много по-добри с добри аксесоари. Ето някои от най-добрите аксесоари за пръстени, без които смятаме, че не трябва.