Umělá inteligence a stroje, které se mohou naučit, zlepšují věci, které používáme každý den. Google a Android jsou all-in s umělou inteligencí Asistent Google a strojové učení, takže je důležité vědět, jak funguje zadní část, jak se tam dostali a jaké typy zařízení to všechno umožňují. A je to také opravdu skvělé!
Lidé, kteří budou stavět tuto technologii budoucnosti, budou k tomu potřebovat nástroje. V roce 2017 NVIDIA dělá svou část a Jetson TX2 je ztělesněním této myšlenky. Vývojáři potřebují hardware, který je nejen schopný provádět výpočty a přemýšlet (ano, řeknu to), které bude naše chytřejší budoucnost potřebovat, ale je také snadno použitelný a nasazitelný.
AI na hraně.
NVIDIA to označuje jako „poskytování AI na hraně“ a je to trefný popis. TX2 je kompletní superpočítač. Je schopen samostatně zpracovávat data v místě a čase, ve kterém se to skutečně děje, místo tisíců kilometrů daleko přes internet. Konektivitu považujeme za samozřejmost kvůli způsobu, jakým ji právě používáme, ale existuje spousta případů, kdy čekání na datový zpáteční let z chytrého strojního zařízení je příliš dlouhé na to čekat. A velká část tohoto modrého mramoru, na kterém žijeme, nemá připojení k internetu a nebude příliš dlouho.
Tyto problémy řeší malý počítač, který umí téměř cokoli a zpracovává veškerá data, která sama shromažďuje. Zdá se, že NVIDIA to sem přibil.
Co je tato věc?
To není něco, co v Best Buy najdete pro věci, které děláte s telefonem. Nefunguje Android (ale rozhodně by to nebylo těžké opravit) a je to něco, co si většina z nás nebude kupovat. Ale stále je to velmi důležitá součást věcí, které máme rádi.
Jetson TX2 je vývojový nástroj. Jetson TX2 je také modul připravený k provozu pro napájení jakéhokoli zařízení založeného na AI. Je to počítač velikosti kreditní karty se všemi vstupy a výstupy, které má „běžný“ počítač. Když zapojíte modul TX2 do speciálně navržené zadní desky (která je součástí vývojové sady), je to většinou se promění v typický počítač v malém provedení, který je vybaven všemi porty a připojí také váš desktop má.
Vývojáři to mohou použít k vybudování zařízení a ke skutečnému použití samotného Jetsonu ke spouštění ukázek a simulací. Je to schopný malý stroj, který dokáže provádět všechny výpočty, které může dělat něco mnohem většího, přičemž k tomu využívá nepatrné množství energie. Technické specifikace jsou působivé.
- Řada NVIDIA Parker Tegra X2: 256jádrový Pascal GPU a dvě 64bitová jádra Denver CPU spárovaná se čtyřmi CPU Cortex-A57 v konfiguraci HMP
- 8 GB 128bitové paměti LPDDR4 RAM
- 32 GB integrované úložiště eMMC 5.1
- 802.11b / g / n / ac 2x2 MIMO Wi-Fi
- Bluetooth 4.1
- USB 3.0 a USB 2.0
- Gigabitový Ethernet
- Slot pro SD kartu pro externí úložiště
- SATA 2.0
- Kompletní vícekanálový PMIC
- 400kolíkový vysokorychlostní a nízkorychlostní průmyslový standardní I / O konektor
Nejlepší technologickou specifikací je, že Jetson TX2 je pin pro pokles pinů jako náhrada za loňský Jetson TX1. Nechte to trochu zapadnout - vývojářům, kteří k napájení počítače používají stávající počítače NVIDIA TX1 mozky za jejich vybavením budou moci vypnout věci, vytáhnout starou desku a vložit novou jeden. Software pro TX1 bude aktualizován na stejný software, který používá TX2, takže to bude doslova pokles nahrazení. Pokud jste někdy prováděli jakýkoli typ práce v terénu nebo v továrně na zařízení, které stojí spoustu peněz, když má nějaké prostoje, pochopíte, jak je to důležité. Zatímco se vyvíjí zařízení nové generace, využívá hardware, který 100% funguje s existující generací.
Tajemství zde spočívá v jádrech GPU Pascal NVIDIA. Stejný důvod, proč se jádra Pascal používají ve velmi špičkových grafických kartách určených pro hraní VR a 4K 3D, je důvod, proč se používají pro Jetson TX2. Jádra GPU jsou efektivnějším způsobem, jak snížit počet. Jsou rychlejší a spotřebovávají mnohem méně energie.
Svatým grálem výpočetní techniky je umělá inteligence (AI): budování tak inteligentního stroje, který se dokáže učit sám bez výslovných pokynů. Hluboké učení je klíčovou ingrediencí pro dosažení moderní AI. Hluboké učení umožňuje „mozku“ AI vnímat svět kolem sebe; stroj se učí a nakonec sám rozhoduje. V akademické a průmyslové sféře je nyní široce uznáváno, že GPU jsou nejmodernější ve výcviku hlubokých nervů sítí (DNN), vzhledem k výhodám rychlosti a energetické účinnosti ve srovnání s tradičnějšími platformami založenými na CPU.
Počítače NVIDIA GPU již dělají úžasné věci. Řídí hluboké učení používané pro samojízdná auta a učí roboty lidské motorické dovednosti, jako je chůze a uchopení, analýza videa vysokou rychlostí, poskytnutí textových titulků a dokonce přehrávání Go. A bití opravdu dobrého člověka soupeři.
Jádra GPU mohou dělat stejnou práci s menším výkonem jako tradiční výpočty CPU.
Skutečný test AI a mozků, které ji mohou řídit, je na obzoru. Autonomní roboty a drony jsou vyvíjeny pro práce, jako jsou průmyslové inspekce, přenosné lékařské přístroje, které lze vzít v terénu na pomoc ti v nouzi jsou zoufale potřební a brzy budou k dispozici i inteligentní bezpečnostní kamery, které dokážou analyzovat, co vidí, a podniknout příslušná opatření reality. Tyto nápady vyžadují výpočetní techniku, která dokáže řídit AI pomocí algoritmů hlubokého učení a schopnosti samostatně analyzovat shromážděná data neurální sítě. Nelze je připojit ke kabelu a budou použity na místech, kde ani Verizon nemá pokrytí.
Kromě toho, že je počítač navržen jako malý a přenosný, musí být také energeticky efektivní. Testovací pořady (soubor .pdf) že výpočetní technika založená na NVIDIA GPU může být ekvivalentní procesoru Intel Core i7 6700K a ve srovnání s 60 spotřebovat výkon 6 wattů. Pro zařízení, které není připojeno k elektrické síti, je to důležité.
Spustili jsme některé měřítka pomocí AlexNet a Booking.comNet - na základě životopisu klasifikace a detekce kategorií objektů testovací software a výsledky byly fantastické. V režimu Max-P (vysoký výkon) dokázal Jetson TX2 analyzovat průměrně 641 snímků za sekundu pomocí sítě AlexNet při použití pouhých 13 wattů energie. Průměrný test na serveru PinterestNet činil 278 snímků za sekundu při použití výkonu 14 wattů. Testy Max-Q (s nízkou spotřebou) zaznamenaly průměrně 481 obrazů za sekundu na AlexNet a 191 obrazů za sekundu na webovině B2B při použití pouhých 7 wattů energie. To je zhruba dvojnásobek toho, co loňský Jetson TX1 dokázal dodat, a také to bylo celkem dobré.
Když můžete zpracovávat informace tak rychle a přesně na místě, není připojení k cloudu limitujícím faktorem, kterým bývalo.
V laboratoři
Jetson TX2 by měl být v terénu velmi schopný. Je to první ze strojů nové generace, které se naučí bez připojení k cloudu a podstatného upgradu ze stávajícího zařízení. Má ale také funkce, které si vývojáři zamilují.
Výpočtový modul velikosti kreditní karty lze připojit k úplné nosné desce dostupné jako součást vývojové sady Jetson TX2. Nosná deska využívá 400 I / O pinů na modulu Jetson k zajištění standardního připojení k počítači. Vývojář softwaru může k vytvoření kompletního vývojového prostředí použít standardní USB klávesnici a myš, standardní monitor a Jetson TX2.
Běží na operačním systému Linux4Tegra založeném na Ubuntu 16.04 a jsou součástí softwaru JetPack od společnosti NVIDIA všechny nástroje, které budete potřebovat k vývoji a ladění aplikací AI s hlubokým učením. Vývojáři si mohou balíček stáhnout z vývojářské zóny NVIDIA, sledovat návody a znalosti komunity, aby zjistili, co může Jetson dělat, a poté začít pracovat na svých vlastních nápadech. Zahrnutý software v JetPacku je předkonfigurovaný pro optimalizovaný běh na procesoru TX2:
- cuDNN - knihovna primitiv pro hluboké neurální sítě zrychlená GPU.
- NVIDIA VisionWorks je balíček pro vývoj softwaru pro počítačové vidění (CV) a zpracování obrazu.
- Sada nástrojů CUDA - komplexní vývojové prostředí pro vývojáře C a C ++ vytvářející aplikace urychlené GPU.
- TensorRT - vysoce výkonný runtime odvození hlubokého učení pro klasifikaci obrazu, segmentaci a neuronové sítě pro detekci objektů.
- NVIDIA Nsight Eclipse - Plně vybavené a přizpůsobené prostředí Eclipse IDE pro vývoj, ladění a profilování aplikací CUDA-C.
- Tegra System Profiler a Tegra Graphics Debugger - nástroje pro profilování a vzorkování aplikací pomocí OpenGL.
- Zajištění a aktiva nezbytná pro vývoj a návrh hardwaru pomocí NVIDIA Jetson TX2.
Používání stejné platformy k vytváření a ladění jakékoli aplikace je nutností pro všechno složité a komplikované. Je to jeden ze způsobů, jak mohou vývojáři zjednodušit proces a cokoli, co může pomoci usnadnit věci, dělá šťastnějším vývojářům. Zatímco Jetson TX2 nemusí být navržen jako jediný počítač pro vývoj a sestavení, který by používala jakákoli skupina, vědomí, že je schopen, je přínosem pro instalaci a práci v terénu. Lze provést malé úpravy a změny na okraji stejným způsobem je zpracování bez odesílání dat zpět do jiné počítačové banky ke zpracování a vrácení.
Zařízení lze navrhnout pomocí dostupných hardwarových prostředků a výkresů, aby se nejen snížila složitost, ale aby se umožnilo snadné rozhraní pomocí snadno dostupných periferií a softwaru. Inženýr nebo technik v terénu, vyzbrojený notebookem a kabelem USB, má vše, co je v případě potřeby potřeba od základů obnovit.
Software NVIDIA Jetpack znamená, že se vývojáři mohou soustředit na svou práci, nikoli na nastavení prostředí sestavení.
Dokonce i instalace Jetpack NVIDIA je efektivní. Recenzentům byla k instalaci poskytnuta aktualizovaná verze a postupovali podle několika jednoduchých pokynů prostřednictvím chytrého grafického uživatelského rozhraní bylo kompletní sestavení veškerého softwaru dokončeno jen několika kroky a šálkem káva. Opět vidíme, že NVIDIA dělá věci jednoduššími, takže vývojáři se mohou soustředit spíše na svou práci než na udržování samotného prostředí sestavení.
Ve skutečnosti můžete na Jetson TX2 vytvářet a ladit software a současně máte spuštěnou řadu dalších aplikací, které umožňují psát blogové příspěvky.
Po několika dnech nastavení a testování všeho jsem odešel velmi ohromen tím, co zde NVIDIA přináší. První Jetson TX1 byl skvělý produkt, který naplnil potřebu rychlého vývoje pomocí jader GPU, aby provedl těžké zvedání pro aplikace neuronových sítí s hlubokým učením. Za velmi krátkou dobu NVIDIA zvedla laťku s nástupcem, který může narušit závislost na cloudu pomocí stejných známých vývojových nástrojů a technik.
Technologie budoucnosti nás všechny nadchne a inspiruje. Produkty jako Jetson TX2 jsou to, co umožní tuto budoucnost. Cena sady NVIDIA Jetson TX2 Developer Kit je 599 $ za maloobchodní objednávky a 299 $ za studenty.
Podívejte se na portál NVIDIA Embedded Developers
Můžeme získat provizi za nákupy pomocí našich odkazů. Zjistit více.
Jedná se o nejlepší bezdrátová sluchátka, která si můžete koupit za každou cenu!
Nejlepší bezdrátová sluchátka jsou pohodlná, skvěle zní, nestojí příliš mnoho a snadno se vejdou do kapsy.
Vše, co potřebujete o PS5 vědět: Datum vydání, cena a další.
Společnost Sony oficiálně potvrdila, že pracuje na PlayStation 5. Tady je vše, co o tom zatím víme.
Nokia uvádí na trh dva nové levné telefony Android One s cenou do 200 $.
Nokia 2.4 a Nokia 3.4 jsou nejnovější přírůstky do řady levných smartphonů HMD Global. Jelikož jsou obě zařízení Android One, je zaručeno, že budou dostávat dvě hlavní aktualizace operačního systému a pravidelné aktualizace zabezpečení až na tři roky.
Získejte více ze svých fotoaparátů Ring s tímto příslušenstvím.
Kruhové bezpečnostní kamery jsou po vybalení z krabice úžasné, ale s dobrým příslušenstvím mohou být mnohem lepší. Zde je několik špičkových doplňků Ring, o kterých si myslíme, že byste neměli být.