Umjetna inteligencija i strojevi koji mogu učiti poboljšavaju stvari koje svakodnevno koristimo. Google i Android integrirani su s AI-jem Google asistent i strojno učenje, pa je važno znati kako funkcionira pozadina, kako su tamo stigli i koje vrste opreme sve to omogućavaju. A i stvarno je u redu!
Ljudi koji će graditi ovu tehnologiju budućnosti trebat će alate za to. U 2017. godini NVIDIA čini svoj dio, a Jetson TX2 utjelovljenje je ove ideje. Razvojnim programerima potreban je hardver koji nije samo sposoban za računalstvo i razmišljanje (da, reći ću) koji će trebati našoj pametnijoj budućnosti, ali je također jednostavan za upotrebu i upotrebu.
AI na rubu.
NVIDIA to naziva "isporukom AI na rubu" i to je prikladan opis. TX2 je potpuno superračunalo. Sposoban je samostalno obraditi podatke na mjestu i u vrijeme kada se to zapravo događa, umjesto tisućama milja daleko putem Interneta. Povezivanje uzimamo zdravo za gotovo zbog načina na koji ga trenutno koristimo, ali ima dosta slučajeva kada je čekanje na povratnu informaciju od pametnog dijela stroja jednostavno predugo za čekanje. A velik dio ovog plavog mramora na kojem živimo nema vezu s internetom i neće ga imati još jako dugo.
Malo računalo koje može učiniti gotovo sve i samo obrađivati sve podatke koje prikuplja, način je na koji se borite s tim problemima. Čini se da ga je NVIDIA ovdje zakucala.
Što je ovo?
To nije nešto što možete pronaći u Best Buyu za korištenje za stvari koje radite sa svojim telefonom. Ne pokreće Android (ali to sigurno ne bi bilo teško popraviti) i nešto je što većina nas neće kupovati. Ali to je još uvijek vrlo važan dio stvari koje volimo.
Jetson TX2 je razvojni alat. Jetson TX2 također je modul spreman za rad na terenu za napajanje bilo koje opreme temeljene na AI. To je računalo veličine kreditne kartice sa svim ulazima i izlazima koje ima "obično" računalo. Kada priključite TX2 modul u njegovu posebno dizajniranu ploču (to je dio razvojnog kompleta), to i učinite uglavnom se pretvara u tipično računalo malog oblika, zajedno sa svim priključcima i utikačima na vašoj radnoj površini ima.
Programeri to mogu koristiti za izradu opreme i zapravo koristiti sam Jetson za pokretanje demonstracija i simulacija. To je sposoban mali stroj koji može izvršiti sve proračune, a to može učiniti puno veće, dok za to koristi malu količinu energije. Tehničke specifikacije su impresivne.
- NVIDIA Parker serija Tegra X2: 256-jezgreni Pascal GPU i dvije 64-bitne Denver CPU jezgre uparene s četiri Cortex-A57 CPU-a u HMP konfiguraciji
- 8 GB 128-bitnog LPDDR4 RAM-a
- 32 GB ugrađenog prostora za pohranu eMMC 5.1
- 802.11b / g / n / ac 2x2 MIMO Wi-Fi
- Bluetooth 4.1
- USB 3.0 i USB 2.0
- Gigabitni Ethernet
- Utor za SD karticu za vanjsku pohranu
- SATA 2.0
- Kompletni višekanalni PMIC
- 400-polni brzi i niskobrzinski industrijski standardni I / O konektor
Najbolja tehnička specifikacija je da je Jetson TX2 pribadača za pad pin-a kao zamjena za prošlogodišnji Jetson TX1. Neka to malo utone - programeri koji za napajanje koriste postojeća računala NVIDIA TX1 mozak iza njihove opreme moći će stvari isključiti, povući staru ploču i staviti novu jedan. Softver za TX1 bit će ažuriran na isti softver koji koristi TX2, tako da će to doslovno biti pad zamjene. Ako ste ikad radili bilo kakav poljski ili tvornički posao na opremi koja košta puno novca kad dođe do zastoja, razumijete koliko je to važno. Iako se razvija oprema sljedeće generacije, koristi se hardverom koji 100% radi s postojećom generacijom.
Tajna je ovdje u NVIDIA-inim Pascal GPU jezgrama. Isti razlog zbog kojeg se Pascal jezgre koriste u vrlo naprednim video karticama dizajniranim za VR i 4K 3D igre, je i razlog zašto se koriste za Jetson TX2. GPU jezgre učinkovitiji su način za krčenje brojeva. Brži su i troše puno manje energije.
Sveti gral računalstva je umjetna inteligencija (AI): gradeći stroj tako inteligentan da može samostalno učiti bez izričitih uputa. Dubinsko učenje presudan je sastojak postizanja moderne AI. Dubinsko učenje omogućuje "mozgu" umjetne inteligencije da percipira svijet oko sebe; stroj uči i na kraju sam donosi odluke. Sada je široko priznato u akademskoj zajednici i industriji da su GPU-ovi najnovije stanje u obuci dubokih neurona mreže (DNN), zbog prednosti brzine i energetske učinkovitosti u usporedbi s tradicionalnijim platformama temeljenim na CPU-u.
NVIDIA GPU računala već čine neke nevjerojatne stvari. Voze duboko učenje koje se koristi za samovozeće automobile, poučavajući robote ljudskim motoričkim vještinama poput hodanja i hvatanje, analiza videozapisa velikom brzinom kako bi se dobili natpisi teksta, pa čak i reprodukcija Go. I tukao stvarno dobrog čovjeka protivnici.
GPU jezgre mogu raditi isti posao koristeći manje snage kao i tradicionalno CPU računarstvo.
Na pomolu je pravi test AI-a i mozga koji ga mogu pokretati. Autonomni roboti i dronovi razvijaju se za poslove poput industrijske inspekcije, prijenosnih medicinskih uređaja koji se mogu uzeti na terenu za pomoć potrebni su prijeko potrebni, a uskoro će se pojaviti čak i pametne sigurnosne kamere koje mogu analizirati ono što vide i poduzeti odgovarajuće mjere stvarnosti. Ove ideje trebaju računarstvo koje može pokretati AI s algoritmima dubokog učenja i sposobnošću samostalne analize prikupljenih podataka o neuronskim mrežama. Ne mogu se pričvrstiti na kabel i koristit će se na mjestima na kojima čak ni Verizon nema pokrivenost.
Osim što je moćno, računalo dizajnirano da bude malo i prijenosno, mora biti i energetski učinkovito. Emisije za testiranje (.pdf datoteka) da računanje temeljeno na NVIDIA GPU-u može biti ekvivalent Intel Core i7 6700K CPU-u i koristiti 6 W snage u odnosu na 60. To je važno za opremu koja nije spojena na električnu mrežu.
Proveli smo neke referentne vrijednosti pomoću AlexNet i GoogLeNet - na temelju životopisa klasifikacija i otkrivanje kategorija predmeta testiranje softvera i rezultati su bili fantastični. U načinu Max-P (velike snage), Jetson TX2 uspio je analizirati prosječno 641 sliku po sekundi koristeći AlexNet mrežu dok koristite samo 13 vata energije. GoogLeNetovo testiranje prosječno je prosječno postizalo 278 slika u sekundi dok je koristilo 14 W snage. Testovi Max-Q (male snage) postigli su prosječno 481 sliku u sekundi na AlexNetu i 191 sliku u sekundi na GoogLeNetu, dok su koristili samo 7 vati snage. Ovo je otprilike dvostruko više nego što je mogao pružiti prošlogodišnji Jetson TX1, a i to je bilo prilično dobro.
Kada podatke možete obraditi tako brzo i na licu mjesta, veza s oblakom nije ograničavajući faktor koji je nekada bila.
U laboratoriju
Jetson TX2 trebao bi biti vrlo sposoban na terenu. To je prvi stroj sljedeće generacije koji će učiti radeći bez veze s oblakom i značajne nadogradnje postojeće opreme. Ali ima i značajke koje će se svidjeti programerima.
Računski modul veličine kreditne kartice može se priključiti na kompletnu ploču nosača koja je dostupna kao dio razvojnog kompleta Jetson TX2. Ploča nosača koristi 400 I / O pinova na Jetson modulu kako bi osigurala standardne veze na radnoj površini. Programer softvera može koristiti standardnu USB tipkovnicu i miš, standardni monitor i Jetson TX2 za stvaranje cjelovitog razvojnog okruženja.
Izvršeni na operativnom sustavu Linux4Tegra baziranom na Ubuntu 16.04, svi alati koji će vam možda trebati za razvoj i uklanjanje pogrešaka AI aplikacija za duboko učenje uključeni su kao dio NVIDIA-inog softvera JetPack. Programeri mogu preuzeti paket iz NVIDIA-jeve razvojne zone, kao i slijediti upute i znanje zajednice kako bi vidjeli što Jetson može učiniti, a zatim započeti rad na vlastitim idejama. Uključeni softver u JetPack unaprijed je konfiguriran za pokretanje optimiziran na TX2 sustavu za obradu:
- cuDNN - GPU-ubrzana biblioteka primitiva za duboke neuronske mreže.
- NVIDIA VisionWorks je razvojni paket softvera za Computer Vision (CV) i obradu slika.
- CUDA Toolkit - sveobuhvatno razvojno okruženje za programere C i C ++ koji grade aplikacije ubrzane GPU-om.
- TensorRT - izvedba dubokog učenja dubokog učenja za klasifikaciju slika, segmentaciju i neuronske mreže za otkrivanje objekata.
- NVIDIA Nsight Eclipse - Potpuno opremljeni i prilagođeni Eclipse IDE za razvoj, uklanjanje pogrešaka i profiliranje CUDA-C aplikacija.
- Tegra System Profiler i Tegra Graphics Debugger - alati za profiliranje i uzorkovanje aplikacija pomoću OpenGL-a.
- Potrebna sredstva osiguranja i sredstva za razvoj i dizajn hardvera pomoću NVIDIA Jetson TX2.
Korištenje iste platforme za izradu i uklanjanje pogrešaka u bilo kojoj aplikaciji neophodno je za sve složene i složene stvari. To je jedan od načina na koji programeri mogu pojednostaviti postupak, a sve što može olakšati stvari čini sretnije programere. Iako Jetson TX2 možda nije dizajniran kao jedino računalo za razvoj i izradu koje bi koristila bilo koja grupa, znajući da je sposoban, blagodat je za instalaciju i rad na terenu. Moguće su male prilagodbe i promjene na rubu na isti način je obrada bez slanja podataka natrag u drugu računalnu banku na obradu i vraćanje.
Oprema se može dizajnirati pomoću dostupnih hardverskih sredstava i crteža kako bi se smanjila ne samo složenost, već i omogućilo jednostavno sučelje pomoću lako dostupne periferne opreme i softvera. Naoružan prijenosnim računalom i USB kabelom, inženjer ili terenski tehničar ima sve što je potrebno za ponovnu izgradnju ako je potrebno.
Softver NVIDIA Jetpack znači da se programeri mogu usredotočiti na svoj posao, a ne postavljati okruženje za izgradnju.
Čak je i instalacija NVIDIA-inog Jetpacka pojednostavljena. Recenzenti su dobili ažuriranu verziju za instaliranje i slijedeći nekoliko jednostavnih uputa putem pametnog grafičkog sučelja imao je potpunu obnovu cijelog softvera završen u samo nekoliko koraka i šalicu kava. Opet vidimo da NVIDIA olakšava stvari kako bi se programeri mogli usredotočiti na svoj rad, a ne na održavanje samog okruženja za izgradnju.
Na Jetsonu TX2 zapravo možete graditi i otklanjati pogreške, a istovremeno imate asortiman drugih aplikacija za pisanje bloga.
Nakon nekoliko dana postavljanja stvari i testiranja svega, došao sam vrlo impresioniran onim što NVIDIA ovdje nudi. Prvi Jetson TX1 bio je izvrstan proizvod koji je ispunio potrebu za brzim razvojem pomoću GPU jezgri za dizanje teških zadataka u aplikacijama neuronske mreže za duboko učenje. U vrlo kratkom vremenu NVIDIA je podigla ljestvicu s nasljednikom koji može razbiti ovisnost o oblaku koristeći iste poznate razvojne alate i tehnike.
Tehnologija budućnosti sve će nas uzbuditi i nadahnuti. Proizvodi poput Jetson TX2 ono su što će omogućiti tu budućnost. Cijena NVIDIA Jetson TX2 Developer Kit košta 599 USD za narudžbe u maloprodaji i 299 USD za studente.
Pogledajte na portalu NVIDIA Embedded Developers
Možemo zaraditi proviziju za kupnju koristeći naše poveznice. Saznajte više.
Ovo su najbolje bežične slušalice koje možete kupiti po svakoj cijeni!
Najbolje bežične slušalice su udobne, zvuče sjajno, ne koštaju previše i lako se stave u džep.
Sve što trebate znati o PS5: Datum izlaska, cijena i još mnogo toga.
Sony je službeno potvrdio da radi na PlayStationu 5. Evo svega što o tome zasad znamo.
Nokia lansira dva nova proračunska Android One telefona ispod 200 dolara.
Nokia 2.4 i Nokia 3.4 najnoviji su dodaci proračunskoj liniji pametnih telefona tvrtke HMD Global. Budući da su oba Android One uređaja, zajamčeno će primati dva glavna ažuriranja OS-a i redovita sigurnosna ažuriranja do tri godine.
Uz ovu dodatnu opremu bolje iskoristite svoje Ring kamere.
Prstenaste sigurnosne kamere izvanredne su, ali uz dobar pribor mogu biti puno bolje. Evo nekoliko najboljih dodataka za prsten bez kojih mislimo da ne biste trebali ostati.