Искусственный интеллект и машины, которые могут учиться, - вот как мы будем улучшать то, что мы используем каждый день. Google и Android используют ИИ, Google Ассистент и машинное обучение, поэтому важно знать, как работает серверная часть, как они туда попали и какое оборудование делает все это возможным. И это тоже действительно здорово!
Людям, которые будут создавать эту технологию будущего, потребуются инструменты для этого. В 2017 г. NVIDIA делает свое дело, и Jetson TX2 - воплощение этой идеи. Разработчикам необходимо оборудование, которое не только способно выполнять вычисления и думать (да, я скажу это), которые потребуются нашему более разумному будущему, но и простое в использовании и развертывании.
AI на краю.
NVIDIA называет это «поставкой ИИ на грани», и это подходящее описание. TX2 - это полноценный суперкомпьютер. Он может обрабатывать данные самостоятельно в том месте и в то время, когда они действительно происходят, а не за тысячи миль через Интернет. Мы воспринимаем подключение как должное из-за того, как мы его используем прямо сейчас, но есть много случаев, когда ожидание передачи данных туда и обратно от умного устройства слишком долго, чтобы ждать. И большая часть этого голубого мрамора, на котором мы живем, не подключена к Интернету и не будет иметь доступа в течение очень долгого времени.
Небольшой компьютер, который может делать что угодно и обрабатывать все собранные данные, - вот то, как вы решаете эти проблемы. Похоже, что NVIDIA это сделала.
Что это за вещь?
Это не то, что вы можете найти в Best Buy, чтобы использовать для вещей, которые вы делаете со своим телефоном. Он не работает под управлением Android (но это, безусловно, будет несложно исправить), и большинство из нас не будет покупать его. Но это все еще очень важная часть того, что мы любим.
Jetson TX2 - это инструмент для разработки. Jetson TX2 также является готовым к эксплуатации модулем для питания любого оборудования на базе искусственного интеллекта. Это компьютер размером с кредитную карту со всеми входами и выходами, которые есть у «обычного» компьютера. Когда вы подключаете модуль TX2 к специально разработанной задней панели (которая входит в комплект разработчика), он в основном превращается в типичный ПК малого форм-фактора со всеми портами и подключает ваш рабочий стол есть.
Разработчики могут использовать это для создания оборудования и фактически использовать сам Jetson для демонстрации и моделирования. Это способная маленькая машина, которая может делать все вычисления, которые могут сделать гораздо более крупные, используя для этого крохотную мощность. Технические характеристики впечатляют.
- NVIDIA Parker series Tegra X2: 256-ядерный графический процессор Pascal и два 64-битных ядра ЦП Denver в паре с четырьмя ЦП Cortex-A57 в конфигурации HMP
- 8 ГБ 128-битной оперативной памяти LPDDR4
- 32 ГБ встроенной памяти eMMC 5.1
- 802.11b / g / n / ac 2x2 MIMO Wi-Fi
- Bluetooth 4.1
- USB 3.0 и USB 2.0
- Гигабитный Ethernet
- Слот для SD-карты для внешнего хранилища
- SATA 2.0
- Полный многоканальный PMIC
- 400-контактный высокоскоростной и низкоскоростной стандартный промышленный разъем ввода-вывода
Лучшая техническая спецификация заключается в том, что Jetson TX2 - это штифт для замены штифта прошлогоднего Jetson TX1. Пусть это немного осядет - разработчики, использующие существующие компьютеры NVIDIA TX1 для питания мозги, стоящие за их оборудованием, смогут отключать устройства, вытаскивать старую плату и вставлять новую один. Программное обеспечение для TX1 будет обновлено до того же программного обеспечения, что и TX2, так что это будет буквально капля замены. Если вы когда-либо выполняли какие-либо полевые или заводские работы с оборудованием, которое стоит больших денег в период простоя, вы понимаете, насколько это важно. Пока разрабатывается оборудование следующего поколения, оно использует оборудование, которое на 100% работает с существующим поколением.
Секрет здесь в ядрах графического процессора NVIDIA Pascal. По той же причине, по которой ядра Pascal используются в высокопроизводительных видеокартах, предназначенных для игр VR и 4K 3D, они используются и для Jetson TX2. Ядра графического процессора - более эффективный способ вычислить числа. Они быстрее и потребляют меньше энергии.
Святой Грааль вычислений - это искусственный интеллект (ИИ): создание такой умной машины, которая может учиться сама по себе без явных инструкций. Глубокое обучение - важнейший ингредиент современного ИИ. Глубокое обучение позволяет «мозгу» ИИ воспринимать окружающий мир; машина учится и в конечном итоге сама принимает решения. В настоящее время в академических кругах и в промышленности широко признано, что графические процессоры - это новейшее средство обучения глубоких нейронных сетей (DNN) благодаря преимуществам скорости и энергоэффективности по сравнению с более традиционными платформами на базе ЦП.
Компьютеры с графическим процессором NVIDIA уже делают удивительные вещи. Они управляют глубоким обучением, используемым для беспилотных автомобилей, обучая роботов моторике человека, такой как ходьба и захват и анализ видео на высокой скорости, чтобы добавить текстовые подписи и даже играть в го. И избиение действительно хорошего человека противники.
Ядра графического процессора могут выполнять ту же работу, потребляя меньше энергии, что и традиционные вычисления на ЦП.
Настоящее испытание искусственного интеллекта и умов, способных им управлять, не за горами. Автономные роботы и дроны разрабатываются для таких задач, как промышленный осмотр, портативные медицинские устройства, которые можно брать с собой в поле, чтобы помочь нуждающиеся отчаянно нужны, и скоро появятся даже умные камеры видеонаблюдения, которые могут анализировать то, что они видят, и принимать соответствующие меры. реалии. Эти идеи требуют вычислений, которые могут управлять ИИ с помощью алгоритмов глубокого обучения и способности самостоятельно анализировать данные, собранные нейронной сетью. Их нельзя подключить к кабелю, и они будут использоваться в местах, где даже Verizon не имеет покрытия.
Маленький и портативный компьютер не только мощный, но и энергоэффективный. Тестирование показывает (файл .pdf) что вычисления на базе графического процессора NVIDIA могут быть эквивалентны процессору Intel Core i7 6700K и потреблять 6 Вт мощности по сравнению с 60. Это важно для оборудования, не подключенного к электросети.
Мы провели несколько тестов, используя AlexNet а также GoogLeNet - на основе резюме классификация и обнаружение категорий объектов программное обеспечение и результаты были фантастическими. В режиме Max-P (высокой мощности) Jetson TX2 смог проанализировать в среднем 641 изображение. в секунду используя сеть AlexNet, потребляя всего 13 Вт энергии. Тестирование GoogLeNet показало в среднем 278 изображений в секунду при потреблении мощности 14 Вт. Тесты Max-Q (с низким энергопотреблением) показали в среднем 481 изображение в секунду на AlexNet и 191 изображение в секунду на GoogLeNet при потреблении энергии всего 7 Вт. Это примерно вдвое больше, чем у прошлогоднего Jetson TX1, и у него тоже неплохо получалось.
Когда вы можете обрабатывать информацию так быстро и точно на месте, подключение к облаку уже не является ограничивающим фактором, которым оно было раньше.
В лаборатории
Jetson TX2 должен быть очень эффективным в полевых условиях. Это первая из машин следующего поколения, которая будет учиться без подключения к облаку и существенной модернизации существующего оборудования. Но в нем также есть функции, которые понравятся разработчикам.
Вычислительный модуль размером с кредитную карту можно подключить к полной несущей плате, доступной как часть комплекта разработчика Jetson TX2. Плата-носитель использует 400 контактов ввода-вывода на модуле Jetson для обеспечения стандартных подключений к настольному компьютеру. Разработчик программного обеспечения может использовать стандартную USB-клавиатуру и мышь, стандартный монитор и Jetson TX2 для создания полноценной среды разработки.
Работая в операционной системе Linux4Tegra на базе Ubuntu 16.04, все инструменты, которые могут вам понадобиться для разработки и отладки приложений искусственного интеллекта с глубоким обучением, включены в состав программного обеспечения NVIDIA JetPack. Разработчики могут загрузить пакет из Зоны разработчиков NVIDIA, а также следовать руководствам и знаниям сообщества, чтобы увидеть, на что способен Jetson, а затем приступить к работе над своими собственными идеями. Программное обеспечение, входящее в комплект JetPack, предварительно настроено для работы в системе обработки TX2:
- cuDNN - библиотека примитивов для глубоких нейронных сетей с ускорением на GPU.
- NVIDIA VisionWorks представляет собой пакет разработки программного обеспечения для компьютерного зрения (CV) и обработки изображений.
- Набор инструментов CUDA - комплексная среда разработки для разработчиков C и C ++, создающих приложения с ускорением на GPU.
- TensorRT - высокопроизводительная среда выполнения глубокого обучения для нейронных сетей классификации, сегментации и обнаружения объектов.
- NVIDIA Nsight Eclipse - Полнофункциональная и настраиваемая IDE Eclipse для разработки, отладки и профилирования приложений CUDA-C.
- Tegra System Profiler и Tegra Graphics Debugger - инструменты для профилирования и создания примеров приложений с использованием OpenGL.
- Необходимое обеспечение и активы для разработки и проектирования оборудования с использованием NVIDIA Jetson TX2.
Использование одной и той же платформы для создания и отладки любого приложения является обязательным условием для любых сложных и сложных задач. Это один из способов, с помощью которого разработчики могут упростить процесс, и все, что может помочь упростить задачу, делает разработчиков более счастливыми. Хотя Jetson TX2 не может быть спроектирован как единственный компьютер для разработки и сборки, который будет использовать какая-либо группа, знание того, что он способен, является благом для установки и полевых работ. Можно внести небольшие корректировки и изменения на краю таким же образом происходит обработка без отправки данных обратно в другой компьютерный банк для обработки и возврата.
Оборудование может быть спроектировано с использованием имеющихся аппаратных средств и чертежей, чтобы не только упростить его, но и упростить интерфейс с использованием легко доступных периферийных устройств и программного обеспечения. Вооруженный ноутбуком и USB-кабелем, инженер или полевой техник имеет все необходимое для восстановления с нуля в случае необходимости.
Программное обеспечение NVIDIA Jetpack означает, что разработчики могут сосредоточиться на своей работе, а не на настройке среды сборки.
Даже установка NVIDIA Jetpack упрощена. Рецензентам была предоставлена обновленная версия для установки и следование нескольким простым инструкциям. через умный графический интерфейс полностью перестроил все программное обеспечение, сделав всего несколько шагов и чашку кофе. Опять же, мы видим, что NVIDIA упрощает задачу, чтобы разработчики могли сосредоточиться на своей работе, а не на поддержании самой среды сборки.
Фактически вы можете создавать и отлаживать программное обеспечение на Jetson TX2, имея при этом множество других приложений, работающих для написания сообщения в блоге.
После нескольких дней настройки и тестирования я был очень впечатлен тем, что NVIDIA предлагает здесь. Первый Jetson TX1 был отличным продуктом, который удовлетворил потребность в быстрой разработке с использованием ядер графического процессора для выполнения тяжелой работы в приложениях нейронных сетей с глубоким обучением. За очень короткое время NVIDIA подняла планку с помощью преемника, который может избавиться от зависимости от облака, используя те же знакомые инструменты и методы разработки.
Технологии будущего будут волновать и вдохновлять всех нас. Такие продукты, как Jetson TX2, делают это будущее возможным. Комплект разработчика NVIDIA Jetson TX2 стоит 599 долларов для розничных заказов и 299 долларов для студентов.
Смотрите на портале NVIDIA для разработчиков встраиваемых систем
Мы можем получать комиссию за покупки, используя наши ссылки. Учить больше.
Это лучшие беспроводные наушники, которые вы можете купить по любой цене!
Лучшие беспроводные наушники удобны, отлично звучат, не стоят слишком дорого и легко помещаются в кармане.
Все, что вам нужно знать о PS5: дата выхода, цена и многое другое.
Sony официально подтвердила, что работает над PlayStation 5. Вот все, что мы знаем об этом на данный момент.
Nokia запускает два новых бюджетных телефона Android One стоимостью менее 200 долларов.
Nokia 2.4 и Nokia 3.4 - последние дополнения к линейке бюджетных смартфонов HMD Global. Поскольку оба они являются устройствами Android One, они гарантированно получат два основных обновления ОС и регулярные обновления безопасности на срок до трех лет.
Получите больше от ваших кольцевых камер с этими аксессуарами.
Кольцевые камеры видеонаблюдения - это круто из коробки, но они могут быть намного лучше с хорошими аксессуарами. Вот некоторые из лучших аксессуаров для колец, без которых, по нашему мнению, вам не обойтись.