Umetna inteligenca in stroji, ki se lahko učijo, so, kako se bodo stvari, ki jih uporabljamo vsak dan, izboljšale. Google in Android sta integrirana z AI Google Assistant in strojnega učenja, zato je pomembno vedeti, kako deluje zadnji del, kako so prišli tja in katere vrste opreme to omogočajo. In tudi res je kul!
Ljudje, ki bodo gradili to tehnologijo prihodnosti, bodo za to potrebovali orodja. Leta 2017 NVIDIA dela svoje, Jetson TX2 pa je utelešenje te ideje. Razvijalci potrebujejo strojno opremo, ki ni sposobna le računalništva in razmišljanja (da, rekel bom), ki jo bo potrebovala naša pametnejša prihodnost, ampak je tudi enostavna za uporabo in uvajanje.
AI na robu.
NVIDIA to imenuje "zagotavljanje umetne inteligence na robu" in je primeren opis. TX2 je popoln superračunalnik. Podatke lahko sam obdeluje na kraju samem in v času, ko se to dejansko dogaja, namesto na tisoče kilometrov stran prek interneta. Povezavo jemljemo kot samoumevno zaradi načina, na katerega jo trenutno uporabljamo, a v številnih primerih je čakanje na povratni prenos podatkov s pametnega stroja preprosto predolgo. In velik del tega modrega marmorja, na katerem živimo, nima povezave z internetom in ga še dolgo ne bo.
Majhen računalnik, ki zmore skoraj vse in sam obdela vse podatke, ki jih zbere, je način, kako se lotiti teh težav. Zdi se, da ga je NVIDIA tukaj prikovala.
Kaj je to?
V Best Buyu tega ne najdete, da bi ga lahko uporabljali za stvari, ki jih počnete s telefonom. Android ne deluje (vsekakor pa tega ne bi bilo težko popraviti) in nekaj večine od nas ne bo kupovalo. Ampak to je še vedno zelo pomemben del stvari, ki jih imamo radi.
Jetson TX2 je razvojno orodje. Jetson TX2 je tudi terenski modul za napajanje katere koli opreme, ki temelji na umetni inteligenci. Gre za računalnik velikosti kreditne kartice z vsemi vhodi in izhodi, ki jih ima "običajni" računalnik. Ko modul TX2 priključite na njegovo posebno zasnovano ploščo (to je del razvojnega kompleta), ga priključite večinoma se spremeni v tipičen osebni računalnik z majhno obliko, skupaj z vsemi vrati in vtiči tudi namizje ima.
Razvijalci lahko to uporabijo za izdelavo opreme in Jetson dejansko uporabljajo za izvajanje predstavitev in simulacij. To je sposoben majhen stroj, ki lahko naredi vse izračune, ki jih lahko naredi veliko večji, medtem ko za to uporablja majhno količino energije. Tehnične specifikacije so impresivne.
- NVIDIA Parker serija Tegra X2: 256-jedrni GPU Pascal in dve 64-bitni jedri Denver CPU, združeni s štirimi CPU Cortex-A57 v konfiguraciji HMP
- 8 GB 128-bitnega RAM-a LPDDR4
- 32 GB vgrajenega pomnilnika eMMC 5.1
- 802.11b / g / n / ac 2x2 MIMO Wi-Fi
- Bluetooth 4.1
- USB 3.0 in USB 2.0
- Gigabitni Ethernet
- Reža za kartico SD za zunanji pomnilnik
- SATA 2.0
- Popoln večkanalni PMIC
- 400-polni hitri in nizkohitrostni industrijski standardni I / O priključek
Najboljša tehnična specifikacija je, da je Jetson TX2 žebljiček za spuščanje zatičev kot zamenjava za lanski Jetson TX1. Naj se to nekoliko pogrezne - razvijalci, ki za napajanje uporabljajo obstoječe računalnike NVIDIA TX1 možgani za njihovo opremo bodo lahko stvari zaprli, potegnili staro ploščo in vstavili novo eno. Programska oprema za TX1 bo posodobljena na isto programsko opremo, ki jo uporablja TX2, tako da bo dobesedno padec zamenjave. Če ste že kdaj opravili kakršno koli terensko ali tovarniško delo na opremi, ki stane veliko denarja, ko pride do zastojev, razumete, kako pomembno je to. Medtem ko se razvija oprema naslednje generacije, se uporablja strojna oprema, ki 100% deluje z obstoječo generacijo.
Skrivnost tega je v jedrih NVIDIA Pascal GPU. Enak razlog, da se Pascalova jedra uporabljajo v zelo vrhunskih grafičnih karticah, zasnovanih za VR in 4K 3D igre, je razlog, zakaj se uporabljajo za Jetson TX2. Jedra GPU so učinkovitejši način za krčenje številk. So hitrejši in porabijo veliko manj energije.
Sveti gral računalništva je umetna inteligenca (AI): izdelava tako inteligentnega stroja, da se lahko uči sam brez izrecnih navodil. Poglobljeno učenje je ključna sestavina za doseganje sodobne umetne inteligence. Poglobljeno učenje omogoča "možganom" umetne inteligence zaznavanje sveta okoli sebe; stroj se uči in na koncu sam sprejema odločitve. V akademskih krogih in industriji je zdaj splošno znano, da so grafični procesorji najsodobnejši pri usposabljanju globokih nevronov omrežij (DNN) zaradi hitrosti in prednosti energetske učinkovitosti v primerjavi z bolj tradicionalnimi platformami, ki temeljijo na CPE.
Računalniki NVIDIA GPU že naredijo nekaj neverjetnih stvari. Vozijo globoko učenje, ki se uporablja za samovozeče avtomobile, in učijo robote človeškim motoričnim sposobnostim, kot sta hoja in prijemanje, analiziranje videa pri visoki hitrosti, da se zagotovijo besedilni naslovi in celo igra Go. In premagati res dobrega človeka nasprotniki.
Jedra GPU lahko opravijo enako delo z manj moči kot tradicionalno CPU računalništvo.
Pravi test AI in možganov, ki ga lahko poganjajo, je na pomolu. Avtonomni roboti in brezpilotni letali se razvijajo za delovna mesta, kot so industrijski inšpekcijski nadzor, prenosni medicinski pripomočki, ki jih je mogoče vzeti na terenu za pomoč tisti, ki potrebujejo, so nujno potrebni in kmalu bodo na voljo celo pametne varnostne kamere, ki lahko analizirajo to, kar vidijo, in ustrezno ukrepajo realnosti. Te ideje potrebujejo računalništvo, ki lahko spodbuja umetno inteligenco z algoritmi za poglobljeno učenje in sposobnostjo samostojne analize podatkov, zbranih v nevronski mreži. Ni jih mogoče pritrditi na kabel in se bodo uporabljali tam, kjer niti Verizon nima pokritosti.
Poleg zmogljivosti mora biti računalnik, zasnovan tako, da je majhen in prenosljiv, tudi energetsko učinkovit. Preskusne oddaje (datoteka .pdf) da je računalništvo na osnovi NVIDIA GPU lahko enakovredno procesorju Intel core i7 6700K in porabi 6 vatov energije v primerjavi s 60. Za opremo, ki ni priključena na električno omrežje, je to pomembno.
Uporabili smo nekaj meril uspešnosti AlexNet in GoogLeNet - na podlagi življenjepisa razvrstitev in odkrivanje kategorij predmetov testiranje programske opreme in rezultati so bili fantastični. V načinu Max-P (velika moč) je Jetson TX2 lahko analiziral povprečno 641 slik na sekundo z uporabo omrežja AlexNet, medtem ko porabite le 13 vatov energije. Testiranje GoogLeNet je povprečno porabilo 278 slik na sekundo, medtem ko je porabljalo 14 vatov moči. Preizkusi Max-Q (nizke porabe) so v povprečju dosegli 481 slik na sekundo na AlexNetu in 191 slik na sekundo na GoogLeNetu, medtem ko so porabili le 7 vatov moči. To je približno dvakrat več, kot bi lahko ponudil lanski Jetson TX1, in tudi to je bilo precej dobro.
Ko lahko podatke obdelate tako hitro in na mestu natančno, povezava z oblakom ni omejevalni dejavnik, ki je bil včasih.
V laboratoriju
Jetson TX2 bi moral biti zelo sposoben na terenu. To je prva naprava naslednje generacije, ki se bo učila brez povezave z oblakom in bistvene nadgradnje obstoječe opreme. Ima pa tudi funkcije, ki bodo razvijalcem všeč.
Računski modul v velikosti kreditne kartice se lahko priključi na celotno nosilno ploščo, ki je na voljo kot del razvojnega kompleta Jetson TX2. Nosilna plošča uporablja 400 I / O zatičev na modulu Jetson za zagotavljanje standardnih namiznih povezav. Razvijalec programske opreme lahko s standardno tipkovnico in miško USB, standardnim monitorjem in Jetsonom TX2 ustvari celotno razvojno okolje.
V operacijskem sistemu Linux4Tegra, ki temelji na Ubuntu 16.04, so vsa orodja, ki jih boste morda potrebovali za razvoj in razhroščevanje aplikacij za umetno inteligenco za globoko učenje, vključena kot del programske opreme NVIDIA JetPack. Razvijalci lahko paket prenesejo iz NVIDIA-jevega območja za razvijalce ter sledijo vajam in znanju skupnosti, da vidijo, kaj lahko Jetson naredi, nato pa začnejo delati na svojih idejah. Vključena programska oprema v JetPack je vnaprej konfigurirana za optimiziran zagon v sistemu obdelave TX2:
- cuDNN - GPU-pospešena knjižnica primitivov za globoke nevronske mreže.
- NVIDIA VisionWorks je programski paket za razvoj programske opreme Computer Vision (CV) in obdelave slik.
- Nabor orodij CUDA - celovito razvojno okolje za razvijalce C in C ++, ki gradijo GPU-pospešene aplikacije.
- TensorRT - visoko zmogljiv čas izvajanja globokega učenja za klasifikacijo slik, segmentacijo in nevronske mreže za zaznavanje predmetov.
- NVIDIA Nsight Eclipse - Popolnoma opremljen in prilagojen Eclipse IDE za razvoj, odpravljanje napak in profiliranje aplikacij CUDA-C.
- Tegra System Profiler in Tegra Graphics Debugger - orodji za profiliranje in vzorčenje aplikacij z uporabo OpenGL.
- Potrebno zavarovanje in sredstva za razvoj in oblikovanje strojne opreme z uporabo NVIDIA Jetson TX2.
Uporaba iste platforme za izdelavo in odpravljanje napak katere koli aplikacije je nujna za vse zapletene in zapletene. To je eden od načinov, kako lahko razvijalci poenostavijo postopek, vse, kar lahko olajša stvari, pa naredi srečnejše razvijalce. Čeprav Jetson TX2 morda ni zasnovan kot edini računalnik za razvoj in izdelavo, ki bi ga uporabljala katera koli skupina, je vedeti, da je sposoben, dobro za namestitev in terenska dela. Naredite lahko majhne prilagoditve in spremembe na robu enako kot obdelava poteka brez pošiljanja podatkov nazaj v drugo računalniško banko za obdelavo in vrnitev.
Oprema je lahko zasnovana z uporabo razpoložljivih strojnih elementov in risb, da se ne samo zmanjša zapletenost, temveč tudi omogoči enostaven vmesnik z uporabo dostopnih zunanjih naprav in programske opreme. Oborožen s prenosnikom in kablom USB ima inženir ali terenski tehničar vse, kar je potrebno za obnovo od začetka, če je potrebno.
Programska oprema NVIDIA Jetpack pomeni, da se lahko razvijalci osredotočijo na svoje delo in ne postavljajo gradbenega okolja.
Tudi namestitev NVIDIA-jevega Jetpacka je poenostavljena. Ocenjevalci so dobili nameščeno posodobljeno različico in upoštevali nekaj preprostih navodil s pomočjo pametnega grafičnega uporabniškega vmesnika je bila popolna obnova celotne programske opreme končana z nekaj koraki in skodelico kava. Spet vidimo, da NVIDIA olajša stvari, tako da se lahko razvijalci osredotočijo na svoje delo, ne pa na vzdrževanje samega gradbenega okolja.
Na Jetsonu TX2 lahko dejansko gradite in odpravljate programsko opremo, hkrati pa imate na voljo vrsto drugih aplikacij, ki pišejo v blogu.
Po nekaj dneh nastavitve in preizkušanja vsega sem bil zelo navdušen nad tem, kar NVIDIA ponuja tukaj. Prvi Jetson TX1 je bil odličen izdelek, ki je zapolnil potrebo po hitrem razvoju z uporabo jeder GPU, ki so težko delali za globoko učenje nevronskih mrež. V zelo kratkem času je NVIDIA z naslednikom postavila lestvico, ki lahko prekine odvisnost od oblaka z enakimi znanimi razvojnimi orodji in tehnikami.
Tehnologija prihodnosti nas bo vse navdušila in navdihnila. Izdelki, kot je Jetson TX2, so tista, ki bodo omogočila to prihodnost. Cena NVIDIA Jetson TX2 Developer Kit je 599 USD za naročila na drobno in 299 USD za študente.
Glejte na portalu NVIDIA Embedded Developers
Za nakup lahko z našimi povezavami zaslužimo provizijo. Nauči se več.
To so najboljše brezžične slušalke, ki jih lahko kupite za vsako ceno!
Najboljše brezžične ušesne slušalke so udobne, odlično se slišijo, ne stanejo preveč in jih enostavno spravite v žep.
Vse, kar morate vedeti o PS5: datum izdaje, cena in še več.
Sony je uradno potrdil, da dela na PlayStation 5. Tukaj je vse, kar vemo o tem doslej.
Nokia je predstavila dva nova proračunska telefona Android One, mlajša od 200 USD.
Nokia 2.4 in Nokia 3.4 sta zadnji dodatek k proračunski liniji pametnih telefonov HMD Global. Ker sta obe napravi Android One, bodo do treh let zagotovo prejemali dve glavni posodobitvi OS in redne varnostne posodobitve.
S to dodatno opremo lahko bolje izkoristite svoje prstanske kamere.
Obročaste varnostne kamere so neverjetne, vendar so z dobrimi dodatki lahko veliko boljše. Tu je nekaj najboljših dodatkov Ring, brez katerih ne bi smeli ostati.