Taula de continguts:
La intel·ligència artificial i les màquines que poden aprendre són com es milloraran les coses que fem servir cada dia. Google i Android estan connectats amb la IA mitjançant Google Assistant i l'aprenentatge automàtic, per la qual cosa és important saber com funciona el fons, com van arribar i quins tipus d'equips ho fan possible. I també és genial!
Les persones que construiran aquesta tecnologia del futur necessitaran les eines per fer-ho. El 2017, NVIDIA fa la seva part, i el Jetson TX2 és l’encarnació d’aquesta idea. Els desenvolupadors necessiten un maquinari que no només sigui capaç de fer informàtica i pensar (sí, ho diré) que necessitarà el nostre futur més intel·ligent, sinó que també és fàcil d’utilitzar i implementar.
AI a la vora.
NVIDIA es refereix a això com "lliurament d'AI a la vora" i és una descripció adequada. El TX2 és un supercomputador complet. És capaç de processar les dades per si mateixes en el lloc i hora que passen realment en lloc de milers de quilòmetres de distància mitjançant internet. Tenim la connexió per descomptat a causa de la manera d’utilitzar-la ara mateix, però hi ha molts casos en què s’espera massa temps d’esperar un viatge d’anada i tornada de dades d’una màquina intel·ligent. I és que una gran part d’aquest marbre blau on vivim no té connexió a Internet i no la farà gaire temps.
Un petit ordinador que pot fer pràcticament qualsevol cosa i processar totes les dades que recopila ell mateix és la manera d’afrontar aquests problemes. NVIDIA sembla haver-lo clavat aquí.
Què és això?
No es pot trobar a Best Buy per utilitzar-lo per fer amb el telèfon. No funciona amb Android (però, certament, no seria difícil arreglar-ho) i és una cosa que la majoria de nosaltres no comprarà. Però no deixa de ser una part molt important de les coses que ens encanten.
El Jetson TX2 és una eina de desenvolupament. El Jetson TX2 també és un mòdul preparat per alimentar qualsevol equip basat en IA. Es tracta d’un ordinador de la mida d’una targeta de crèdit amb totes les entrades i sortides que té un ordinador “regular”. Quan connecteu el mòdul TX2 al tauler d’esdeveniment dissenyat especialment (que forma part del kit de desenvolupament), es converteix principalment en un ordinador típic de petit format de PC complet amb tots els ports i endolls del vostre escriptori.
Els desenvolupadors poden utilitzar-ho per crear equips al voltant i realment utilitzar la mateixa Jetson per executar demostracions i simulacions. És una petita màquina capaç de fer tots els càlculs que pot fer-se una cosa molt més gran si s’utilitza una quantitat minsa de potència per fer-ho. Les especificacions de tecnologia són impressionants.
- Tegra X2 de la sèrie NVIDIA Parker: GPU Pascal de 256 nuclis i dos nuclis de CPU Denver de 64 bits combinats amb quatre CPU Cortex-A57 en una configuració HMP
- 8 GB de RAM LPDDR4 de 128 bits
- Emmagatzematge a bord de 32 GB eMMC 5.1
- 802.11b / g / n / ac 2x2 MIMO Wi-Fi
- Bluetooth 4.1
- USB 3.0 i USB 2.0
- Gigabit Ethernet
- Ranura per a targetes SD per a emmagatzematge extern
- SATA 2.0
- PMIC multicanal complet
- Connector d'E / S estàndard de gran velocitat i de baixa velocitat de 400 pins
El millor mètode tecnològic és que el Jetson TX2 és un passador per reemplaçar el passador del Jetson TX1 de l'any passat. Deixeu que això s’enfonsi una mica: els desenvolupadors que utilitzin ordinadors NVIDIA TX1 existents per alimentar els cervells al darrere dels seus equips podran tancar les coses, tirar el tauler antic i posar-lo al nou. El programari del TX1 s'actualitzarà al mateix programari que està fent servir el TX2, de manera que literalment es produirà una reemplaçament. Si alguna vegada heu fet algun tipus de treball de camp o de fàbrica amb equips que costin molts diners quan tingui algun temps d’inactivitat, enteneu la importància d’aquest. Mentre s'està desenvolupant l'equip de nova generació, s'està utilitzant un maquinari que funciona 100% amb la generació existent.
El secret aquí és a través dels nuclis de GPU Pascal de NVIDIA. El mateix motiu pel qual s’utilitzen nuclis Pascal en targetes de vídeo molt altes dissenyades per a jocs VR i 4K 3D, és per això que s’utilitzen per a Jetson TX2. Els nuclis de GPU són una forma més eficient de restringir els números. Són més ràpids i utilitzen molta menys potència.
El sant graal de la informàtica és la intel·ligència artificial (AI): construint una màquina tan intel·ligent, que pot aprendre per si mateixa sense cap instrucció explícita. L’aprenentatge profund és un ingredient fonamental per assolir la IA moderna. L’aprenentatge profund permet al “cervell” de l’IA percebre el món que l’envolta; la màquina aprèn i finalment pren decisions per si mateixa. Actualment, es reconeix àmpliament a l’àmbit acadèmic i industrial que les GPU són l’estat de la tècnica a l’hora de formar xarxes neuronals profundes (DNN), a causa tant d’avantatges de velocitat com d’eficiència energètica en comparació amb plataformes més tradicionals basades en CPU.
Els ordinadors de la GPU NVIDIA ja fan algunes coses sorprenents. Condueixen l’aprenentatge profund que s’utilitza per als automòbils de conducció automàtica, ensenyant als robots habilitats motrius humanes com caminar i agafar, analitzar vídeo a alta velocitat per proporcionar subtítols i fins i tot jugar a Go. I bategant adversaris humans realment bons.
Els nuclis de GPU poden fer el mateix treball utilitzant menys potència que la informàtica de CPU tradicional.
La veritable prova de la IA i els cervells que la poden conduir és a l’horitzó. S’estan desenvolupant robots i drons autònoms per a treballs com la inspecció industrial, es necessiten desesperadament dispositius mèdics portàtils que es poden agafar al camp per ajudar els que ho necessiten i, fins i tot, càmeres de seguretat intel·ligents que puguin analitzar el que estan veient i prendre les accions oportunes. siguin realitats. Aquestes idees necessiten informàtica que pugui conduir la IA amb algoritmes d’aprenentatge profund i la capacitat d’analitzar les dades recollides per xarxa neuronal per si mateixes. No es poden connectar a un cable i s’utilitzaran en llocs on fins i tot Verizon no té cobertura.
A més de ser potent, un ordinador dissenyat per ser petit i portàtil ha de ser eficient en termes d'energia. La prova demostra (fitxer.pdf) que la informàtica basada en GPU NVIDIA pot ser equivalent a una CPU Intel i7 6700K i utilitzar 6 watts de potència en comparació amb 60. Per a equips que no estiguin connectats a la xarxa elèctrica, és important.
Vam trobar alguns punts de referència utilitzant el programari de classificació i detecció de categories d’objectes basat en CV Alex Goet i GoogLeNet i els resultats van ser fantàstics. En mode Max-P (potència alta), el Jetson TX2 va poder analitzar una mitjana de 641 imatges per segon mitjançant la xarxa AlexNet mentre utilitzava només 13 watts de potència. La prova GoogLeNet va tenir una mitjana de 278 imatges per segon i es va utilitzar 14 watts de potència. Les proves de Q-Max (potència baixa) van anotar una mitjana de 481 imatges per segon a AlexNet i 191 imatges per segon a GoogLeNet mentre que utilitzaven només 7 watts de potència. Això és aproximadament el doble del que podria aportar Jetson TX1 de l'any passat, i també va anar força bé.
Quan podeu processar informació tan ràpida i exacta al lloc, la connexió al núvol no és el factor limitant que solia ser.
Al laboratori
El Jetson TX2 hauria de ser molt capaç al camp. És la primera de les màquines de la propera generació que aprendrà sense tenir cap connexió al núvol i amb una actualització substancial dels equips existents. Però també té funcions als quals els encantarà els desenvolupadors.
El mòdul de càlcul de mida de targeta de crèdit es pot connectar a una junta de portadors completa disponible com a part del kit de desenvolupament de Jetson TX2. La placa portadora utilitza els pins I / O 400 del mòdul Jetson per proporcionar connexions estàndard d’escriptori. Un desenvolupador de programari pot utilitzar un teclat i ratolí USB estàndard, un monitor estàndard i el Jetson TX2 per crear un entorn de desenvolupament complet.
S'utilitza un sistema operatiu Linux4Tegra basat en Ubuntu 16.04, totes les eines que necessiteu per desenvolupar i depurar aplicacions d'AI d'aprenentatge profund s'inclouen com a part del programari JetPack de NVIDIA. Els desenvolupadors poden descarregar el paquet de la zona de desenvolupadors de NVIDIA, així com seguir tutorials i coneixements de la comunitat per veure què pot fer Jetson i començar a treballar per les seves pròpies idees. El programari inclòs al JetPack està pre-configurat per funcionar optimitzat en el sistema de processament TX2:
- cuDNN - una biblioteca de primitius accelerats per GPU per a xarxes neuronals profundes.
- NVIDIA VisionWorks és un paquet de desenvolupament de programari per a Computer Vision (CV) i processament d’imatges.
- CUDA Toolkit: un entorn de desenvolupament integral per a desenvolupadors de C i C ++ que construeixen aplicacions accelerades per GPU.
- TensorRT: un temps d’inferència d’aprenentatge profund d’alt rendiment per a la classificació d’imatges, la segmentació i les xarxes neuronals de detecció d’objectes.
- NVIDIA Nsight Eclipse: un Eclipse IDE amb funcions completes i personalitzades per desenvolupar, depurar i perfilar aplicacions CUDA-C.
- Perfil del sistema Tegra i depurador de gràfics Tegra: eines per perfilar i mostrar aplicacions mitjançant OpenGL.
- La garantia i els actius necessaris per desenvolupar i dissenyar maquinari mitjançant la NVIDIA Jetson TX2.
L'ús de la mateixa plataforma per crear i depurar qualsevol aplicació és imprescindible per a qualsevol cosa complicat i complicat. És una de les maneres en què els desenvolupadors poden simplificar el procés i qualsevol cosa que pugui ajudar a fer les coses més fàcils per a desenvolupadors més feliços. Si bé el Jetson TX2 no es pot dissenyar com l'únic equip de desenvolupament i creació que qualsevol grup estaria utilitzant, sabent que és capaç és una avantatge per a la instal·lació i el treball de camp. Es poden fer petits ajustaments i canvis a Edge de la mateixa manera que el processament és sense enviar dades de nou a un altre banc d’ordinadors per processar-los i tornar-los.
Els equips es poden dissenyar utilitzant els elements i els dibuixos de maquinari disponibles, per no només reduir la complexitat, sinó per permetre una interfície fàcil mitjançant perifèrics i programari fàcilment disponibles. Amb un ordinador portàtil i un cable USB, un enginyer o una tecnologia de camp té tot el necessari per reconstruir des de la base fins que calgui.
El programari NVIDIA Jetpack significa que els desenvolupadors poden concentrar-se en la seva feina i no configurar un entorn de creació.
Fins i tot la instal·lació del Jetpack de NVIDIA es racionalitza. Els revisors van tenir una versió actualitzada per instal·lar i, seguint unes senzilles instruccions mitjançant una intel·ligent interfície gràfica, es va fer una reconstrucció completa de tot el programari acabat amb només uns passos i una tassa de cafè. Novament, veiem que NVIDIA facilita les coses perquè els desenvolupadors puguin centrar-se en el seu treball en lloc de mantenir el propi entorn de creació.
Al cap d’uns dies de preparar les coses i provar-ho tot, em va quedar molt impressionat amb el que NVIDIA està oferint aquí. El primer Jetson TX1 va ser un producte excel·lent que va cobrir una necessitat de desenvolupament ràpid amb nuclis de GPU per fer una forta elevació per a aplicacions de xarxes neuronals d'aprenentatge profund. En molt poc temps, NVIDIA ha aixecat la barra amb un successor que pot trencar la dependència del núvol mitjançant les mateixes eines i tècniques de desenvolupament familiars.
La tecnologia del futur ens emocionarà i ens inspirà a tots. Productes com el Jetson TX2 són els que faran possible aquest futur. El Kit de desenvolupadors NVIDIA Jetson TX2 té un preu de 599 dòlars per a comandes al detall i 299 dòlars per a estudiants.
Consulteu el portal NVIDIA Developers incrustats
