Cuprins:
Inteligența artificială și mașinile care pot învăța sunt modul în care lucrurile pe care le folosim în fiecare zi vor fi îmbunătățite. Google și Android sunt în colaborare cu AI prin Google Assistant și învățarea automată, de aceea este important să știți cum funcționează partea din spate, cum au ajuns acolo și ce tipuri de echipamente fac posibilă. Și este chiar mișto!
Oamenii care vor construi această tehnologie a viitorului vor avea nevoie de instrumente pentru a face acest lucru. În 2017, NVIDIA își face partea, iar Jetson TX2 este întruchiparea acestei idei. Dezvoltatorii au nevoie de hardware care să nu fie capabil doar să facă calcul și să gândească (da, o voi spune) că viitorul nostru mai inteligent va avea nevoie, dar este, de asemenea, ușor de utilizat și de implementat.
AI la margine.
NVIDIA se referă la aceasta ca la „livrarea AI la margine” și este o descriere adecvată. TX2 este un supercomputer complet. Este capabil să proceseze singuri datele la locul și ora la care se întâmplă în loc de mii de kilometri distanță prin internet. Ne asumăm conectivitatea datorită modului în care o folosim în acest moment, dar există o mulțime de cazuri în care așteptarea unei călătorii dus-întors de date dintr-o echipament inteligent este prea lungă pentru a aștepta. Și o mare parte din această marmură albastră pe care trăim nu are nicio conexiune la internet și nu va fi de foarte mult timp.
Un mic computer care poate face aproape orice și prelucra toate datele pe care le colectează în sine este modul în care abordați aceste probleme. NVIDIA pare să-l fi bătut în cuie aici.
Ce este acest lucru?
Acest lucru nu este un lucru pe care îl puteți găsi la Best Buy pe care să îl utilizați pentru lucrurile pe care le faceți cu telefonul. Nu rulează Android (dar cu siguranță nu ar fi dificil să remediați acest lucru) și este ceva ce majoritatea dintre noi nu vor cumpăra. Dar este încă o parte foarte importantă din lucrurile pe care le iubim.
Jetson TX2 este un instrument de dezvoltare. Jetson TX2 este, de asemenea, un modul pregătit pentru a alimenta orice echipament bazat pe AI. Este un computer de dimensiunea unui card de credit cu toate intrările și ieșirile pe care le are un computer „obișnuit”. Când conectați modulul TX2 la panoul de bord special conceput (acesta face parte din kitul de dezvoltare), acesta se transformă în cea mai mare parte într-un PC tipic de factor de formă complet complet cu toate porturile și mufele pe care le are și desktopul.
Dezvoltatorii pot folosi acest lucru pentru a construi echipamente și de a folosi efectiv Jetson pentru a rula demo-uri și simulări. Este o mașină mică care poate face toate calculele pe care le poate face ceva mult mai mare în timp ce utilizați o cantitate minusculă de putere pentru a face acest lucru. Specificatiile tehnice sunt impresionante.
- Seria NVIDIA Parker Tegra X2: GPU Pascal cu 256 de nuclee și două nuclee de procesor Denver pe 64 de biți, asociate cu patru procesoare Cortex-A57 într-o configurație HMP
- 8 GB RAM LPDDR4 pe 128 biți
- 32 GB eMMC 5.1 de stocare la bord
- 802.11b / g / n / ac 2x2 MIMO Wi-Fi
- Bluetooth 4.1
- USB 3.0 și USB 2.0
- Gigabit Ethernet
- Slot pentru card SD pentru stocare externă
- SATA 2.0
- PMIC multicanal complet
- Conector I / O standard de mare viteză de 400 pini și viteză mică
Cea mai bună tehnologie specifică este că Jetson TX2 este un ac pentru a înlocui știftul pentru înlocuirea Jetson TX1 de anul trecut. Lăsați-l să se scufunde puțin - dezvoltatorii care folosesc computerele NVIDIA TX1 existente pentru a alimenta creierele din spatele echipamentului lor vor putea să închidă lucrurile, să tragă placa veche și să o introducă pe cea nouă. Software-ul pentru TX1 va fi actualizat la același software pe care îl folosește TX2, astfel încât va fi literalmente o scădere a înlocuirii. Dacă ați făcut vreodată orice tip de lucrări de teren sau fabrică cu echipamente care costă foarte mulți bani atunci când are vreun timp de repaus, înțelegeți cât de important este acest lucru. În timp ce echipamentele de generație următoare sunt dezvoltate, utilizează hardware care funcționează 100% cu generația existentă.
Secretul aici este prin nucleele Pascal GPU ale NVIDIA. Același motiv pentru care nucleele Pascal sunt utilizate în plăci video foarte performante, concepute pentru jocuri VR și 4K 3D, este motivul pentru care sunt folosite pentru Jetson TX2. Nucleele GPU sunt o modalitate mai eficientă de a crea numere. Sunt mai rapide și folosesc mult mai puțină putere.
Graalul sfânt al calculului este inteligența artificială (AI): construirea unei mașini atât de inteligente, încât poate învăța de la sine, fără instrucțiuni explicite. Învățarea profundă este un ingredient esențial pentru realizarea AI modernă. Învățarea profundă permite „creierului” AI să perceapă lumea din jurul său; mașina învață și în cele din urmă ia decizii de la sine. Acum este recunoscut pe scară largă în cadrul mediului academic și al industriei că GPU-urile sunt cele mai noi tehnologii în formarea rețelelor neuronale profunde (DNN), datorită avantajelor de viteză și eficiență energetică în comparație cu platformele mai tradiționale bazate pe procesor.
Calculatoarele NVIDIA GPU fac deja câteva lucruri uimitoare. Acestea conduc învățarea profundă folosită pentru mașinile cu autovehicule, învățând roboților abilități motorii asemănătoare omului, cum ar fi mersul și apucarea, analizând videoclipurile cu viteză mare pentru a oferi subtitrări de text și chiar să joace Go. Și bate adversarii umani cu adevărat buni.
Nucleele GPU pot face același lucru folosind mai puțină putere ca calcularea tradițională a procesorului.
Adevăratul test al AI și al creierelor care îl pot conduce este la orizont. Se dezvoltă roboți și drone autonome pentru locuri de muncă precum inspecția industrială, dispozitive medicale portabile care pot fi luate pe teren pentru a ajuta cei aflați în nevoie sunt disperate și chiar camere de securitate inteligente care pot analiza ceea ce văd și pot lua măsurile adecvate sunt în curând fi realități Aceste idei au nevoie de calcul care poate conduce AI cu algoritmi de învățare profundă și capacitatea de a analiza datele colectate din rețea neuronală pe cont propriu. Nu pot fi atașate la un cablu și vor fi utilizate în locuri în care chiar și Verizon nu are acoperire.
Pe lângă faptul că este puternic, un computer proiectat să fie mic și portabil trebuie să fie eficient din punct de vedere al puterii. Testarea arată (fișier.pdf) că calcularea bazată pe GPU NVIDIA poate fi echivalentă cu un procesor Intel core i7 6700K și poate utiliza 6 wați de putere față de 60. Pentru echipamentele care nu sunt conectate la rețeaua electrică, este important.
Am efectuat câteva repere folosind AlexNet și GoogLeNet - software de clasificare și testare a categoriilor de obiecte bazate pe CV, iar rezultatele au fost fantastice. În modul Max-P (putere mare), Jetson TX2 a fost capabil să analizeze în medie 641 de imagini pe secundă folosind rețeaua AlexNet în timp ce utiliza doar 13 watt de putere. Testul GoogLeNet a avut o medie de 278 de imagini pe secundă, în timp ce a utilizat 14 wați de putere. Testele Max-Q (putere mică) au obținut o medie de 481 de imagini pe secundă pe AlexNet și 191 de imagini pe secundă pe GoogLeNet, folosind doar 7 wați de putere. Aceasta este cam de două ori mai mare decât ar putea oferi Jetson TX1 de anul trecut și a fost destul de bună și la asta.
Când puteți prelucra informațiile atât de rapid și de această precizare la fața locului, o conexiune la cloud nu este factorul limitativ pentru care a fost.
În laborator
Jetson TX2 ar trebui să fie foarte capabil în domeniu. Este prima dintre următoarele mașini de generație care vor învăța făcând fără o conexiune la cloud și o actualizare substanțială de la echipamentele existente. Dar are și funcții pe care dezvoltatorii le vor plăcea.
Modulul de calcul cu dimensiunea cardului de credit se poate conecta la o placă de transport completă disponibilă ca parte a kitului de dezvoltare Jetson TX2. Placa portantă folosește 400 de pinuri I / O din modulul Jetson pentru a oferi conexiuni standard la desktop. Un dezvoltator de software poate utiliza o tastatură și mouse USB standard, un monitor standard și Jetson TX2 pentru a crea un mediu de dezvoltare complet.
Rulând pe un sistem de operare Linux4Tegra bazat pe Ubuntu 16.04, toate instrumentele de care aveți nevoie pentru a dezvolta și debuga aplicațiile AI de învățare profundă sunt incluse ca parte a software-ului JetPack NVIDIA. Dezvoltatorii pot descărca pachetul din zona dezvoltatorilor NVIDIA, precum și urmează tutoriale și cunoștințe ale comunității pentru a vedea ce poate face Jetson, apoi pot începe să lucreze la propriile lor idei. Software-ul inclus în JetPack este pre-configurat pentru a rula optimizat pe sistemul de procesare TX2:
- cuDNN - o bibliotecă accelerată GPU de primitive pentru rețele neuronale profunde.
- NVIDIA VisionWorks este un pachet de dezvoltare software pentru Computer Vision (CV) și procesare de imagini.
- CUDA Toolkit - un mediu de dezvoltare cuprinzător pentru dezvoltatorii C și C ++ care construiesc aplicații accelerate cu GPU.
- TensorRT - o durată de înaltă performanță de învățare profundă de înaltă performanță pentru clasificarea, segmentarea și rețelele neuronale de detectare a obiectelor.
- NVIDIA Nsight Eclipse - O Eclipse IDE cu caracteristici complete și personalizate pentru dezvoltarea, depanarea și profilarea aplicațiilor CUDA-C.
- Tegra System Profiler și Tegra Graphics Debugger - instrumente pentru profilarea și eșantionarea aplicațiilor folosind OpenGL.
- Garanțiile și activele necesare pentru a dezvolta și proiecta hardware utilizând NVIDIA Jetson TX2.
Utilizarea aceleiași platforme pentru a construi și debuga orice aplicație este o necesitate pentru orice este complicat și complicat. Este unul dintre modurile în care dezvoltatorii pot simplifica procesul și orice lucru care poate ajuta lucrurile să faciliteze dezvoltatorii mai fericiți. În timp ce Jetson TX2 s-ar putea să nu fie proiectat ca unicul computer de dezvoltare și construire pe care orice grup l-ar folosi, știind că acesta este capabil să fie un element de instalare și de lucru pe teren. Efectuarea unor mici ajustări și modificări se poate face pe Edge în același mod în care procesarea este fără a trimite date înapoi la o altă bancă de computer pentru a procesa și returna.
Echipamentele pot fi proiectate folosind resursele și desenele hardware disponibile pentru a reduce nu doar complexitatea, dar pentru a permite o interfață ușoară folosind periferice și software disponibile. Înarmați cu un laptop și un cablu USB, un inginer sau o tehnologie de teren are tot ce este necesar pentru a reconstrui de la sol, dacă este necesar.
Software-ul NVIDIA Jetpack înseamnă că dezvoltatorii se pot concentra asupra activității lor, nu creând un mediu de construire.
Chiar și instalarea Jetpack NVIDIA este eficientizată. Revizorilor li s-a oferit o versiune actualizată pentru instalare și urmând câteva instrucțiuni simple printr-o GUI inteligentă a avut o reconstrucție completă a întregului software finalizat cu doar câțiva pași și o ceașcă de cafea. Din nou, vedem că NVIDIA face lucrurile mai ușoare, astfel încât dezvoltatorii să se poată concentra pe munca lor, mai degrabă decât să mențină mediul de construire în sine.
După câteva zile de a configura lucrurile și a testat totul, am rămas foarte impresionat de ceea ce oferă NVIDIA aici. Primul Jetson TX1 a fost un produs excelent care a completat o nevoie de dezvoltare rapidă, folosind nuclee GPU pentru a face ridicarea grea pentru aplicații de rețea neuronală de învățare profundă. Într-un timp foarte scurt, NVIDIA a ridicat bara cu un succesor care poate rupe dependența de cloud folosind aceleași instrumente și tehnici de dezvoltare familiare.
Tehnologia viitorului ne va încânta și ne va inspira pe toți. Produse precum Jetson TX2 sunt ceea ce va face posibil acest viitor. Kitul dezvoltator NVIDIA Jetson TX2 are un preț de 599 USD pentru comenzile de vânzare cu amănuntul și 299 USD pentru studenți.
Vedeți la portalul dezvoltatorilor încorporați NVIDIA
