NVIDIA RTX, NVIDIA Omniverse и NVIDIA AI — основные темы конференции

NVIDIA GTC (GPU Technology Conference) — это глобальная конференция по искусственному интеллекту для разработчиков, которая объединяет разработчиков, инженеров, исследователей, изобретателей и ИТ-специалистов. Конференция посвящена искусственному интеллекту, компьютерной графике, науке о данных, машинному обучению и автономным машинам.

В этом году GTC проходил в онлайн-режиме с 19 по 22 сентября 2022 года. Вступительное заявление генерального директора NVIDIA Дженсена Хуанга (Jensen Huang) воодушевляет: вычислительная техника развивается с невероятной скоростью. Двигатель, приводящий в движение эту ракету, — это ускоренные вычисления, а ее топливо — искусственный интеллект.

NVIDIA RTX, NVIDIA Omniverse и NVIDIA AI — основные темы конференции. Все они построены на основе графических процессоров. Давайте рассмотрим их подробно.

Графические процессоры и программирование CUDA

На GTC 2021 Стивен Джонс выступил с докладом Как работают вычисления на GPU. Он глубоко погружается в архитектуру GPU (графического процессора), который представляет собой специализированный процессор, предназначенный для манипулирования и изменения памяти для ускорения создания изображений в буфере кадров, и предназначен для вывода на устройство отображения. Графические процессоры используются в играх, рабочих станциях, облаке, обучении ИИ, автономных транспортных средствах и т. д.

На GTC 2022 Стивен Джонс выступил с докладом Как работает программирование CUDA. CUDA (Compute Unified Device Architecture) — язык программирования, используемый в графических процессорах. В докладе объясняется, как проектирование аппаратного обеспечения мотивирует CUDA и как CUDA мотивирует проектирование аппаратного обеспечения.

Графический процессор огромен — с 221 184 потоками и 17 280 КБ общей памяти. Чтобы воспользоваться преимуществами графического процессора, мы должны использовать его эффективно. Он способен выполнять 311 869 440 000 000 операций в секунду, а хорошая программа задействует GPU для значимой работы за счет асинхронного выполнения, балансировки ресурсов и линейного доступа к памяти.

NVIDIA RTX

NVIDIA RTX (Ray Tracing Texel eXtreme) — это самая передовая платформа для технологий трассировки лучей и искусственного интеллекта, которые революционизируют наши способы игры и творчества.

Что такое трассировка лучей?

Трассировка лучей — это техника в 3D компьютерной графике. Он моделирует световой транспорт в самых разных алгоритмах рендеринга для создания цифровых изображений. Он может имитировать различные оптические эффекты, такие как отражение, преломление, мягкие тени, рассеяние, глубину резкости, размытие в движении, каустику, окружающее затенение и явления дисперсии.

Графические процессоры и программирование CUDA обеспечивают трассировку лучей в реальном времени для видеокарт. Более 150 популярных игр и приложений используют трассировку лучей для обеспечения реалистичной графики с невероятно высокой производительностью или передовыми новыми функциями искусственного интеллекта.

RTX — это новый стандарт производительности и эффективности, основанный на архитектуре Ады Лавлейс. Он направлен на разработку сложных крупномасштабных моделей в области архитектуры и дизайна продуктов, научной визуализации, исследования энергии, игр, производства фильмов и видео. Флагманским чипом является графический процессор RTX 4090, который в четыре раза быстрее своего предшественника для трассировки лучей.

Следующий снимок экрана взят из видео, созданного RTX. Трассировка лучей в реальном времени делает его реалистичным.

Вселенная NVIDIA

Как мы упоминали в другой статье, метавселенная определяет трехмерные пространства, которые позволяют всем общаться, учиться, сотрудничать и играть способами, которые выходят за рамки воображения. Метавселенная — это коллективный проект нескольких компаний. Он создается и распространяется людьми по всему миру и открыт для всех.

В метавселенной есть три основных элемента:

  • XR (расширенная реальность) — включая AR (дополненная реальность), VR (виртуальная реальность), MR (смешанная реальность) и все, что между ними
  • Аватары — онлайн-представление пользователей
  • Цифровая собственность — виртуальные активы на основе технологий блокчейн.

NVIDIA Omniverse — это платформа для создания и эксплуатации приложений метавселенной.

Это позволяет создавать реалистичные аватары, такие как дракон.

Или искусственная девушка.

Omniverse — это виртуальный мир, используемый для проектирования, создания и управления вещами в физическом мире. Другими словами, виртуальный мир — это цифровой двойник физического мира.

На следующем снимке экрана показан цифровой двойник Мичиганской дизайн-студии General Motors, где дизайнеры, инженеры и маркетологи могут сотрудничать.

HEAVY.AI — это стартап, который предоставляет расширенную аналитику для принятия срочных и важных решений с помощью больших данных. Он использует Omniverse для анализа сетей 4G и 5G в масштабах города и страны.

На следующем снимке экрана показан физический мир справа и его цифровой двойник слева.

С устройствами XR пользователи могут подключаться как к физическому, так и к виртуальному миру в Omniverse. На следующем снимке экрана дополнительные персонажи генерируются поверх физического мира.

Омниверс включает в себя три элемента:

  • Компьютеры для пользователей
  • Серверы для подключения к базе данных Nucleus и запуска симуляций виртуального мира с помощью графических процессоров.
  • GDN (Graphics Delivery Network) для потоковой передачи высокопроизводительного 3D-контента с малой задержкой на периферийные устройства.

Связи с Omniverse быстро растут. В настоящее время существует 150 подключений. Он включает в себя множество отраслей, от розничной торговли, транспорта, телекоммуникаций, производства, средств массовой информации и развлечений, потребительских товаров и предметов роскоши до цепочки поставок и логистики. Потенциально это бизнес стоимостью 100 триллионов долларов.

NVIDIA Робототехника

Робототехника, в том числе автономные транспортные средства, — это следующая волна ИИ. Прорыв в области глубокого обучения открыл двери для создания систем, которые могут воспринимать свое окружение, планировать последовательность действий и каждый раз выполнять полезные задачи в режиме реального времени.

Предстоящий NVIDIA Thor — это процессор нового поколения для робототехники, предназначенный для глубокого обучения. Он централизует множество компьютеров с повышенной плотностью компьютеров, энергоэффективностью и возможностями логического вывода ИИ. Он используется в пограничных устройствах.

В настоящее время автономное транспортное средство использует разные компьютеры для парковки, активной безопасности, мониторинга водителя, зеркал камеры, кластера и информационно-развлекательной системы. С Thor эти функции могут выполняться программным обеспечением на том же компьютере.

Следующая парадигма была представлена ​​на AI Hardware Summit и Edge AI Summit 2022. Она описывает технологии ИИ в облаке и различные уровни граничных вычислений.

Эта парадигма согласуется с концепцией NVIDIA о двух компьютерных системах:

  • Один компьютер находится в облаке как фабрика ИИ. Он разрабатывает ИИ, обрабатывая данные, обучая ИИ, моделируя цифрового двойника и картируя мир.
  • Один компьютер находится в пограничном устройстве для управления роботом, обрабатывая датчики, чтобы воспринимать окружающую среду, избегать препятствий и вести машину к месту назначения.

NVIDIA DRIVE — это комплексная платформа для разработки и развертывания автономных транспортных средств. Он включает в себя конвейер искусственного интеллекта, который создает 3D-сцену из записанных данных датчика. Трехмерная сцена может быть дополнена контентом, созданным человеком или контентом, созданным искусственным интеллектом. Он позволяет создавать сценарии моделирования в глобальном масштабе.

Ниже представлена ​​симуляция сгенерированного сценария снега:

Виртуальная дизайнерская студия позволяет дизайнерам автомобилей, инженерам-программистам и инженерам-электронщикам совместно работать над созданием будущих автомобилей.

Роботизированные системы — это новые типы компьютеров. Это системы реального времени, которые воспринимают окружающую среду, оценивают свое окружение и планируют действия в соответствии со своими целями.

Конвейер фундаментальной обработки для автономных транспортных средств может применяться ко всем видам роботизированных систем. Продукты NVIDIA помогли многим из них в различных областях. Не существует роботов с универсальными навыками, но для создания роботизированных систем используются общие методы и инструменты.

ИИ NVIDIA

Сегодняшний ИИ построен на основе ускоренных вычислений, что представляет собой комплексную задачу, требующую глубокого понимания проблемной области, оптимизации на каждом уровне вычислений и эффективного использования всех трех микросхем — ЦП, ГП и DPU.

DPU (Data Processing Unit) — программируемый процессор, который имеет систему на кристалле, объединяющую следующие компоненты:

  • Стандартный в отрасли высокопроизводительный программно-программируемый многоядерный ЦП
  • Высокопроизводительный сетевой интерфейс
  • Гибкие и программируемые двигатели ускорения

NVIDIA постоянно обеспечивает ускорение вычислений для всего стека:

  • Новые чипы для повышения производительности
  • Новые библиотеки для ускорения критически важных рабочих нагрузок в науке и промышленности
  • Новые фреймворки предметной области, помогающие разрабатывать производительное и легко развертываемое программное обеспечение.
  • Новые платформы для безопасного развертывания программного обеспечения с широкими возможностями

Было объявлено, что на NVIDIA AI работают 3000 ускоренных приложений, 12000 стартапов, 3,5 миллиона разработчиков и 35000 компаний.

CV-CUDA — это библиотека с открытым исходным кодом, предназначенная для создания ускоренных сквозных конвейеров компьютерного зрения и обработки изображений. В настоящее время более 80% интернет-трафика приходится на видео. Специальные эффекты, которые раньше требовали автономной обработки, теперь передаются в облако для живого видео. CV-CUDA может выполнять потоковую передачу при обработке, повторном освещении, перемещении, размытии фона, сверхвысоком разрешении, выводе AI и создании компьютерной графики для AR.

ИИ продолжает экспоненциально развиваться благодаря новым алгоритмам и новым платформам для их разработки. Недавним прорывом стало внедрение технологий обработки языка, которые позволяют нам создавать более интеллектуальные системы с более глубоким пониманием языка, чем когда-либо прежде.

Большие языковые модели включают следующие технологии:

  • Преобразователь: это нейронная сеть, которая изучает контекст и, следовательно, значение, отслеживая отношения в последовательных данных, таких как слова в этом предложении.
  • BERT (представления двунаправленного кодировщика от преобразователей): это новый метод предварительной подготовки языковых представлений, который позволяет получить самые современные результаты в широком спектре задач обработки естественного языка.
  • GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3): это модель авторегрессионного языка, которая создает человекоподобный текст. Введите короткую подсказку, и система сгенерирует целое эссе.
  • DALL-E 2: это система искусственного интеллекта, которая может создавать реалистичные изображения и произведения искусства из описаний на естественном языке. Избранное изображение этой статьи было сгенерировано Anupam Chugh с помощью DALL-E 2.

Механизм преобразования NVIDIA Hopper предоставляет платформы для больших языковых моделей. Это сокращает время обучения с дней до часов, а на более крупных моделях — с месяцев до недель.

Большая языковая модель NVIDIA NeMo — это среда быстрого обучения, которая адаптирует предварительно обученные языковые модели для выполнения конкретных задач путем обучения сопутствующей модели всего на нескольких примерах. Новые модели применяются в биологии и химии для белков-мишеней и потенциальных лекарств, и они понимают химические вещества, белки, последовательности ДНК и РНК.

Рекомендатель — это система, которая предлагает продукты, услуги и информацию пользователям на основе анализа данных. Это двигатель социальных сетей, цифровой рекламы, электронной коммерции и поиска.

NVIDIA Grace Hopper — это суперчип для гигантских приложений искусственного интеллекта и высокопроизводительных вычислений. Он обеспечивает до 10 раз более высокую производительность для приложений, обрабатывающих терабайты данных, что позволяет ученым и исследователям находить беспрецедентные решения для самых сложных мировых проблем.

Грейс Хоппер идеально подходит для рекомендательных систем. Система Grace Hopper со 120 узлами может обрабатывать 70 ТБ современной рекомендательной системы.

Партнеры NVIDIA

У NVIDIA 237 партнеров в партнерской экосистеме. Среди них Domino Data Lab — ​​ведущая корпоративная платформа MLOps. Он демократизирует доступ к графическим процессорам и раскрывает инфраструктуру искусственного интеллекта.

Domino Data Lab является бриллиантовым спонсором GTC. Это разговор о том, как Domino предоставляет единое окно для производства работы специалистов по данным. Он может размещать модели глубокого обучения с использованием графических процессоров и развертывать модели на периферии с помощью NVIDIA Fleet Command.

Вот пример данных для обучения модели:

Заключение

Мы смотрели NVIDIA GTC 2022 онлайн. ИИ продолжает экспоненциально развиваться благодаря новым алгоритмам и новым платформам для их разработки. NVIDIA продемонстрировала полную линейку продуктов для продвижения ИИ.

За неделю до этого мы посетили AI Hardware Summit и Edge AI Summit 2022, спонсируемые Synopsys, Atos, Cadence, Graphcore, Qualcomm, Rain, SambaNova, Siemens, AMD и т. д. Эти компании продемонстрировали множество новых продуктов, пытающихся сместить лидирующие позиции NVIDIA. позиция.

Интересно наблюдать, как одна и та же история ИИ рассказывается с двух точек зрения. В конце концов, ИИ прошел долгий путь в изменении мира.

В предыдущей статье мы показали, как системы ИИ определяют черты человека. Для сравнения на следующем снимке экрана показано, как система NVIDIA определяет человеческие черты.

ИИ — помощник, а творчество делает мир лучше.

Спасибо за прочтение.

Want to Connect?
If you are interested, check out my directory of web development articles.