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英伟达发布新一代自动驾驶芯片Orin 深度学习推理引擎TensorRT 7

2019-12-18 16:14
镁客maker网
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机器人:发布全新Isaac SDK

今年3月的GTC会议上,英伟达就着重强调了机器人业务。今天,黄仁勋在现场发布了全新版本Isaac软件开发套件(SDK),为机器人提供更新的AI感知和仿真功能。

Isaac SDK包括Isaac Robotics Engine(提供应用程序框架),Isaac GEM(预先构建的深度神经网络模型、算法、库、驱动程序和API),用于室内物流的参考应用程序以及训练机器人Isaac Sim的第一个版本(提供导航功能)。

为了加快AI机器人的开发速度,全新Isaac SDK包括各种基于摄像头的感知深度神经网络,包括:

对象检测——识别用于导航、交互或操控的对象;

自由空间分割——检测和分割外部世界,例如确定人行道在哪里,以及机器人可以在哪里行驶;

3D姿态估计——了解目标的位置和方向,从而实现诸如机械臂拾取物体的任务;

2D人体姿态估计——将姿态估计应用于人,这对于与人互动的机器人(例如配送机器人)和协作机器人(专门设计用于与人合作)非常重要。

以新推出Isaac Sim机器人为例,它可以将所生成的软件部署到在现实世界中运行的真实机器人中。通过仿真,开发人员可以在极端情况下(即困难或异常情况下)对机器人进行测试,以进一步加强对它的训练。这有望大大加快机器人的开发速度,从而实现综合数据的训练。

另外,Isaac SDK还支持多机器人仿真。这使开发人员可以将多个机器人放入仿真环境中进行测试,以便它们学会彼此相关的工作。

发布TensorRT 7,减少会话AI推理延迟

英伟达在去年的GTC China上发布了支持自动低精度推理的TensorRT 5,今天英伟达发布了TensorRT 7,内置新型深度学习编译器,支持各种类型的RNN、CNN和Transformer,相较于TRT 5只支持30种变换,TRT 7可以支持1000多种不同的计算变换和优化。

TRT 7可为开发者设计的大量RNN配置自动生成代码,逐点融合LSTM单元,甚至可跨多个时间步长进行融合,并且尽可能做自动低精度推理。

借助TRT 7,全球各地的开发者都可以实现会话式AI应用,大幅减少推理延迟。举个例子,通常情况下,一套端到端的自然语言理解流程可能由几十种模型构成,比如RNN、CNN、自编码器等等,TRT 7可对所有模型进行编译,使其在英伟达GPU上运行。基于英伟达T4的推理会话AI只需要0.3秒,而CPU的推理延迟却高达3秒。

GPU加CUDA,从火星着陆到基因测序,无所不能

如今,英伟达已经售出了15亿块GPU,在使用的每块GPU都兼容CUDA。英伟达的CUDA平台具有丰富的库、工具和应用程序。仅在去年,英伟达发布了500多个SDK和库,通过优化软件栈,英伟达提高了GPU的性能,让深度学习训练在三年内提高了4倍,深度学习推理在一年内提高了2倍。

HPC应用方面,NASA在英伟达GPU上通过FUN3D软件运行火星着陆情景模拟,产生高达150TB的数据,英伟达借助DGX-2上运行的Magnum IO GPU Direct Storage技术,可“实时”对这些数据进行可视化处理。

另外,由于GPU的训练成本只有传统CPU的十分之一,并且可支持更大规模的模型训练,英伟达发布了深度推荐系统,百度以及阿里均有采用。

CUDA方面,英伟达发布了由CUDA加速的Parabricks基因组分析工具包,可实现30到50倍的加速,目前华大基因已经采用Parabricks来进行基因变异检测,除此之外,CUDA新增加了对5G vRAN应用的支持。

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