Computex 2017 : NVIDIA AI 论坛主题演讲: Holodesk 协作、全新 MAX-Q 笔电与人工智慧大未来

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NVIDIA 今年在 Computex 有更盛大的活动,不仅有更大的展区,同时还在开展首日举办 AI 论坛活动,执行长黄仁勳更亲自举行主题演讲,主题除围绕在 GTC 所发表的 Holodesk VR 协作以及人工智慧以外,同时还揭示了与品牌商深度合作的超薄高效能笔电计画 MAX-Q 。

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黄仁勳也重申,半导体产业效能仍不断提升,不过 CPU 的效能进化也遇到瓶颈,仅剩下约 10% 的效能成长,而基于 GPU 的异构运算则能将效能翻倍,达到 10-50 倍的效能提升,而其中在机于深度学习的人工智慧, GPU 加速是关键技术。

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Holodesk 是一项能让最多四个使用者透过 VR 设备在同一空间中进行协作的技术,同时透过强大的 GPU 演算达到即时的材质、光影变化,同时还可进行机构透射、组件爆炸图,使多人能共同对装置设计、建筑规划以及架构验证进行探讨,在 GTC 大会是与瑞典超跑品牌 Koesienigge 展示,而在 Computex 则是与台湾智慧双轮新创公司睿能以第一世代的 Gogoro 作为演示,睿能执行长陆学森也到场共同介绍 Gogoro 的特色。

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今年在 Computex 也宣布将有多家合作厂商打造基于 NVIDIA 技术的显示卡、外接 GPU 、 VR 背包,同时在笔记型电脑还有新的突破, NVIDIA 称此笔记型电脑计画为 MAX-Q ,这是一项透过硬体核心、软体调教、散热设计与组件与品牌商深度学习下的产物。

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MAX-Q 採用 NVIDIA GTX1080 作为核心,相较 GTX880M 提升三倍的效能,但厚度仅 18mm ,重量更降为当年 GTX880M 机种的一半,仅有 5 磅,图形效能相较 PS 4 Pro 有大幅的领先,同时黄仁勳也展示由华硕 ROG 基于 MAX-Q 设计的 ROG Zephyrus 轻薄笔电(将在今晚 ROG 活动正式发表),宛若文书机般的厚度,却有惊人的效能,黄仁勳同时也展示由 Bandai Namco 发行、 Slightly Mad 工作室打造的 Project 2 开发中画面展示其表现。

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接下来也就陆续讲述在 GTC 所发表的 Tesla-V100 ,这是首度导入针对深度学习最佳化的 Tensor Core 架构的高效能 GPU 加速器,关于 V100 已经在 GTC 活动有较多的介绍,故不在重複叙述,而 V100 核心是与台积电共同打造,基于 12nm 製程,不过此次宣布与微软合作的开放运算中心计画 HGX 将有更深入的伺服器厂商合作,包括台湾的鸿海、英业达、广达与纬创都将提供基于 HGX 的开放架构伺服器。

關於 Tesla V100 : GTC 2017 : NVIDIA 主題演講引領 AI 革命,基於 Volta 架構的 Tesla V100 登場、 Xavier 將具備深度學習加速器

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另外也再度提及 NVIDIA 在深度学习软体所做的努力,包括提供 NVIDIA 深度学习软体堆叠,整合深度学习所需的套件,让基于 GPU 的深度学习应用更易开发。另外 NVIDIA 也将提供 NVIDIA Compute Cloud 云深度学习服务,并具备与终端装置相同的软体层,让深度学习开发者可从端到点以外,更能透过租赁云的计算利加速模型训练。

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最后在人工智慧领域,就是 NVIDIA 另一个重点: Jetson 平台,当然也不免俗展示基于 DrivePX 平台的自动驾驶系统 BB8 ,不过更重要的是宣布 Issac 机器人平台计画,这是一套针对基于 Jetson 平台所开发机器人的虚拟培训计画,简单的说就是透过 Issac Lab 虚拟环境以及基于自动驾驶技术的Astro AV 智慧平台,将机器人行为的培训透过虚拟环境的方式。

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虚拟环境最大的优点就是利用效能较高的伺服器可进行多机的虚拟化,同时透过基于 Unreal 4 Engine 的 Issac Lab 环境创造虚拟测试环境,并将机器人平台在此环境中进行複数的培训,在一段时间后挑选出成果最佳的模型,并将模型同步到所有虚拟机,而后不断重複此动作加速训练,最后再把模型移植到真实的机器人进行验证。

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由于虚拟环境可免除机械损伤、环境破坏等变因,此外又可大量部属学习机器进行大量模型培训,可加速机器人行为模型的开发并减少包括时间与物质成本。黄仁勳也补充到,先前的 Holodesk 也是一种可作为机器人行为培训的环境,可藉由 Holodesk 的人机互动蒐集人类行为,作为机器人行为模型的基础。

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同时 NVIDIA 也再次揭示基于 Jetson TX 平台的机器人参考设计计画, NVIDIA 表示,透过从 Jetson 到 Tesla 伺服器以及 NVIDIA Compute Cloud 的一致化环境,还有 NVIDIA 深度学习软体堆叠,使机器人的人工智慧发展更为容易,包括丰田等企业都与 NVIDIA 合作推出机器人参考设计,参考设计囊括陆、海、空与各种型态。

 

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