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英伟达推出史上最强自动驾驶芯片 黄仁勋:GPU只是开始 留些惊喜给未来

人群不知所措。

"索尔的父亲,众神之父,造物主."

突然意识到。

就在一小时前,黄仁勋刚刚在2019年GTC中国主题会议上发布了英伟达高度先进的软件定义平台英伟达硬盘AGX Orin,该平台内置了一个全新的Orin系统。

Orin芯片由170亿个晶体管组成,英伟达在4年内开发了这些晶体管。欧林片上系统(Orin system on a chip)集成了英伟达的下一代图形处理器架构Arm Hercules中央处理器内核,以及一款全新的深度学习和计算机视觉加速器,每秒可以运行200万亿次计算,几乎是英伟达上一代泽维尔片上系统性能的七倍。

如此强大的计算能力一定是奥林命名的根源。无论泽维尔还是奥林,设计目标都只有一个,实时传感器计算堆栈和定位规划。换句话说,本地计算能力足够强大,使自动车辆能够根据路况及时做出响应。

这将真正打破目前自主研发的困境。毕竟,即使互联网速度足够快,也很难保证它能覆盖所有路段。自动驾驶时通过云计算做出紧急判断是不现实的。

至于自动驾驶的另一个瓶颈的安全性,黄仁勋也详细解释道,“未来的机器人处理器必须以安全性为首要标准。我们能够隔离应用程序,并拥有足够快的加密引擎来加密写入内存的所有数据。公钥和私钥之间的通信也是一个独立和私有的通道,安全和防篡改。”

更重要的是,奥林第一次降低了成本。根据英伟达的计划,泽维尔将于2020年大规模生产,奥林将于2022年投产。虽然黄仁勋没有透露价格,但他表示奥林可以与L2到L5完全兼容,这意味着L2级公司也可以拥有入门级软件定义的自驾汽车,并可以不断升级,从而降低用户的长期软件成本。

艾萨克:让机器人自己学习

如果黄仁勋是大会上最受欢迎的一个,那么第二受欢迎的应该是因维德介绍的物体处理机器人3354Leonardo。谁是“莱昂纳多”?不是奥斯卡得主《小李子》,而是《达芬奇》。一个月前,在丹佛2019年全球超级计算会议上,黄仁勋称计算科学家为当今时代的“达芬奇”。

黄仁勋称英伟达25年的历史是对加速计算领域的深度培养,以解决普通计算机无法解决的问题。它是为当代爱因斯坦、达芬奇和米开朗基罗建造计算机。在这个过程中,GPU只是开始。从设计和算法到系统软件、工具和应用,每个应用领域都需要特殊的数学内核、算法库和应用软件优化。Avida CUDA平台拥有丰富的库、工具和应用程序。仅去年,Avida就发布了500多个新的和更新的软件开发工具包和图书馆。在软件栈不断改进的基础上,用户现有GPU的性能也得到了提高,深度学习训练在3年内增加了4倍,深度学习推理在1年内增加了2倍。

加速计算的最终目标是人工智能。在会议上,英伟达发布了新版艾萨克软件开发工具包(SDK),该工具包将为机器人提供更新的人工智能感知和仿真功能。莱昂纳多是训练的结果。

每个自觉的机器人都是从感知开始的。为了加快人工智能机器人的发展,新型艾萨克软件开发工具包(Isaac SDK)包含了基于摄像头的各种传感器深度神经网络。莱昂纳多和黄仁勋一起成为舞台上的主要演员,他可以通过相机模拟学会抓取方形彩色木块,并把它们堆叠在一起。这是因为艾萨克斯克可以分割自由空间,探测和分割外部世界,例如,确定机器人可以去哪里旅行。"仿真对于机器人从无限可能的场景中学习是非常重要的."黄仁勋认为,人工收集和标记的数据不能用于训练感知规划类型的人工智能。艾萨克体育馆(Isaac Gym)是莱昂纳多的模拟训练空间,它模拟了RGB(三原色)、景深摄像机和弗兰卡机器人传输。在模拟世界中,机器人和物体的变化也必须遵循物理规则,而列奥纳多则通过在虚拟和现实世界中的学习成为一个真正的机器人。

“黑人领袖”朋友圈

GTC中国每年也是“黑人”的时候

开幕式一开始,黄仁勋就感谢了6100名与会者,比三年前增加了250%。同时,有64个赞助商和参展商出席。在大屏幕上,百度、阿里巴巴、戴尔、浪潮、腾迅云等公司纷纷上市。

当然,真正强大的朋友圈是真正的金钱和白银的合作。

中国GTC,黄仁勋已经宣布了至少10个合作项目。

除了在微软最畅销的游戏《我的世界》中支持RTX(实时光线追踪技术)和提供更逼真的图形显示,Avida还宣布了六款RTX支持的游戏,包括腾讯北极光工作室开发的《无限法则》和大宇开发的《轩辕剑染》。实时光线跟踪技术是指芯片模拟视觉场景中光线反射的能力。它帮助视频游戏和其他计算机图形更接近真实世界中的阴影和反射。

在中国最大的自助云渲染平台瑞云上采用RTX,瑞云渲染速度提高了12倍,但价格却降低了7倍。最初花了485个小时渲染的场景现在只花了不到40个小时。

与此同时,黄仁勋还宣布将与腾讯游戏合作推出START云端游戏服务。通过这个平台,即使在性能不足的终端上,腾讯游戏的玩家也可以通过与云的实时交互获得与本地游戏相同的体验。

有了t、b和a,你就不会跌倒。

互联网公司正逐渐转向深入学习。他们所依赖的深度推荐系统可以提高点击率、减少延迟和提高吞吐量。人们会说话,而英伟达人工智能会给出建议。

百度正在构建一个人工智能箱深度推荐系统,该系统使用宽而深的结构,有100多个推荐模型。这些模型每周都会更新。他们从用户的潜在兴趣中学习,新项目不断更新。如果根据用户偏好提出建议,则至少有1000亿个维度和10TB的嵌入式表,并且基本上不可能使用中央处理器进行这种计算。迁移到英伟达GPU后,百度的培训成本降低了90%。"这是人工智能和深入学习创造的奇迹。"黄仁勋说。

在今年的双十一中,阿里也使用了英伟达人工智能。天猫的一天销售额达到2684亿英镑,每秒钟有数十亿次推荐请求。中央处理器很难满足这样的计算负荷。“阿里巴巴的模式使用中央处理器,每秒只能处理3个请求。但是,由于基于GPU的深度学习模型不同于传统的内容过滤,它可以处理非结构化数据,T4 GPU每秒可以处理780个请求。”黄仁勋数了数3,重复了780,“你买得越多,存得越多”。

另一个好的中国伙伴是迪迪。双方都宣布滴滴将在数据中心使用英伟达?GPU训练机器学习算法并使用英伟达硬盘?它为L4级自动驾驶汽车提供推理能力。今年8月,滴滴将其自动驾驶部门升级为独立公司。

作为滴滴自动驾驶人工智能处理的一部分,NVIDIA DRIVE集成了来自各种传感器(摄像机、激光雷达、雷达等)的数据。)与多个深度神经网络相结合,从而实现对汽车周围环境的360度全方位了解,并规划出安全的行驶路径。

5G与爱立信合作,帕拉布里克为BGI加速,英伟达高性能计算,第一个基于ARM的参考架构…这个列表仍然很长。回到搜狐看更多