Isi kandungan:
Kecerdasan Buatan dan mesin yang boleh dipelajari adalah bagaimana perkara yang kita gunakan setiap hari akan dipertingkatkan. Google dan Android adalah semua-dalam dengan AI melalui Pembantu Google dan pembelajaran mesin, jadi penting untuk mengetahui bagaimana hujung belakang beroperasi, bagaimana mereka sampai di sana dan jenis peralatan apa yang menjadikannya semua mungkin. Dan ia sangat sejuk juga!
Orang-orang yang akan membina teknologi masa depan ini memerlukan alat untuk melakukannya. Pada tahun 2017, NVIDIA melakukan bahagiannya, dan Jetson TX2 adalah penjelmaan idea ini. Pemaju memerlukan perkakasan yang bukan sahaja mampu melakukan pengkomputeran dan berfikir (ya, saya akan mengatakannya) bahawa masa depan kita yang lebih bijak akan diperlukan, tetapi juga mudah digunakan dan digunakan.
AI di tepi.
NVIDIA merujuk kepada ini sebagai "menyampaikan AI di Edge" dan ia adalah gambaran yang tepat. TX2 adalah superkomputer lengkap. Ia dapat memproses data secara sendiri di tempat dan masa ia sebenarnya berlaku bukan beribu-ribu batu jauhnya melalui internet. Kami mengambil sambungan kerana diberikan kerana cara kami menggunakannya sekarang, tetapi terdapat banyak kes di mana menunggu data perjalanan dari mesin pintar pintar terlalu lama untuk menunggu. Dan sebagian besar marmar biru ini kita hidup tidak mempunyai sambungan ke internet, dan tidak akan lama sekali.
Komputer kecil yang boleh melakukan apa sahaja dan memproses semua data yang dikumpulkannya adalah bagaimana anda menangani masalah ini. NVIDIA nampaknya telah dipaku di sini.
Apakah benda ini?
Ini bukan sesuatu yang anda boleh cari di Best Buy untuk digunakan untuk perkara yang anda lakukan dengan telefon anda. Ia tidak menjalankan Android (tetapi pastinya tidak sukar untuk membetulkannya) dan itu sebahagian besar daripada kita tidak akan membeli. Tetapi ia masih menjadi bahagian penting dalam perkara-perkara yang kita cintai.
Jetson TX2 adalah alat pembangunan. Jetson TX2 juga merupakan modul yang siap dibina untuk menguasai sebarang peralatan berasaskan AI. Ia adalah komputer saiz kad kredit dengan semua input dan output komputer "biasa" telah. Apabila anda memasang modul TX2 ke dalam backboard direka khas (itu sebahagian daripada kit pembangunan), ia kebanyakannya bertukar menjadi faktor bentuk kecil PC yang lengkap dengan semua port dan plug desktop anda juga.
Pemaju boleh menggunakannya untuk membina peralatan di sekitar dan sebenarnya menggunakan Jetson sendiri untuk menjalankan demo dan simulasi. Ia adalah mesin kecil yang mampu yang boleh melakukan semua pengiraan yang boleh dilakukan dengan lebih besar ketika menggunakan jumlah minuscule kuasa untuk melakukannya. Ciri-ciri teknologi sangat menarik.
- Siri NVIDIA Parker Tegra X2: 256-teras Pascal GPU dan dua teras CPU Denver 64-bit yang dipasangkan dengan empat CPU Cortex-A57 dalam konfigurasi HMP
- 8GB daripada 128-bit LPDDR4 RAM
- Penyimpanan eMMC 32GB 32GB
- 802.11b / g / n / ac 2x2 MIMO Wi-Fi
- Bluetooth 4.1
- USB 3.0 dan USB 2.0
- Gigabit Ethernet
- Slot kad SD untuk storan luaran
- SATA 2.0
- Melengkapkan PMIC berbilang saluran
- 400 pin kelajuan tinggi dan penyambung I / O standard industri berkelajuan rendah
Spesifikasi teknologi terbaik ialah Jetson TX2 adalah pin bagi penggantian pin di pengganti tahun lalu Jetson TX1. Biarkan tenggelam untuk sedikit - pemaju yang menggunakan komputer NVIDIA TX1 yang sedia ada untuk menggerakkan otak di belakang peralatan mereka akan dapat menutup benda-benda ke bawah, tarik papan lama dan letakkan yang baru. Perisian untuk TX1 akan dikemas kini kepada perisian yang sama yang digunakan TX2 supaya ia benar-benar akan menjadi penggantian penggantian. Sekiranya anda pernah melakukan apa-apa jenis kerja lapangan atau kilang pada peralatan yang menelan belanja banyak ketika ia mengalami downtime, anda memahami betapa pentingnya ini. Walaupun peralatan generasi akan datang sedang dibangunkan, ia menggunakan perkakasan yang berfungsi 100% dengan generasi yang ada.
Rahsia di sini adalah melalui teras GPU NVIDIA. Sebab yang sama Pascal teras digunakan dalam kad video sangat tinggi yang direka untuk VR dan permainan 3D 4K adalah mengapa mereka digunakan untuk Jetson TX2. Corak GPU adalah cara yang lebih berkesan untuk mencetuskan nombor. Mereka lebih cepat dan menggunakan kuasa yang kurang.
Grail pengkomputeran yang suci adalah kecerdasan buatan (AI): membina sebuah mesin yang sangat pintar, ia dapat belajar sendiri tanpa arahan eksplisit. Pembelajaran yang mendalam adalah bahan kritikal untuk mencapai AI moden. Pembelajaran yang mendalam membolehkan AI "otak" untuk melihat dunia di sekelilingnya; mesin belajar dan akhirnya membuat keputusan dengan sendirinya. Ia kini dikenali secara meluas dalam bidang akademik dan industri bahawa GPU adalah keadaan seni dalam latihan rangkaian saraf yang mendalam (DNN), kerana kedua-dua kelajuan dan kelebihan kecekapan tenaga berbanding dengan platform berasaskan CPU yang lebih tradisional.
Komputer GPU NVIDIA sudah melakukan beberapa perkara yang luar biasa. Mereka memandu pembelajaran mendalam yang digunakan untuk memandu kereta sendiri, mengajar robot kemahiran motor seperti manusia seperti berjalan dan menggenggam, menganalisis video pada kelajuan tinggi untuk memberikan teks teks dan juga bermain Go. Dan menewaskan lawan manusia yang sangat baik.
Corak GPU boleh melakukan kerja yang sama dengan menggunakan kuasa kurang sebagai pengkomputeran CPU tradisional.
Ujian sebenar AI dan otak yang boleh memandu ia berada di cakrawala. Robot dan drone autonomi sedang dibangunkan untuk pekerjaan seperti pemeriksaan industri, peranti perubatan mudah alih yang boleh diambil di lapangan untuk membantu mereka yang memerlukan sangat diperlukan dan bahkan kamera keselamatan pintar yang dapat menganalisis apa yang mereka lihat dan mengambil tindakan yang sesuai segera untuk menjadi realiti. Idea ini memerlukan pengkomputeran yang boleh memandu AI dengan algoritma pembelajaran mendalam dan keupayaan untuk menganalisis rangkaian neural yang dikumpul data sendiri. Mereka tidak boleh dilampirkan pada kabel dan akan digunakan di tempat di mana walaupun Verizon tidak mempunyai liputan.
Selain berkuasa, komputer yang direka untuk menjadi kecil dan mudah alih mesti menjadi kuasa yang cekap. Ujian menunjukkan (fail pdf) bahawa pengkomputeran NVIDIA GPU boleh bersamaan dengan CPU Intel i7 6700K teras dan menggunakan kuasa 6 watt berbanding 60. Bagi peralatan yang tidak disambungkan kepada grid kuasa, itu penting.
Kami menjalankan beberapa tanda aras menggunakan klasifikasi objek dan pengujian kategori objek berdasarkan AlexNet dan GoogLeNet - CV dan hasilnya hebat. Dalam mod Max-P (kuasa tinggi), Jetson TX2 dapat menganalisis purata 641 imej sesaat menggunakan rangkaian AlexNet semasa menggunakan hanya 13 watt kuasa. Pengujian GoogLeNet purata 278 imej sesaat sementara menggunakan 14 watt kuasa. Ujian Max-Q (kuasa rendah) mencetak purata 481 imej sesaat pada AlexNet dan 191 imej sesaat di GoogLeNet sambil menggunakan hanya 7 watt kuasa. Ini hanya kira-kira dua kali setahun yang boleh dihantar oleh Jetson TX1 tahun lepas, dan ia juga bagus.
Apabila anda dapat memproses maklumat ini dengan cepat dan ini tepat di lokasi, sambungan ke awan bukanlah faktor yang membatasinya dulu.
Dalam makmal
Jetson TX2 sepatutnya sangat berupaya dalam bidang ini. Ia adalah mesin generasi pertama yang akan belajar dengan melakukan tanpa sambungan ke awan dan naik taraf besar dari peralatan sedia ada. Tetapi ia juga mempunyai ciri-ciri yang akan diminati oleh pemaju.
Modul pengiraan bersaiz kad kredit boleh menyambung ke papan pembawa lengkap yang tersedia sebagai sebahagian daripada kit pembangunan Jetson TX2. Lembaga pengangkut menggunakan 400 pin I / O pada modul Jetson untuk menyediakan sambungan desktop standard. Pemaju perisian boleh menggunakan papan kekunci dan tetikus USB standard, monitor standard dan Jetson TX2 untuk mewujudkan persekitaran pembangunan yang lengkap.
Beroperasi pada sistem operasi Linux4Tegra yang berasaskan Ubuntu 16.04, semua alat yang mungkin perlu anda buat dan debug aplikasi AI pembelajaran mendalam dimasukkan sebagai sebahagian daripada perisian JetPack NVIDIA. Pemaju boleh memuat turun pakej dari Zon Pembangun NVIDIA serta mengikuti tutorial dan pengetahuan komuniti untuk melihat apa yang boleh dilakukan Jetson kemudian mula bekerja pada idea mereka sendiri. Perisian yang disertakan dalam JetPack adalah pra-konfigurasi untuk dijalankan dioptimumkan pada sistem pemprosesan TX2:
- cuDNN - perpustakaan primitif perpustakaan GPU untuk rangkaian neural yang mendalam.
- NVIDIA VisionWorks adalah pakej pembangunan perisian untuk Visi Komputer (CV) dan pemprosesan imej.
- CUDA Toolkit - persekitaran pembangunan yang komprehensif untuk pemaju C dan C ++ yang membina aplikasi dipercepat GPU.
- TensorRT - runtime inferens pembelajaran prestasi tinggi dalam klasifikasi imej, segmentasi, dan rangkaian neural pengesanan objek.
- NVIDIA Nsight Eclipse - Eclipse IDE yang lengkap dan disesuaikan untuk membangun, menyahpepijat dan membuat profil aplikasi CUDA-C.
- Tegra System Profiler dan Grafik Tegra Debugger - alat untuk profil dan aplikasi sampel menggunakan OpenGL.
- Cagaran dan aset yang diperlukan untuk membangunkan dan merekabentuk perkakasan menggunakan NVIDIA Jetson TX2.
Menggunakan platform yang sama untuk membina dan meng-debug sebarang aplikasi adalah satu kemestian untuk apa-apa yang rumit dan rumit. Ini salah satu cara pemaju dapat menyederhanakan proses itu dan apa sahaja yang boleh membantu membuat lebih mudah membuat pemaju lebih bahagia. Sedangkan Jetson TX2 mungkin tidak dirancang sebagai satu-satunya pembangunan dan membina komputer mana-mana kumpulan akan menggunakan, mengetahui bahawa ia mampu adalah rahmat untuk pemasangan dan kerja lapangan. Membuat penyesuaian kecil dan perubahan boleh dilakukan di Edge dengan cara yang sama pemprosesan tanpa menghantar data kembali ke bank komputer lain untuk memproses dan kembali.
Peralatan boleh direka bentuk dengan menggunakan aset dan lukisan perkakasan yang tersedia untuk tidak hanya mengurangkan kerumitan tetapi untuk membolehkan antara muka yang mudah menggunakan peranti dan perisian yang sedia ada. Bersenjata dengan komputer riba dan kabel USB, jurutera atau teknologi bidang mempunyai segala-galanya yang diperlukan untuk membina semula dari bawah jika perlu.
Software NVIDIA Jetpack bermaksud pemaju boleh memberi tumpuan kepada kerja mereka, tidak menyediakan persekitaran bina.
Malah pemasangan Jetpack NVIDIA adalah diperkemas. Penilai disediakan dengan versi terkini untuk memasang, dan mengikuti beberapa arahan mudah melalui GUI pintar telah membina semula sepenuhnya semua perisian selesai dengan hanya beberapa langkah dan secawan kopi. Sekali lagi, kami melihat NVIDIA membuat perkara lebih mudah supaya pemaju dapat memberi tumpuan kepada kerja mereka dan bukannya mengekalkan persekitaran binaan itu sendiri.
Selepas beberapa hari menubuhkan perkara-perkara dan menguji segala-galanya, saya pergi sangat kagum dengan apa yang NVIDIA menyampaikan di sini. Jetson TX1 yang pertama adalah produk hebat yang memenuhi keperluan untuk pembangunan pantas menggunakan teras GPU untuk melakukan pengangkat berat untuk aplikasi rangkaian neural pembelajaran dalam. Dalam masa yang singkat, NVIDIA telah menaikkan bar dengan pengganti yang boleh memecah kebergantungan pada awan menggunakan alat dan teknik pembangunan yang sama.
Teknologi masa depan akan merangsang dan memberi inspirasi kepada kita semua. Produk seperti Jetson TX2 adalah apa yang akan menjadikan masa depan mungkin. Kit Pemaju NVIDIA Jetson TX2 berharga $ 599 untuk tempahan runcit dan $ 299 untuk pelajar.
Lihat di portal Pemaju Terbenam NVIDIA
