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铝基动力母线英伟达所展示出的并不仅仅是这

  原标题:从GTC China 2019看英伟达的业务边界到底在什么地方?

  如果我们从几年前就开始近距离观察,我们会发现它的业务范围一直处于变动之中。我们以往对NVIDIA这个品牌并不陌生,因为我们经常能在各种设备上看到它商标的存在。但是,我们当中却很少有人能直接用到这个品牌的成品。但是,当算力统治世界的时代来临之时,却不仅已经走到前台,而且现在可能除了自己的专业人士,已经很少有人能说得清英伟达到底把业务触角伸向了多少个领域。于是,借着GTC China2019召开,英伟达不断展示新式武器之际,我们不妨来梳理一下英伟达的业务边界。

  2019年12月18日,NVIDIA发布用于自动驾驶和的高度先进的软件定义平台——NVIDIA DRIVE AGX Orin?。该平台内置全新Orin系统级芯片。Orin系统级芯片集成了NVIDIA新一代GPU架构和Arm Hercules CPU内核以及全新深度学习和计算机视觉加速器,每秒可运行200万亿次计算,几乎是NVIDIA上一代Xavier系统级芯片性能的7倍。

  就在不久以前,一位资深的IT媒体人还预言,在近期自动驾驶还不能进入实用阶段。但有了NVIDIA DRIVE AGX Orin这样的技术,我们不得不说,可能一个不需要司机的时代已在向我们招手了。因为Orin可处理在自动驾驶汽车和中同时运行的大量应用和深度神经网络,并且达到了ISO 26262 ASIL-D等系统安全标准。

  作为一个软件定义平台,DRIVE AGX Orin能够赋力从L2级到L5级完全自动驾驶汽车开发的兼容架构平台,助力OEM开发大型复杂的软件产品系列。由于Orin和Xavier均可通过开放的CUDA、TensorRT API及各类库进行编程,因此开发者能够在一次性投资后使用跨多代的产品。并且NVIDIA DRIVE AGX Orin系列将包含一系列基于单一架构的配置,并将于2022年开始投产。

  这一次,汽车产业对于英伟达的技术创新给予了热烈的响应。滴滴出行(以下简称“滴滴”)同样在12月18日宣布和英伟达达成合作,滴滴将使用NVIDIA GPU和其他技术开发自动驾驶和云计算解决方案。

  滴滴将在数据中心使用NVIDIA?GPU训练机器学习算法,并采用NVIDIA DRIVE?为其L4级自动驾驶汽车提供推理能力。滴滴在8月将其自动驾驶部门升级为独立,并与产业链合作伙伴开展广泛合作。

  作为滴滴自动驾驶AI处理的一部分,NVIDIA DRIVE借助多个深度神经网络融合来自各类传感器(摄像头、激光雷达、雷达等)的数据,从而实现对汽车周围环境360度全方位的理解,并规划出安全的行驶路径。

  仿佛是对汽车产业的热烈响应做出回应,英伟达同期宣布在NVIDIA GPU Cloud (NGC)容器注册上,向交通运输行业开源NVIDIA DRIVE?自动驾驶汽车开发深度神经网络。NVIDIA DRIVE已成为自动驾驶汽车开发的行业标准,并且被汽车制造商、卡车制造商、自动驾驶出租车、软件和大学所广泛采用。如今,英伟达向自动驾驶汽车开发者开源其预训练AI模型和训练代码。通过一套NVIDIA AI工具,英伟达生态系统内的开发者们可以自由扩展和自定义模型,从而提高其自动驾驶系统的稳健性与能力。

  AI对于安全的自动驾驶汽车开发来说至关重要,它能够让其感知周围环境并做出实时反应,从而实现智能行驶。其核心是由数十个深度神经网络组成的,它们可以处理冗余和不同任务,以确保的感知、定位和路径规划。于是,在这一次次呼应之间,在某些无人驾驶已成为刚需的领域,我们甚至已经可以倒推一下无人驾驶来临的时间了。

  销售行业的同仁喜欢将电商的出现,归入第四次零售革命,而在此之前,百货、连锁超市引起的革命曾一次次改变了零售业的业态,也带给人们另一种生活方式。但这一次,电商显然并不仅让自己仅仅归属于第四次革命,而是在革命之后,发动一场新的革命。

  在今年“双十一”购物节期间,创造了380亿美元的销售额,相比于去年的310亿美元,增长了近四分之一,是“黑色星期五”和“网购星期一”的网购销售额总和的两倍多。每天有超过1亿购物者在网站上浏览数十亿种商品。在购物高峰日,网站活动量更是会猛增,的系统每秒需要处理数十万个查询。而这背后,还有着NVIDIA GPU的功劳。因为阿里巴巴近期使用了NVIDIA GPU大规模部署AI,在年度购物节日——“双十一”,为客户提供服务。

  对于阿里巴巴和其他的网络零售商来说,推荐系统都是一个至关重要的应用程序。该系统可以向用户展示与其喜好相匹配的商品,从而提高点击率。而点击率在电商行业一直都是提高销售量的重要驱动力。点击率的每一次小幅提高都会直接影响用户的体验和商家的营收。使用能够实时大规模运行的先进推荐系统模型可使点击率提高10%,目前这只能通过GPU实现。

  阿里巴巴团队使用NVIDIA GPU支持资源分配、模型量化和图变换三项优化策略,从而提高吞吐量和响应性。这使得NVIDIA T4 GPU能够为阿里巴巴广泛、深入的推荐模型提供加速,实现每秒处理780个查询。这远远于基于CPU的推理 —— 后者每秒只能处理3个查询。

  阿里巴巴还部署了NVIDIA GPU为各类系统提速,包括自动广告横幅生成、广告推荐、帮助识别假冒产品的图像处理、语言翻译以及语音识别等系统。作为全球第三大云服务提供商,阿里云提供了多种能够智能调度、自动维护和实时扩容的异构计算产品。

  面对数十亿种可供选择的商品,AI已成为帮助购物者筛选,并为其提供相关建议的关键。英伟达的AI平台通过使用进的AI模型来满足这一需求。

  需要注意的是,英伟达在这一领域同样取得了突破。12月18日,英伟达发布一款突破性的推理软件NVIDIA TensorRT? 7。借助于该软件,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。而此前,巨大的推理延迟一直都是实现真正交互式互动的一大阻碍。

  NVIDIA TensorRT? 7作为NVIDIA第七代推理软件开发套件,为实现更加智能的AI人机交互打开了新大门,从而能够实现与语音代理、聊天和推荐引擎等应用进行实时互动。

  包括阿里巴巴、、滴滴出行、美团、快手、平安、、腾讯和字节跳动等一些中国创新力的企业,已在使用英伟达的会话式AI加速功能。我们也不难想象,在阿里这种充满了创新基因的企业中,利用这种新技术,会创造出新的电商应用。

  在众多充满了创新性的技术中,机器人是一个引人关注的领域,原因在于它和我们的未来息息相关。英伟达在此次的会上也展示了这方面的技术突破。

  同样在12月18日,英伟达发布了全新版本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。在建立统一的机器人开发平台以实现AI、仿真和操控功能方面,Isaac SDK迈出了重要的里程碑。

  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Isaac Sim的个版本(提供导航功能)。

  全新Isaac SDK可以大大加快研究人员、开发人员、初创企业和制造商开发和测试机器人的速度。它使机器人能够通过仿真获得由人工智能技术驱动的感知和训练功能,从而可以在各种环境和情况下对机器人进行测试和验证。这样一来,成本将被极大地节省。

  事实上,在本次GTC China 2019上,英伟达所展示出的并不仅仅是这几方面的技术突破。从以往的项强——游戏,到5G、基因分析,英伟达正在进入更多的领域。当英伟达的硬件更多地强调可编程性,从而变得更智能之后,我们已经很难描述清它的业务边界了。但有一点是可以肯定的,在经历了多年技术积累之后,英伟达业务边界的每一次更新,所引起的算力提升,都可能是一次新革命的开始。
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