Новости про искусственный интеллект

NVIDIA выпускает Deep Learning Super Sampling 2.0

Компания NVIDIA анонсировала вторую версию средства повышения масштабирования DLSS.

В основе DLSS 2.0 лежит нейронная сеть, которая использует яра NVIDIA RTX Tensor Core для повышения частоты кадров и генерации резких кадров, качество которых соответствует или превышает рендер в родном разрешении.

Технология была обучена на десятках тысяч изображений с высоким разрешением. После обучения, искусственный интеллект в DLSS 2.0 может брать изображения с низким разрешением и конструировать изображения с высоким разрешением.

Сравнение изображения с включённой и выключенной DLSS
Сравнение изображения с включённой и выключенной DLSS

Производительность, при использовании Tensor Core, может достигать 110 терафлопс. При этом DLSS 2.0 работает вдвое быстрее предшественника. По словам NVIDIA, имеется возможность одновременной работы 3D игры и сети с глубоким обучением в реальном времени. Более того, DLSS 2.0 используется специальные техники, которые позволяют обсчитывать только четверть или половину пикселей, сохраняя качество, сравнимое с родным разрешением.

Первая версия DLSS использовала специально обученные алгоритмы для каждой игры. Вторая версия позволяет не привязываться к конкретной игре. Она доступна для всех игр.

Технология DLSS 2.0 имеет три режима качества игрового рендера: Quality, Balanced и Performance. В последнем режиме масштабирование осуществляется в 4 раза, с 1080p до 4K.

Alibaba разработала ИИ для диагностики короновирусной пневмонии

Группа Alibaba разработала искусственный интеллект, способный выявлять заболевание пневмонией, вызванной новой короновирусной инфекцией с точностью 96%. Эта диагностическая система будет поставлена в более чем 100 больниц.

Сообщается, что ИИ может умеет отличать случаи вирусной и COVID-19 пневмонии с точностью 96% при анализе снимков компьютерной томографии. Это не только точнее, но и быстрее, чем делают люди, поскольку на диагностику уходит около 20 секунд.

Исследователи обучили ИИ на более чем пяти тысячах подтверждённых случаях пневмонии, вызванной COVID-19. Также в работе используются «последние инструкции и недавно опубликованные исследования».

Благодаря новой разработке, китайские больницы смогут быстрее выявлять инфицированных людей, что в свою очередь, может замедлить распространение инфекции.

Европа готовит первый прототип собственного процессора

Европейский проект European Processor Initiative (EPI), призван наладить выпуск заказных процессоров, которые найдут применение в ЕС в различных моделях использования.

Первой задачей EPI стало создание заказного процессора для высокопроизводительных расчётов, таких как машинное обучение. И при создании прототипа разработчики пошли своим путём. Глава совета EPI Жан-Марк Денис в интервью Next Platform рассказал некоторые сведения о готовящимся чипе.

Согласно представленным данным, производиться процессор будет по 6 нм технологии на заводах TSMC (TSMC N6 EUV), а первые образцы будут готовы к концу года, и он будет гетерогенным. Это значит, что на ядре 2.5D будут присутствовать различные разработки. Процессор получит заказной CPU архитектуры ARM. Он будет основан на поколении Zeus серверных ядер Neoverese. Это ядро будет применяться для общих задач, например, запуска ОС. Для специальных целей чип получит ядра Titan — процессор на базе архитектуры RISC-V, которая использует векторную и тензорную обработку для задач искусственного интеллекта. Этот CPU будет использовать все современные стандарты, включая FP32, FP64, INT8 и bfoat16. Система будет использовать память HBM, которая разместится в CPU Titan. Для общих целей будут присутствовать связи DDR5, а внутренние связи будут реализованы посредством шины PCIe 5.0.

На горизонте засветилась видеокарта Radeon Instinct MI100 Arcturus

Новая видеокарта эпохи пост-Navi с кодовым именем Arcturus дебютирует в виде ускорителя Radeon Instinct MI100, предназначенного для AI-ML. Сама AMD назвала его «Серверный акселератор». Сайт TechPowerUp заполучил BIOS этой видеокарты, и вот что он о ней узнал.

Идентификатор устройства обозначен как «0x1002 0x738C». Отмечается, что объём памяти HBM2 составит 32 ГБ, а частота — 1000 МГц. Если компания использует шину шириной 4096 бита, то пропускная способность может достигать 1 ТБ/с.

В строке идентификатора также имеется запись «MI100 D34303 A1 XL 200W 32GB 1000m». Это значит, что тепловыделение составит лишь 200 Вт. Учитывая, что карта будет иметь 128 CU и 8192 шейдеров, это заметное снижение. Для сравнения, карта Radeon Instinct MI60 с 4096 шейдерами имеет TDP в 300 Вт. Это значит, что AMD удалось невероятно увеличить энергоэффективность в Arcturus.

Ускоритель рассчётов Radeon Instinct MI60
Ускоритель рассчётов Radeon Instinct MI60

Что касается частот работы видеокарты, то они обозначены как 1334 МГц, 1091 МГц и 1000 МГц. Как правило, инженеры AMD располагают их в следующем порядке: частота GPU, частота SOC и частота памяти. Таким образом, частота GPU составит 1334 МГц, заметно ниже Navi и Vega. Возможно, снижение частоты необходимо для повышения энергоэффективности.

Карта Arcturus откроет новую серию ускорителей AMD. Вначале это будет серия ИИ-ускорителей, затем будет представлен продукт Radeon Pro, а затем появится и клиентское решение. При этом Arcturus — это не обещанный «big Navi». Карта куда больше похожа на Vega, чем на Navi.

Intel отказывается от процессоров Nervana

Компания Intel приняла решение отказаться от нейронного процессора Nervana в угоду чипам, разрабатываемым Habana Lab.

Аналитик Moor Insights & Strategy Карл Фройнд сообщил Forbes, что компания Intel прекратила разработку обоих процессоров Nervana NNP-T для обучения и Nervana NNP-I для связи, однако решение ещё может измениться и на него может повлиять мнение комьюнити.

Что касается Habana, которую Intel приобрела пару месяцев назад, то она разрабатывает два чипа для ИИ, называемые Habana Gaudi и Habana Goya. Первый из них является высокоспециализированным чипом для тренировки нейронных сетей. Что касается Goya, то он необходим для активного развёртывания и эксплуатации нейронных сетей.

Интерференсный процессор Habana Goya
Интерференсный процессор Habana Goya

В Intel отмечают, что оба процессора Habana служат более-менее тем же целям, что и собственные разработки. Однако чипы Nervana оказались хуже Habana. Фройнд отметил, что ему «трудно представить» сценарий, где процессоры Nervana смогут сыграть важную роль в портфеле Intel.

Согласно бенчмаркам, два процессора Nervana NNP-I в тесте ResNet-50 продемонстрировали 10567 вводов в секунду, в то же время один чип Habana Goya выдаёт 14451 ввод в секунду. Кроме того, Goya уже поставляется клиентам с 2018 года, а NNP-I пока ещё не выпущен.

Google Translate получит синхронное стенографирование

Компания Google сообщила, что приложение Google Translate для Android получит возможность синхронного стенографирования речи. Данный функционал был продемонстрирован в офисе компании, а одно из мероприятий, посвящённое развитию искусственного интеллекта.

Инструмент будет стенографировать речь, как будто она записана пользователем на другом языке. Пока функция является прототипом и может работать лишь онлайн.

Google Translate
Google Translate

Функция работает только с произносимой речью, захваченной через микрофон смартфона и не поддерживает обработку ранее записанных файлов. При этом никто не запрещает воспроизвести этот файл через громкоговоритель и позволить расшифровать его на лету. В новом инструменте Google Translate будет получать целое предложение по мере захвата аудио. Это позволит корректировать пунктуацию и лучше подбирать слова. В дополнение, инструмент будет исправлять акценты и региональные диалекты.

В Google отмечают, что новая функция не даст идеальный перевод в текст. Однако ИИ будет обучаться, и по мере её использования качество перевода будет улучшаться. О том, когда функция появится в приложении Google Translate пока не сообщается.

Samsung продемонстрировала виртуальную ИИ-клавиатуру SelfieType

Печать на клавиатуре — один из основных типов взаимодействия человека и компьютера. Существует огромное множество эргономичных клавиатур, однако когда речь заходит о смартфонах, не всё так однозначно.

Компания Samsung решила разнообразить варианты портативного клавиатурного ввода, представив проект виртуальной клавиатуры SelfieType. Её концепция была разработана по исследовательской программе Samsung C-Lab Inside.

Система SelfieType полагается на фронтальную «селфи» камеру устройства и искусственный интеллект, который анализирует движения пальцев пользователя.

Прототип Samsung SelfieType
Прототип Samsung SelfieType

Чтобы ей воспользоваться, нужно наклонить фронтальную камеру смартфона, планшета или любого другого устройства и начать «печатать» на любой поверхности, как на традиционной клавиатуре. Камера отправляет изображение к ИИ, который и преобразует движения пальцев непосредственно в буквы на экране. Технология не требует какого-либо специального оборудования и может применяться на широком спектре устройств.

Пока этот проект находится в самом зачаточном состоянии. При его демонстрации были обнаружены несколько ошибок. Из недостатков можно отметить отсутствие видимых клавиш для печати, пользователь не знает, на какую букву он нажимает, что у многих вызовет недоумение. Также нет обратной реакции от клавиши, и не понятно, была буква введена, или нет.

В любом случае, до коммерческого релиза SelfieType ещё далеко.

Intel приобретает разработчика микросхем ИИ Habana Labs

Компания Intel объявила о приобретении Habana Labs, израильского разработчика программируемых ускорителей глубокого обучения для центров обработки данных за сумму, равную 2 миллиардам долларов.

Комбинация усилит портфель Intel в области ИИ и ускорит усилия на быстро развивающемся кремниевом рынке ИИ, который по мнению компании, к 2024 году должен вырасти до 25 миллиардов долларов.

Стратегия Intel в области ИИ основана на уверенности, что развитие мощи ИИ позволит увеличить поступления от бизнеса в широком спектре технологий и программного обеспечения, покрывая всю экосистему. В наши дни решения в области ИИ помогают клиентам превратить данные в бизнес, и стимулируют значительную прибыль для компаний.

В 2019 году Intel ожидает получить более 3,5 миллиардов долларов от систем искусственного интеллекта, на 20% больше, чем в прошлом. Работая вместе, Intel и Habana смогут ускорить обеспечение центров обработки данных лучшими в классе продуктами ИИ.

После закрытия сделки Habana останется независимым бизнес-подразделением и сохранит нынешнюю руководящую команду. Новая структура Habana будет отчитываться перед Intel Data Platforms Group, которая является домом для технологий искусственного интеллекта для центров обработки данных.

NVIDIA представила ИИ-хореографа

Компания NVIDIA активно работает в сфере искусственного интеллекта, представив систему, которая автоматически генерирует танцы на основании музыкальных видео. По словам разработчиков, они натренировали модель глубокого обучения с помощью 71 часа танцевальных видео.

Чтобы помочь в автоматическом создании танцевальных видео, исследователи NVIDIA в сотрудничестве с Университетом Калифорнии создали модель глубокого обучения, которая может автоматически объединять новые различные танцевальные движения, находящиеся в одном общем стиле и в соответствии с ритмом.

Генерация танцевальных движений
Генерация танцевальных движений

«Это сложная, но интересная генеративная задача, которая потенциально поможет и расширит возможности создания контента в искусстве и спорте, таком, как театральный перформанс, ритмическая гимнастика и фигурное катание», — заявили исследователи NVIDIA на конференции Систем обработки нейронной информации (NeurIPS 2019).

Исходный код работы будет опубликован NVIDIA на GitHub.

NVIDIA научилась превращать картинки в 3D-модели

Исследователи искусственного интеллекта из компании NVIDIA смогли создать механизм преобразования плоских изображений в трёхмерные модели.

В своём блоге компания пояснила, что это необходимо для улучшения понимаемости искусственным интеллектом обрабатываемых объектов. Это будет полезно для приложений, взаимодействующих с реальными объектами, например, с роботами. После тренировки, трехмерная модель на основе изображения создаётся за 100 мс.

Примеры моделирования птиц
Примеры моделирования птиц

В традиционной компьютерной графике трёхмерные модели отображаются на плоских экранах, идея NVIDIA заключается в обратном процессе. Благодаря преобразованию плоского объекта в трёхмерный автоматизированные системы могут улучшить слежение за ним.

Учёные NVIDIA хотят построить архитектуру, способную выполнять эту задачу преобразования без потерь времени с использованием техник машинного обучения. Процесс представляет собой высокоточный рендеринг, выполняемый с использованием архитектуры кодировки-декодировки, варианта нейронной сети, которые трансформирует вводные данные в карту особенностей или вектор, который, в последствии, применяется для предсказания специфичной информации, вроде формы, цвета, текстуры и карты освещённости.

Модель синицы
Модель канарейки

Примеры таких преобразований приведены на рисунках, и судя по ним, NVIDIA неплохо натренировала свой ИИ на птиц.