Новости про NVIDIA и искусственный интеллект

NVIDIA использует ИИ для отрисовки реального мира

Компания NVIDIA сообщила, что её новая модель искусственного интеллекта позволяет отрисовывать новые миры без использования традиционного моделирования или рендера с применением графического движка.

Для этого компания использует глубокое обучение нейронной сети, которая анализирует существующее видео, а затем применяет эти элементы окружения в новой трёхмерной среде.

Хотя компания уверяет, что её новая технология может обеспечить революционный прорыв в создании 3D миров, с технологией ещё есть ряд проблем. Она позволяет автоматически создавать здания, деревья, транспорт и объекты в трёхмерном мире вместо рутинного процесса моделирования элементов сцены, однако результат ещё далёк от идеала.

Рендер с помощью ИИ NVIDIA
Рендер с помощью ИИ NVIDIA

На картинке, изображение справа сгенерировано искусственным интеллектом на карте NVIDIA Titan V с применением тензорных ядер. И выглядит она довольно блеклой и холодной. Однако эта сцена генерируется в реальном времени, и выглядит всё равно лучше рисованной сцены.

Кроме этого компания использует технологию для моделирования движений, например, танцевальных, и накладывания их на других персонажей в реальном времени. Это значит, что создание фейковых видео становится вполне реальным.

В NVIDIA предупреждают, что продукт пока не готов, но в будущем он предлагается для улучшения качества старых видеоигр. Этот проект имеет открытый исходный код, так что каждый может присоединиться к улучшению технологии.

NVIDIA выпускает видеокарту Titan RTX

За последние пару дней как грибы после дождя стали появляться намёки на выпуск NVIDIA видеокарты Titan RTX. И в компании не стали долго ждать, анонсировав ускоритель ценой 2500 долларов.

Как обычно с серией Titan, новая модель нацелена на создателей контента, исследователей в области ИИ и учёных. По данным разработчиков, карта RTX Titan обеспечивает 130 терафлопс в задачах глубокого обучения, что объединяется с 11 гигалучами в секунду для задач трассировки. Всё это достигается за счёт GPU архитектуры Turing.

Видеокарта NVIDIA Titan RTX
Видеокарта NVIDIA Titan RTX

Карта Titan RTX получила GPU с 576 ядрами Tensor мульти-точности для глубокого обучения, 72 ядрами RT для трассировки лучей. Также она содержит 24 ГБ памяти GDDR6 с пропускной способностью 672 ГБ/с и шину NVLink скоростью 100 ГБ/с.

Благодаря новой карте пользователи смогут строить и обучать нейронные сети быстрее, чем раньше, либо обрабатывать огромные массивы данных. Также плата открывает дверь для редактирования видео разрешением 8K в реальном времени.

Видеокарта NVIDIA Titan RTX будет доступна уже в этом месяце по цене 2500 долларов США.

NVIDIA опубликовала список игр с поддержкой DLSS

Компания NVIDIA всё время говорит о технологии RTX, но новые видеокарты компании обладают ещё одной интересной особенностью — тензорными ядрами для сглаживания на основе искусственного интеллекта, которая получила название DLSS.

Технология DLSS является принципиально новой в мире видеоигр. Эта аббревиатура расшифровывается как Deep Learning Super Sampling, и как следует из названия, сглаживание осуществляется с использованием глубокого обучения. Это вроде как помощь сглаживанию искусственным интеллектом. Благодаря тому, что расчёты выполняются специализированными ядрами, этот метод практически не влияет на производительность.

NVIDIA RTX
NVIDIA RTX

На специальной презентации компания NVIDIA представила список первых 16 игр, которые будут поддерживать DLSS. Этот список включает:

  • Ark: Survival Evolved
  • Atomic Heart
  • Dauntless
  • Final Fantasy 15
  • Fractured Lands
  • Hitman 2
  • Islands of Nyne
  • Justice
  • JX3
  • Mechwarrior 5: Mercenaries
  • PlayerUnknown’s Battlegrounds
  • Remnant: From the Ashes
  • Serious Sam 4: Planet Badass
  • Shadow of the Tomb Raider
  • The Forge Arena
  • We Happy Few

Позднее список был расширен ещё девятью играми, среди которых:

  • Darksiders III
  • Deliver Us The Moon: Fortuna
  • Fear the Wolves
  • Hellblade: Senua’s Sacrifice
  • KINETIK
  • Outpost Zero
  • Overkill’s The Walking Dead
  • SCUM
  • Stormdivers

NVIDIA Drive Pegasus обеспечит автопилот на автомобилях Bosch и Daimler

Год назад Daimler (Mercedes-Benz) и Bosch анонсировали совместную работу по созданию автопилотируемых такси.

Идея работы заключается в создании флота автоматизированных (уровень 4 SAE) и беспилотных (уровень 5 SAE) роботакси, которые управляются приложением.

Теперь обе компании объявили о своём выборе платформы для создания беспилотного транспортного средства. Выбор пал на платформу NVIDIA Drive Pegasus. Эта система была специально создана для обеспечения беспилотного автомобиля 5-го уровня. Она построена на двух SoC Tegra Xavier и двух дискретных GPU «следующего поколения». Это позволяет системе выполнять поразительные 320 триллионов операций в секунду.

Daimler и Bosch выбрали NVIDIA Drive Pegasus для роботакси
Daimler и Bosch выбрали NVIDIA Drive Pegasus для роботакси

Такие вычислительные мощности необходимы, поскольку транспортное средство обрабатывает огромные массивы данных. К примеру, один видеосенсор создаёт 100 ГБ данных на километр пути. Робоавтомобиль 5-го уровня содержит несколько видеодатчиков, лидары, радары и ультразвуковые сенсоры, так что объём поступающих на процессор данных невероятно большой, и все их должен обработать искусственный интеллект.

Как часть соглашения NVIDIA обеспечит разработчиков платформой искусственного интеллекта и системным ПО, которое будет обрабатывать алгоритмы управления автомобилем, создаваемые Bosch и Daimler на основе методов машинного обучения.

Сами же Bosch и Daimler готовятся раскрыть планы по разработке роботакси и началу их тестирования в ближайшем будущем.

ИИ NVIDIA удаляет шум на фотографиях

Компания NVIDIA применила искусственный интеллект для создания системы автоматической ретуши зернистых фотографий.

Объединёнными усилиями МИТ, Университет Альто и система ИИ NVIDIA создали механизм Noise2Noise, способный удалять шум из зернистых фотографий, который обычно получаются при съёмке в условиях недостаточной освещённости.

Удаление шума со снимка МРТ
Удаление шума со снимка МРТ

Система использует глубокое обучение на GPU NVIDIA Tesla P100 с применением фреймоврка TensorFlow. Искусственный интеллект тренировался на 50 000 шумных изображений, взятых из базы ImageNet. Благодаря им ИИ научился определять шум и подобрал способы его устранения, правда, конечный снимок содержит немного меньше деталей и слегка мылит. Примечательно, что представленная технология также удаляет с фотоснимков и водяные знаки.

Идея использования ИИ для очистки фотографий не нова. Ранее похожую систему представляла Google, однако всем им для обучения требовались снимки с шумами и без, и сделать их достаточное для обучения количество весьма проблематично. Представленный механизм Noise2Noise лишён этого недостатка. Его обучение проводилось исключительно на шумных снимках.

В любом случае, это всё пока наука, и до реальной очистки снимка прямо в смартфоне пока ещё очень далеко.

NVIDIA предлагает искусственный интеллект для замедленного видео

Запись замедленного видео сопряжена с целым рядом трудностей, ведь для замедления в несколько раз нужно записать во столько же раз больше кадров. К счастью, у NVIDIA есть предложения для решения этой проблемы.

Новое исследование от NVIDIA демонстрирует превращение обычного 30 к/с видео в 240 к/с благодаря искусственному интеллекту. По сути, система оценивает соседние кадры и додумывает промежуточные, примерно так, как это делает человек. Пока это только концепт и для его реализации потребуется разрешить ряд проблем, однако в будущем каждый смартфон будет способен на такое.

NVIDIA и искусственный интеллект
NVIDIA и искусственный интеллект

«Хотя запись видео с 240 к/с на смартфон возможна, вести постоянную записи с высокой частотой кадров непрактично, поскольку это требует большого объёма памяти и весьма требовательно к энергии мобильного устройства», — сообщается в исследовании компании. «По этой и другим причинам существует интерес по генерации высококачественного замедленного видео из существующего».

Необходимость доработки технологии связана с её ограничениями. Поскольку речь идёт об ИИ, то его нужно вначале обучить. И обучать нужно на аналогичной сцене. К примеру, если вы хотите получить замедленное видео брызг из-под колёс машины, то сначала искусственный интеллект и нужно обучить на этом примере. Для воспроизведения другой сцены потребуется новое обучение. Также эта техника не позволяет бесконечно замедлять видео, вставляя до 7 промежуточных кадров, поскольку для дальнейшего замедления потребуется больше данных.

Сначала выйдет Turing, затем — Ampere

Сайт Fudzilla заполучил довольно любопытную информацию о будущих GPU NVIDIA, которая поступила от секретных источников. Так, согласно этим слухам, GPU Ampere не предназначен для игр, не предназначен для ИИ за счёт концентрации на Tensor Core, и он не для майнинга — он для всего вышеперечисленного. И этот GPU выйдет после Turing.

Что касается Turing, то этот процессор, нацеленный как на ИИ, так и на игры, будет выпущен примерно в III квартале. Дело в том, что NVIDIA хочет встретить сезон подготовки к школе во всеоружии, так что постарается подготовить новую видеокарту к концу лета.

Графический процессор NVIDIA
Графический процессор NVIDIA

Конечно, Turing будет быстрым. Он будет работать в играх намного быстрее и будет поддерживать трассировку лучей лучше, чем что-либо до него. У NVIDIA ещё есть возможность провести оптимизации, по сравнению с Pascal, который пока остаётся единственным игровым решением компании. Что касается игровых Titan Volta, то это просто попытка NVIDIA немного подзаработать на чокнутых энтузиастах.

Что касается Ampere, то он тоже находится в разработке, и он появится в будущем. Пока сложно сказать, когда, поскольку это зависит от многих факторов, и, в первую очередь, AMD, которая должна предоставить конкурентный продукт.

NVIDIA обновила свой суперкомпьютер на базе GPU

Дженсен Хуан, глава NVIDIA, в ходе GTC представил обновлённую систему машинного обучения, построенную на ускорителе Tesla V100, однако в отличие от прошлогоднего решения, новый модуль содержит 32 ГБ памяти HBM2.

В прошлом году NVIDIA представила суперкомпьютер для искусственного интеллекта DGX-1. Новая модель DGX-2 имеет удвоенное количество процессорных модулей Tesla V100. При этом DGX-2 имеет вдвое больше доступной памяти.

Суперкомпьютерынй модуль NVIDIA DGX-2
Суперкомпьютерынй модуль NVIDIA DGX-2

Кроме увеличения производительности вычислений и памяти, NVIDIA также обновила и шину связи. Она заменена новой технологией NVSwitch, которая представляет собой ткань интерконнекта, позволяя связывать до 16 GPU и создавать общее пространство памяти. Прошлая версия позволяла объединять только 8 GPU.

По словам разработчиков, технология NVSwitch в 5 раз быстрее PCI Express, объединённая скорость которой достигает 2,4 ТБ/с.

NVIDIA превращает лето в зиму

Испытания самоуправляемых автомобилей часто проходят в Калифорнии, где всегда светит солнце и чистый воздух.

В таких условиях водить машину в удовольствие, как человеку, так и автопилоту. Но что делать, если нужно испытать автопилот в плохую погоду или другое время года?

NVIDIA меняет окружение

Копания NVIDIA опубликовала работу Мин-Ю Ли под названием «Неконтролируемая сеть перевода изображения в изображение». В основе этой сети лежит сложная схема из двух самообучающихся искусственных интеллектов. Результатом работы этой сети стало превращение ясных дней в дождливые и хмурые, лета в зиму, а дня в ночь! Именно это и необходимо инженерам для успешного  тестирования и обучения автопилота.

Результат обучения искусственного интеллекта в неконтролируемой сети представлен в роликах и картинках. На них чётко видно, как AI ясные тёплые дни солнечной Калифорнии превращает совершенно другую погоду и время суток, полностью сохраняя и соответственно изменяя окружение.

NVIDIA будет развивать AI совместно с Gigabyte и Leadtek

Компания NVIDIA решила организовать альянс по разработке искусственного интеллекта, в который она приглашает вступить Gigabyte Technology и Leadtek Research. Об этом сообщает китайская газета Economic Daily News.

В настоящее время GPU NVIDIA используются в трёх основных отраслях: играх, майнинге криптовалют и искусственном интеллекте. Однако последняя отрасль исполняется на серверах, и важнейшую роль в этом играет компания Gigabyte. Сейчас расчёты AI занимают лишь небольшую часть от всех сфер использования GPU, но, по мнению газеты, это быстрорастущее направление, и в скором времени она станет мейнстрим продуктом.

Суперкомпьютер NVIDIA DGX-1

В сфере искусственного интеллекта Gigabyte и NVIDIA тесно сотрудничают, конструируют и производят полномасштабные серверы и материнские платы. Этот бизнес сейчас приносит Gigabyte 15—20% всей прибыли, и уже в 2018 году эта величина вырастет до 30%.

Что касается NVIDIA и Leadtek, то последняя займётся институтом глубокого обучения (Deep Learning Institute), который создаст условия для более простой разработки AI.

NVIDIA анонсирует полностью независимый транспортный автопилот Pegasus

Компания NVIDIA представила Pegasus — первый в мире компьютер с искусственным интеллектом, предназначенный для абсолютно автономного управления транспортными средствами (SAE Level 5). Таким образом, все решения при вождении машины принимаются самим автомобилем.

Данная разработка позволит производителям создавать машины без ручных органов управления: руля и педалей, максимизируя размеры салона. По мнению NVIDIA, интерьер автомобиля будущего будет похож на гостиную или офис.

Компания заявила, что уже более 25 компаний заняты разработкой полностью автономных транспортных средств на базе платформы Drive PX. По сравнению с поколением Drive PX 2, плата Pegasus значительно увеличивает возможности разработчиков, работая в 13 раз быстрее и выполняя 320 триллионов операций в секунду.

NVIDIA Pegasus

Аппаратно Pegasus представлена парой SoC Xavier и двумя дискретными GPU следующего поколения. Также имеется массив автомобильных входов и выходов, включая CAN и Flexray, 16 высокоскоростных сенсоров для камеры, LIDAR и ультразвука. Также будут присутствовать несколько коннекторов Ethernet 10 Гб/с. Пропускная способность памяти превысит 1 ТБ на секунду.

Для партнёров, создающих автомобили, платформа Pegasus будет доступна в 2018 году.

NVIDIA представила суперкомпьютер Jetson TX2

В ходе Open Compute Summit, прошедшего в калифорнийском Сан-Хосе, компания NVIDIA представила крошечный суперкомпьютер Jetson TX2, который предлагает «вычисления для искусственного интеллекта на передовой».

Система размером с кредитную карту предназначена для промышленных роботов, коммерческих дронов и смарт камер. Новая версия обладает вдвое большей производительностью, по сравнению с предшественником, при энергопотреблении лишь 7,5 Вт.

Компьютер основан на GPU архитектуры Pascal, содержит 8 ГБ памяти LPDDR4, eMMC накопитель объёмом 32 ГБ, модули связи 802.11ac WLAN и Bluetooth. Работает машина под управлением Linux for Tegra. Также Jetson TX2 поставляется с JetPack 3.0, которую NVIDIA называет «наиболее конкурентоспособной SDK для вычислений в области AI, что облегчает интеграцию искусственного интеллекта в широкий спектр приложений».

NVIDIA Jetson TX2

Дипу Талла, вице-президент и генеральный менеджер бизнеса Tegra в NVIDIA заявил: «Jetson TX2 обеспечивает мощные возможности AI на передовой, позволяя создавать новый класс интеллектуальных машин. Эти устройства обеспечат интеллектуальный анализ видео, что сделает наши города умнее и безопаснее, создание роботов нового типа, которые оптимизируют производство, и нового взаимодействия, которое сделает удалённую работу более плодотворной».

Наборы разработчиков NVIDIA Jetson TX2 начнут поставляться 14 марта.

Самоуправляемый автомобиль NVIDIA вскоре выйдет на дорогу

Мы знаем, что технологический гигант NVIDIA, широко известный своими графическими решениями, давно нацелился на конкуренцию с Google и Tesla в сфере беспилотных автомобилей.

И вот наконец-то компания NVIDIA получила разрешение на тестирование беспилотного автомобиля на дорогах общего пользования штата Калифорния. Так, Департамент моторизованных транспортных средств выдал NVIDIA разрешение на тестирование самоуправляемых машин, что позволило компании присоединиться к Google, Ford, Tesla.

Если автомобиль NVIDIA попадёт в дорожный инцидент, компания будет обязана проинформироваться об этом ДМТ в течение 10 рабочих дней. В то же время годовой отчёт, с описанием отказов в работе технологии, также потребует публичности.

Самоуправляемый автомобиль NVIDIA

Компания достаточно давно готовилась к этому событию. После снижения спроса на видеокарты и провала в сфере мобильных SoC, NVIDIA решила заняться автомобильной электроникой. Последним её достижением в этом вопросе стал суперкомпьютерный модуль PX 2 производительностью 8 терафлопс. Этот модуль содержит 12 вычислительных ядер, способных выполнять 24 триллиона операций в секунду, а для сохранения его температурного режима он оснащён встроенной системой водяного охлаждения.

Используя глубокое обучения NVIDIA создала «мозг» беспилотных автомобилей будущего, и выпуск прототипа на дороги общего пользования должен стать первым шагом к его приближению.

NVIDIA выпускает компьютер-на-модуле Jetson TX1

В марте этого года компания NVIDIA анонсировала свой первый компьютер-на-модуле — Jetson TK1, а теперь фирма обновила его, выпустив модель Jetson TX1.

По сути, NVIDIA был представлен набор разработчика, включающий сам компьютер и платформу для настройки модуля до полнофункциональной системы.

Цена же на систему стала заметно больше — 600 долларов сейчас против 200 весной. Вероятно именно из-за того, что компания позиционирует Jetson TX1 как платформу для автоматизации практически всего, от беспилотных летательных аппаратов и автомобилей до систем машинного интеллекта, т. е. для работы на развивающемся рынке, компания и выставила на продукт столь высокую цену. Развивающиеся отрасли IT, традиционно, не испытывают нехватки в деньгах.

Модуль Jetson TX1

Также цена обосновывается и незаурядным аппаратным обеспечением. Компьютер Jetson TX1 построен на базе 4 вычислительных ядер 64-битной архитектуры Cortex-A57 и графики с 256 ядрами Maxwell. Встроенный видеокодек поддерживает разрешение 4K, а интерфейс камеры позволяет обрабатывать видео со скоростью 1400 Мпикс. в секунду. Также на платформе имеется 4 ГБ памяти LPDDR4 с пропускной способностью 25,6 Гб/с. Кроме того, компьютер оснащён модулями связи 802.11ac и Bluetooth, проводным гигабитным сетевым адаптером и накопителем eMMC на 16 ГБ. Работает машина под управлением специализированной версии Ubuntu — Linux for Tegra (L4T).

Платформа Jetson TX1

Благодаря габаритам в 50х87 мм, компьютер-на-модуле Jetson TX1 превосходно впишется в огромное число машин и аппаратов. Однако для работы с ним, компьютер придётся подключать к базовой платформе и использовать систему активного охлаждения, входящую в комплект. Идея заключается в том, что после окончания разработки продукта на базе нового компьютера NVIDIA, потребитель сможет создать собственную платформу, включающую только необходимые интерфейсы и функции.