Новости про NVIDIA, искусственный интеллект и разработчики

В своём блоге компания сообщила, что Eureka автоматически пишет алгоритмы поощрения и впервые обучила роботизированную руку выполнять сложное движение, необходимое для вращения ручки пальцами, как это часто делают люди.

Кроме этого, Eureka учит роботов открывать шкафы и ящики, бросать и ловить мячи, набирать текст на клавиатуре и работать с ножницами. Всего порядка 30 задач.

Старший директор NVIDIA по исследованиям ИИ Анима Ананд кумар заявила, что приложенные за последнее десятилетие усилия в обучении привели к невероятным успехам. Впереди по-прежнему ещё множество вызовов, таких как конструкция поощрений, что достигается методом проб и ошибок.

Eureka является первым шагом в направлении разработки новых алгоритмов, которые объединяют в обучении генеративный метод и метод закрепления для решения сложных задач.

Технически, искусственный интеллект уже внедрён в текущие драйверы видеокарты, однако в будущем масштаб внедрения ИИ будет куда большим. Утверждается, что дальнейшие оптимизации ИИ могут быть использованы для фокусирования на «инструкциях, пропуске данных, использовании аппаратного обеспечения, многопоточности и настройках».

Не совсем понятно, как оптимизации ИИ будут работать на стороне пользователя, ведь пользователи уже используют профили оптимизации для разных игр, полученные из GeForce Experience и построенные на основе широкой базы данных различных конфигураций.

Нечто похожее есть и у AMD, которая недавно анонсировала технологию HYPR-RX, также включающую и Radeon Super Resolution и сниженные задержки.

В целом же сообщается, что оптимизации NVIDIA позволят до 30% поднять производительность, а в среднем — на 10%. Привязки к конкретной технологии нет, а потому не ясно, будут ли эти оптимизации работать только на видеокартах RTX, или же и на более старых ускорителях.