X

GPU — это не только про игры: четыре примера с NVIDIA GTC 2019

C 22 по 26 марта в Калифорнии прошла конференция NVIDIA GTC 2019. Компания представила множество новинок и рассказала об успехах в области искусственного интеллекта, машинного обучения и анализа данных. CEO NVIDIA Дженсен Хуанг отметил ключевые моменты в своём выступлении:

NVIDIA активно трансформируется и всё чаще ассоциируется не только с видеокартами для игр. Собрали для вас четыре современных примера применения GPU: технологические тренды, за которые стоит зацепиться айтишникам.

Искусственный интеллект

Он везде. В медицине, образовании, производстве, финансовом секторе, сфере развлечений — это только первое, что приходит на ум. Нейросети и машинное обучение уже давно проникли в нашу жизнь, это не новость. Но сам тренд в том, что сейчас создавать системы с искусственным интеллектом очень просто и быстро.

Есть множество курсов, готовых контейнеров для разработчиков, специализированное железо за очень небольшие деньги, заранее настроенные системы для решения типичных задач и, наконец, сообщество специалистов с ответами на ваши вопросы.

Советы для разработчиков: изучайте ИИ, пока индустрия не оставила вас позади. Поиграйте с примерами применения ИИ на AI Playground для вдохновения.

Фотореалистичная графика

И этот тренд тоже сам по себе не новость. Трассировка лучей существует очень давно, а индустрия кино показывает нам чудеса каждый год, хотя мы уже привыкли к ним и не замечаем. Тренд — трассировка в реальном времени за приемлемые деньги. А это значит, более широкое распространение графики, которую сложно отличить от реальных фото- и видеосъёмок.

RTX 2060 стоит «всего лишь» 31 990 ₽. Да, это довольно много для видеокарты, как одного из компонентов компьютера, но это очень мало для такой технологии, которую сложно было и представить лет 10 назад.

Поддержка RTX уже есть почти во всех популярных движках, а трассировкой в реальном времени занимается не только NVIDIA — технология теперь уже не просто есть, ей можно и нужно пользоваться. И игры — не единственная сфера применения.

Даже полноценная трассировка пути вполне реальна в ближайшем будущем, как показали эксперименты над Quake 2.

Советы для разработчиков: присмотритесь к платформе и следите за новостями в сфере. Задумайтесь над добавлением поддержки трассировки лучей в свой следующий проект.

Стриминг для игр

Google показала Stadia, на GTC 2019 можно было потрогать GeForce Now. Детская шутка «скачать более мощный компьютер» становится реальностью. Скоро мы все будем играть в игры фотореалистичного качества с дешёвых хромбуков по подписке.

Попытки сделать что-то подобное были и раньше, но сейчас за дело берутся серьёзные игроки с большой базой пользователей и технологическими возможностями. И та же трассировка лучей здесь кажется очень логичным дополнением.

Беспилотный транспорт

Его будет всё больше. Автономные машины превращаются из дорогостоящих разработок отдельных компаний в платформу, на которой каждый сможет построить своё решение.

В области автомобилестроения этот тренд ещё больше ускоряется распространением электрокаров. В классических авто есть два очень сложных агрегата: двигатель внутреннего сгорания и коробка передач. Их создание и совершенствование было уделом известных брендов, и зайти просто так со стороны было довольно сложно. В электромобилях же банально нет этих частей, с электродвигателями работать относительно просто. Добавляем сюда решения для автономности и получаем готовый продукт.

NVIDIA же нашла в этой области чуть ли не идеальное пересечение всех своих технологий и направлений развития. С датчиков поступают сигналы и видео, которые нужно быстро обрабатывать на GPU, применяя ИИ, а обучать модель можно в виртуальном фотореалистичном окружении. Теперь ещё и в сотрудничестве с Toyota.

Советы для разработчиков: изучите возможности платформы Jetson, начав с Jetson Nano за 99 $. Попробуйте построить своего робота, дрона или интеллектуальную систему распознавания лиц, которые будут работать автономно без Интернета.

Также рекомендуем:

Рубрика: Статьи
Темы: NVIDIAИскусственный интеллектКомпьютерная графикаМашинное обучениеНейронные сетиПартнёрский материал