ИИ, больше RTX и автопилот: главное с конференции GTC 2019

GTC 2019

С 18 по 21 марта в Сан-Хосе, Калифорния, прошла одна из крупнейших технологических конференций GTC 2019. Её проводит NVIDIA, поэтому львиная доля всех анонсов и выступлений связана именно с достижениями и технологиями компании и её партнёров в сферах машинного обучения, компьютерной графики, облачных ресурсов и беспилотного транспорта.

Ниже мы расскажем о самых интересных анонсах, прозвучавших на конференции. Если хотите, можете посмотреть запись ключевого доклада CEO компании Дженсена Хуанга:

Исследования

NVIDIA представила демоверсию нейросети GauGAN, которая умеет превращать схематичные рисунки в фотореалистичные изображения. Принцип работы нейросети похож на разукрашивание раскраски, только вместо детских рисунков она выдаёт красивейшие пейзажи. Её создатели подчёркивают, что она не просто склеивает куски картинок, а генерирует уникальные изображения, как настоящий художник.

GauGAN может пригодиться как архитекторам и градостроителям, так и ландшафтным дизайнерам с разработчиками игр. ИИ, который понимает, как выглядит реальный мир, упростит реализацию их идей и поможет быстро вносить в них изменения.

Кроме того, компания запустила площадку AI Playground. Там все желающие могут поэкспериментировать с нейросетевыми проектами компании. Пока их доступно лишь три: Image InPainting, Artistic Style Transfer и Photorealistic ImageSynthesis — но скоро к ним присоединится GauGAN.

Jetson Nano

Был представлен одноплатный компьютер Jetson Nano для ИИ-проектов. Общая производительность нового модуля составляет 472 гигафлопс при энергопотреблении всего 5–10 Вт. На борту 4-ядерный ARM Cortex-A57 и GPU на архитектуре NVIDIA Maxwell c 128 ядрами CUDA. Jetson Nano умеет параллельно обрабатывать данные со множества датчиков высокого разрешения и запускать несколько нейросетей на потоке с каждого из них. Кроме того, компьютер поддерживает многие ИИ-фреймворки, что позволит разработчикам использовать удобные инструменты.

Jetson Nano выпускается в двух версиях:

  • Уже распаянный Developer Kit за 99 $. Есть 4 USB 3.0, гигабитный Ethernet, M.2 Key E, слот для microSD, HDMI и DisplayPort, коннектор MIPI CSI-2 DPHY для камеры, а также GPIO, I2C, I2S, SPI, UART.
  • Продакшен-версия за 129 $ с коннектором на 260 пинов, которую можно адаптировать под свои нужды.

Применять Jetson Nano можно в первую очередь для систем, в которых нужно принимать решения локально и не полагаться на стабильное соединение с облачным сервисом: роботов, дронов, цифровых помощников, пропускных систем и других проектов. Например, можно распознавать лица сразу же, получая картинку с камеры безопасности локально, и принимать решение о нарушении периметра.

Jetson Nano уже совместим с популярными периферийными устройствами и аксессуарами, а также включает готовые проекты и руководства. Поддержку и ответы на вопросы можно получить на техническом форуме.

RTX

Одной из важных тем GTC 2019 стала технология трассировки лучей NVIDIA RTX. Компания предлагает применять её в различных областях, связанных с дизайном и разработкой.

NVIDIA продемонстрировала возможности RTX в Q2VKPT — обновлённом Quake II. Команда разработчиков полностью переписала движок рендеринга за несколько месяцев, внедрив трассировку пути в игру. Провести симуляцию всех лучей с необходимым количеством отскоков пока что не представляется возможным по ресурсам, так что пришлось применять продвинутые технологии избавления от шумов. Результат можете оценить сами:

Сейчас для загрузки доступна предыдущая версия Q2VKPT без значительных улучшений. На конференции обещали выложить новый архив «в ближайшее время», не уточнив конкретные сроки.

Также компания рассказала, что ведущие разработчики 3D-приложений включат в свои продукты поддержку NVIDIA RTX уже в этом году. Технология даст художникам и дизайнерам возможность работать со сложными моделями и сценами с трассированным освещением, повысить скорость рендеринга фотореалистичных изображений и ускорить продакшен при помощи ИИ.

Из уже получивших поддержку RTX приложений можно выделить Adobe Dimension & Substance Designer, Autodesk Arnold & VRED и Unreal Engine 4.22.

Кроме того, NVIDIA запустила программу Creator Ready Driver, которая обеспечит художникам, дизайнерам и разработчикам игр максимальную производительность и надежность при работе с приложениями для дизайна. Первая сборка таких драйверов уже доступна.

CUDA-X AI

NVIDIA представила SDK CUDA-X AI для ускорения выполения операций, связанных с обработкой данных и машинным обучением. Пакет состоит из более чем 15 библиотек, способных повысить производительность до 50 раз за счёт использования тензорных ядер графических процессоров линейки NVIDIA RTX. Среди них можно выделить cuDF для анализа данных, cuDNN для глубокого обучения, cuML для алгоритмов машинного обучения и DALI для обработки данных.

CUDA-X AI уже встроена в такие популярные ML-фреймворки, как TensorFlow, PyTorch и MXNet. Кроме того, ключевой компонент SDK, RAPIDS, уже доступен в облачном сервисе Microsoft Azure Machine Learning (AML). С его помощью можно сократить время обучения моделей ИИ до 20 раз.

Enterprise

У 7 популярных производителей стали доступны серверы на базе GPU NVIDIA Tesla T4, оптимизированные для работы с библиотеками CUDA-X AI. T4 потребляет всего 70 Вт и может быть легко внедрен в уже существующие инфраструктуры. Он позволит ускорить обучение нейросетей и инференс, машинное обучение, анализ данных и работу виртуализированных рабочих столов.

NVIDIA вместе с HP, Dell, Lenovo и другими производителями представили новые рабочие станции для анализа данных. В их основе лежит референсная архитектура из двух GPU NVIDIA Quadro RTX и ПО с поддержкой CUDA-X AI.

Также компания анонсировала открытую площадку для совместной работой над графикой в режиме реального времени, названную Omniverse. Она предоставляет дизайнерам и разработчикам «порталы», связывающие между собой в live-режиме их рабочие среды, например, Autodesk Maya, Adobe Photoshop и Unreal Engine. Используя Omniverse, каждый член команды может без задержек видеть все изменения, внесённые другими.

Автопилот

NVIDIA показала два инструмента, связанных с развитием автономного транспорта.

DRIVE AV Safety Force Field — это софт для систем автономного вождения, который способствует безопасному вождению и снижает вероятность аварий. Он предсказывает динамику окружения и таким образом «понимает», как действовать, чтобы защитить участников движения. По словам NVIDIA, алгоритмы SFF «защищают от непредсказуемости движения транспорта в реальном мире».

NVIDIA DRIVE Constellation — это открытая масштабируемая облачная платформа, виртуальный полигон для обучения и тестирования систем беспилотного управления. Разработчики предусмотрели широкий спектр сценариев, вплоть до редких и опасных дорожных происшествий.


В целом общий тренд конференции в том, что NVIDIA — это теперь не про графику, а в первую очередь про ИИ. Технологии и разработки компании очень гармонично объединяются в областях беспилотного транспорта, разработки новых систем искусственного интеллекта, фотореалистичной графики и смежных темах.

И что самое главное, теперь это всё не просто исследования, а готовые платформы, наборы фреймворков и поддержка для разработчиков. А это значит, что новые проекты можно запускать ещё быстрее и проще.

Не упускайте тренд, запускайте свои проекты в области ИИ и делитесь успехами.