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La inteligencia artificial y las máquinas que pueden aprender son cómo se mejorarán las cosas que usamos todos los días. Google y Android están integrados con la inteligencia artificial a través del Asistente de Google y el aprendizaje automático, por lo que es importante saber cómo funciona el back-end, cómo llegaron allí y qué tipos de equipos lo hacen posible. ¡Y también es genial!
Las personas que construirán esta tecnología del futuro necesitarán las herramientas para hacerlo. En 2017, NVIDIA está haciendo su parte, y el Jetson TX2 es la encarnación de esta idea. Los desarrolladores necesitan hardware que no solo sea capaz de calcular y pensar (sí, lo diré) que nuestro futuro más inteligente va a necesitar, sino que también es fácil de usar e implementar.
AI en el borde.
NVIDIA se refiere a esto como "entregar IA en el borde" y es una descripción adecuada. El TX2 es una supercomputadora completa. Es capaz de procesar datos por sí solo en el lugar y la hora en que realmente está sucediendo en lugar de miles de millas de distancia a través de Internet. Damos por sentado la conectividad debido a la forma en que la usamos en este momento, pero hay muchos casos en los que esperar un viaje de ida y vuelta de datos desde una máquina inteligente es demasiado tiempo para esperar. Y una gran parte de este mármol azul en el que vivimos no tiene conexión a Internet, y no lo hará durante mucho tiempo.
Una pequeña computadora que puede hacer casi cualquier cosa y procesar todos los datos que recopila es la forma de abordar estos problemas. NVIDIA parece haberlo clavado aquí.
¿Que es esta cosa?
Esto no es algo que pueda encontrar en Best Buy para usar en las cosas que hace con su teléfono. No ejecuta Android (pero ciertamente no sería difícil arreglar eso) y es algo que la mayoría de nosotros no compraremos. Pero sigue siendo una parte muy importante de las cosas que amamos.
El Jetson TX2 es una herramienta de desarrollo. El Jetson TX2 también es un módulo listo para el campo para alimentar cualquier equipo basado en IA. Es una computadora del tamaño de una tarjeta de crédito con todas las entradas y salidas que tiene una computadora "normal". Cuando conecta el módulo TX2 en su tablero especialmente diseñado (que es parte del kit de desarrollo), se convierte principalmente en una típica PC de factor de forma pequeño con todos los puertos y enchufes que su escritorio también tiene.
Los desarrolladores pueden usar esto para construir equipos y realmente usar el Jetson para ejecutar demostraciones y simulaciones. Es una pequeña máquina capaz que puede hacer todos los cálculos, algo mucho más grande que puede hacer mientras usa una cantidad minúscula de energía para hacerlo. Las especificaciones técnicas son impresionantes.
- NVIDIA Parker serie Tegra X2: GPU Pascal de 256 núcleos y dos núcleos de CPU Denver de 64 bits combinados con cuatro CPU Cortex-A57 en una configuración HMP
- 8 GB de RAM LPDDR4 de 128 bits
- 32 GB de almacenamiento integrado eMMC 5.1
- 802.11b / g / n / ac 2x2 MIMO Wi-Fi
- Bluetooth 4.1
- USB 3.0 y USB 2.0
- Gigabit Ethernet
- Ranura para tarjeta SD para almacenamiento externo
- SATA 2.0
- PMIC multicanal completo
- Conector de E / S estándar de la industria de alta velocidad y baja velocidad de 400 pines
La mejor especificación tecnológica es que el Jetson TX2 es un pin para la caída del pin en reemplazo del Jetson TX1 del año pasado. Deje que eso se hunda un poco: los desarrolladores que usan las computadoras NVIDIA TX1 existentes para alimentar los cerebros detrás de sus equipos podrán apagar las cosas, retirar la placa vieja y colocar la nueva. El software para el TX1 se actualizará al mismo software que está utilizando el TX2, por lo que literalmente será una caída en el reemplazo. Si alguna vez ha realizado algún tipo de trabajo de campo o de fábrica en un equipo que cuesta mucho dinero cuando tiene algún tiempo de inactividad, comprende lo importante que es esto. Mientras se desarrolla el equipo de próxima generación, utiliza hardware que funciona al 100% con la generación existente.
El secreto aquí es a través de los núcleos de GPU Pascal de NVIDIA. La misma razón por la que los núcleos Pascal se usan en tarjetas de video de muy alta gama diseñadas para juegos VR y 4K 3D es la razón por la que se usan para el Jetson TX2. Los núcleos de GPU son una forma más eficiente de calcular números. Son más rápidos y usan mucha menos energía.
El santo grial de la informática es la inteligencia artificial (IA): construir una máquina tan inteligente que pueda aprender por sí sola sin instrucciones explícitas. El aprendizaje profundo es un ingrediente crítico para lograr la IA moderna. El aprendizaje profundo permite que el "cerebro" de la IA perciba el mundo que lo rodea; la máquina aprende y finalmente toma decisiones por sí misma. Ahora es ampliamente reconocido dentro de la academia y la industria que las GPU son el estado del arte en el entrenamiento de redes neuronales profundas (DNN), debido a las ventajas de velocidad y eficiencia energética en comparación con las plataformas basadas en CPU más tradicionales.
Las computadoras NVIDIA GPU ya hacen cosas increíbles. Conducen el aprendizaje profundo utilizado para automóviles autónomos, enseñan a los robots habilidades motoras similares a las de los humanos, como caminar y agarrar, analizan videos a alta velocidad para proporcionar subtítulos de texto e incluso jugar Go. Y vencer a muy buenos oponentes humanos.
Los núcleos de GPU pueden hacer el mismo trabajo utilizando menos energía que la informática de CPU tradicional.
La verdadera prueba de la IA y los cerebros que pueden conducirla está en el horizonte. Se están desarrollando robots y drones autónomos para trabajos como inspección industrial, dispositivos médicos portátiles que se pueden tomar en el campo para ayudar a los necesitados que se necesitan con urgencia e incluso cámaras de seguridad inteligentes que pueden analizar lo que están viendo y tomar las medidas apropiadas. Se realidades. Estas ideas necesitan una informática que pueda impulsar la IA con algoritmos de aprendizaje profundo y la capacidad de analizar los datos recopilados de la red neuronal por sí mismos. No se pueden conectar a un cable y se usarán en lugares donde incluso Verizon no tiene cobertura.
Además de ser potente, una computadora diseñada para ser pequeña y portátil debe ser eficiente. Las pruebas muestran (archivo.pdf) que la informática basada en GPU NVIDIA puede ser equivalente a una CPU Intel Core i7 6700K y utilizar 6 vatios de potencia en comparación con 60. Para equipos que no están conectados a la red eléctrica, eso es importante.
Ejecutamos algunos puntos de referencia utilizando AlexNet y GoogLeNet - software de prueba de clasificación y detección de categorías de objetos basado en CV y los resultados fueron fantásticos. En el modo Max-P (alta potencia), el Jetson TX2 pudo analizar un promedio de 641 imágenes por segundo usando la red AlexNet mientras usaba solo 13 vatios de potencia. La prueba de GoogLeNet promedió 278 imágenes por segundo mientras usaba 14 vatios de potencia. Las pruebas Max-Q (baja potencia) obtuvieron un promedio de 481 imágenes por segundo en AlexNet y 191 imágenes por segundo en GoogLeNet mientras usaban solo 7 vatios de potencia. Esto es casi el doble de lo que podría ofrecer el Jetson TX1 del año pasado, y también fue bastante bueno en eso.
Cuando puede procesar información tan rápido y preciso en el sitio, una conexión a la nube no es el factor limitante que solía ser.
En el laboratorio
El Jetson TX2 debería ser muy capaz en el campo. Es la primera de las máquinas de la próxima generación que aprenderá sin conexión a la nube y sin una actualización sustancial del equipo existente. Pero también tiene características que los desarrolladores adorarán.
El módulo de cómputo del tamaño de una tarjeta de crédito puede conectarse a una placa de soporte completa disponible como parte del kit de desarrollo Jetson TX2. La placa de soporte utiliza los pines de 400 E / S en el módulo Jetson para proporcionar conexiones de escritorio estándar. Un desarrollador de software puede usar un teclado y mouse USB estándar, un monitor estándar y el Jetson TX2 para crear un entorno de desarrollo completo.
Al ejecutarse en un sistema operativo Linux4Tegra basado en Ubuntu 16.04, todas las herramientas que pueda necesitar para desarrollar y depurar aplicaciones de inteligencia artificial de aprendizaje profundo se incluyen como parte del software JetPack de NVIDIA. Los desarrolladores pueden descargar el paquete de la Zona de desarrolladores de NVIDIA, así como seguir los tutoriales y el conocimiento de la comunidad para ver qué puede hacer el Jetson y luego comenzar a trabajar en sus propias ideas. El software incluido en el JetPack está preconfigurado para ejecutarse optimizado en el sistema de procesamiento TX2:
- cuDNN: una biblioteca acelerada por GPU de primitivas para redes neuronales profundas.
- NVIDIA VisionWorks es un paquete de desarrollo de software para Computer Vision (CV) y procesamiento de imágenes.
- CUDA Toolkit: un entorno de desarrollo integral para desarrolladores de C y C ++ que crean aplicaciones aceleradas por GPU.
- TensorRT: un tiempo de ejecución de inferencia de aprendizaje profundo de alto rendimiento para clasificación de imágenes, segmentación y redes neuronales de detección de objetos.
- NVIDIA Nsight Eclipse: un IDE de Eclipse con todas las funciones y personalizado para desarrollar, depurar y perfilar aplicaciones CUDA-C.
- Tegra System Profiler y Tegra Graphics Debugger: herramientas para perfilar y probar aplicaciones con OpenGL.
- La garantía y los activos necesarios para desarrollar y diseñar hardware utilizando el NVIDIA Jetson TX2.
Usar la misma plataforma para construir y depurar cualquier aplicación es imprescindible para cualquier cosa compleja y complicada. Es una de las formas en que los desarrolladores pueden simplificar el proceso y cualquier cosa que pueda ayudar a facilitar las cosas hace que los desarrolladores sean más felices. Si bien el Jetson TX2 puede no estar diseñado como la única computadora de desarrollo y construcción que cualquier grupo usaría, saber que es capaz es una gran ayuda para la instalación y el trabajo de campo. Se pueden hacer pequeños ajustes y cambios en Edge de la misma manera que el procesamiento sin enviar datos a otro banco de computadoras para procesarlos y devolverlos.
El equipo puede diseñarse utilizando los activos y dibujos de hardware disponibles para no solo reducir la complejidad, sino también para permitir una interfaz fácil utilizando periféricos y software fácilmente disponibles. Armado con una computadora portátil y un cable USB, un ingeniero o técnico de campo tiene todo lo necesario para reconstruir desde cero si es necesario.
El software NVIDIA Jetpack significa que los desarrolladores pueden concentrarse en su trabajo, no en configurar un entorno de compilación.
Incluso la instalación de Jetpack de NVIDIA se simplifica. A los revisores se les proporcionó una versión actualizada para instalar, y siguiendo unas simples instrucciones a través de una GUI inteligente, se realizó una reconstrucción completa de todo el software con solo unos pocos pasos y una taza de café. Nuevamente, vemos que NVIDIA facilita las cosas para que los desarrolladores puedan centrarse en su trabajo en lugar de mantener el entorno de compilación en sí.
Después de unos días de configurar y probar todo, me quedé muy impresionado con lo que NVIDIA está entregando aquí. El primer Jetson TX1 fue un gran producto que llenó la necesidad de un desarrollo rápido utilizando núcleos de GPU para hacer el trabajo pesado para aplicaciones de redes neuronales de aprendizaje profundo. En muy poco tiempo, NVIDIA ha elevado el listón con un sucesor que puede romper la dependencia de la nube utilizando las mismas herramientas y técnicas de desarrollo familiares.
La tecnología del futuro nos emocionará e inspirará a todos. Productos como el Jetson TX2 son los que harán posible ese futuro. El kit para desarrolladores NVIDIA Jetson TX2 tiene un precio de $ 599 para pedidos minoristas y $ 299 para estudiantes.
Ver en el portal de desarrolladores integrados de NVIDIA
