Нейросети и определяемая платформа NVIDIA для автономного транспорта
Компания NVIDIA объявила об открытии доступа для транспортной индустрии к своим глубоким нейросетям NVIDIA DRIVE (DNN), предназначенным для создания автономного транспорта, в репозитарии контейнеров NVIDIA GPU Cloud (NGC).
NVIDIA DRIVE, отмечают в компании, это стандарт де-факто в разработке автономного транспорта и широко применяется производителями автомобилей, грузового транспорта и роботакси, разработчиками ПО и университетами. Теперь NVIDIA открывает разработчикам доступ к своим обученным ИИ-моделям и обучающему коду: с помощью ИИ-инструментов компании они могут кастомизировать и усложнять данные модели, чтобы увеличить надежность и возможности своих самоуправляемых систем.
ИИ является ключевым компонентом при разработке безопасных самоуправляемых автомобилей, позволяя им воспринимать и реагировать на окружение в реальном времени. В его основе лежат десятки DNN, работающих с избыточными разноплановыми задачами, обеспечивая точное восприятие окружения, определение местонахождения и планирование маршрута. NVIDIA уже много лет разрабатывает и обучает DNN, работающие на платформе NVIDIA DRIVE AGX, они решают такие задачи, как распознавание светофоров и знаков, объектов (для транспорта, пешеходов, велосипедов) и дорожной разметки, а также отслеживание взгляда и распознавание жестов внутри автомобиля.
Помимо открытия доступа к DNN NVIDIA объявила о доступности инструментов, позволяющих разработчикам изменять DNN NVIDIA с помощью своих наборов данных и целевого набора характеристик. Эти инструменты позволяют обучать DNN с помощью активного обучения, объединенного обучения и переноса обучения: активное обучение повышает точность модели и сокращает расходы на сбор данных за счет автоматизации подбора данных с помощью ИИ; объединенное обучение позволяет компаниям использовать наборы данных в разных странах и компаниях при сохранении прав собственности и конфиденциальности данных; перенос обучения позволяет пользователям DRIVE ускорять разработку своего ПО сбора данных благодаря большим инвестициям NVIDIA в автономный транспорт и дальше совершенствовать данные сети для своих приложений и целей.
NVIDIA также представила DRIVE AGX Orin – программно определяемую платформу для автономного транспорта и роботов. В ее основе лежит новая система-на-чипе (SoC) Orin, состоящая из 17 млрд транзисторов, – результат миллиардных инвестиций за четырехлетний период.
SoC Orin построена на графической архитектуре NVIDIA нового поколения и ядре CPU Arm Hercules, в ней используются новые ускорители глубокого обучения и компьютерного зрения, которые суммарно обеспечивают 200 трлн операций в секунду – почти в 7 раз больше, чем у SoC предыдущего поколения NVIDIA Xavier. Система Orin предназначена для работы с большим количеством приложений и сетей глубокого обучения, которые работают в автономном транспорте и роботах, и отвечает требованиям безопасности стандартов ISO 26262 ASIL-D.
Программно определяемая платформа DRIVE AGX Orin предназначена для построения архитектурно совместимых платформ, которые масштабируются от второго до пятого уровня (уровня полного самоуправления), что позволяет OEM-разработчикам создавать комплексные семейства программных продуктов. Так как и Orin, и Xavier программируются с помощью открытых API CUDA и TensorRT и библиотек, разработчики могут применять свои инструменты в разных поколениях продуктов.