Huang Jiao 氏の講演は 140 分に及び、GTC の 3 つの主要リリースは業界に衝撃を与えた
GTC (GPU Technology Conference) China 2019 が 12 月 16 日に蘇州で開幕しました。本日、NVIDIA の創設者兼 CEO のジェンスン フアン氏が 2 時間以上にわたる基調講演を行い、複数の新製品のリリースを発表しましたが、そのプロセス全体は有益な情報に満ちていました。 GTC 2019 の興奮を一緒に体験できるように、TensorRT 7、DRIVE、Isaac などの主要なリリースを整理しました。
NVIDIA GTC China 2019 は、12 月 16 日から 19 日まで蘇州の金鶏湖国際会議センターで開催されます。
この技術カンファレンスは 2009 年にカリフォルニア州サンノゼで始まりました。当初はコンピューティングの課題を解決する GPU の可能性に焦点が当てられていましたが、10 年後の今日では、ほぼ 1 回の開催を含む、AI とディープ ラーニングの分野での壮大なイベントになりました。 AI に関連するトピックについての 100 回の講義。
2019 年に米国外で開催される唯一の GTC 開催地として、GTC China 2019 には数千人の業界関係者が集まりました。
今年のカンファレンスのテーマは、水平的には AI フレームワーク、開発ツール、加速データ サイエンス、クラウド コンピューティング、リアルタイム レンダリング、レイ トレーシング、5G などをカバーし、垂直的には自動運転、インテリジェント マシン、医療と金融、デザイン、エンジニアリング製造業など人気の分野。
午前中、NVIDIA の創設者兼 CEO の Jensen Huang 氏は 2 時間以上にわたる基調講演を行い、TensorRT 7、DRIVE、Isaac などの複数の新製品の発表について取り上げました。
ビッグニュース: TensorRT 7 が正式リリース
NVIDIA は、さまざまなタイプの RNN、Transformer、および CNN をサポートする TensorRT 7 (略して TRT 7) を正式にリリースしました。
TRT 7 は、水平演算と垂直演算を融合し、開発者が設計した多数の RNN 構成のコードを自動的に生成し、LSTM ユニットをポイントごとに融合し、複数のタイム ステップにわたって融合することもでき、可能な限り自動的に低精度の推論を行うことができます。
30 のバリエーションのみをサポートする TRT 5 と比較して、TRT 7 はサポートできます。 1000 以上の異なる計算変換と最適化。黄リーダーは「TRT 7は私たちがこれまでに成し遂げた最大の飛躍だ」と語った。
TRT 7 の強力な機能: インタラクティブな会話型 AI のサポート
会話型 AI は、TensorRT 7 の強力な機能の典型的な例です。 AI の音声理解と自然言語理解の進歩により、会話型 AI が可能になりますが、会話はインタラクティブで応答性が高く、低遅延であることが重要です。エンドツーエンドのプロセスは、CNN、RNN、トランスフォーマー、自然符号化、MLP などのさまざまなモデル構造を使用する 20 または 30 のモデルで構成される場合があります。
CPU 推論を使用すると、このプロセス後の遅延は 3 秒になります。 TRT 7 では、すべてのモデルをコンパイルして NVIDIA GPU で実行し、推論セッション AI を T4 GPU で実行できるようになりました。 わずか0.3秒しかかかりません。
ハイライト 2: NVIDIA DRIVE の発売
ドライブは、エンドツーエンドのプラットフォーム、運送会社が自動運転車を開発できるようになります。
まず、AIとAVの開発プロセスと基本フレームワークを採用しています。 2つ目は、自動運転やスマートコックピットにフル稼働するオープンコンピューターを搭載していること。さらに、高品質の事前トレーニングされた AI モデルが使用されており、自動車メーカーによる改良が可能です。
DRIVE AV プラットフォームはソフトウェア定義です、固定機能チップではなく。これにより、継続的インテグレーションや継続的デリバリの開発手法に従って多数の開発者が協力することが可能となり、研究開発投資を後続の製品に反映することも可能になります。
NVIDIA DRIVE の事前トレーニング済みモデルを NGC 上で起動する
適切に機能する安全な自動運転技術を構成するには多くのAIモデルが必要であり、そのアルゴリズムは多様性と冗長性を持っています。 NVIDIA は、検出、分類、追跡、軌道予測のための最先端の知覚モデルを開発しています。しかし、知覚、位置特定、計画、マッピングにも使用できます。これらの事前トレーニングされたモデルは、NGC から登録してダウンロードできます。
DRIVE転移学習
NVIDIA は、TensorRT を使用して再トレーニングおよび再最適化できる転移学習ツールを提供します。さらに、データの移動や共有を行わずに複数の組織や企業が共同作業できるフェデレーテッド ラーニングのシステムもあります。 NVIDIA は、事前トレーニングされたモデルをさまざまなパートナーに出荷しています。各パートナーは独自のデータに基づいてモデルをトレーニングし、一貫した基準に従ってラベルを付けます。パートナーは、新しいモデルを作成するクロスを共有するだけで、新しいモデルは参加するすべてのパートナー間で共有されます。
NVIDIA DRIVE AGX ORIN: ソフトウェア デファインド AV プラットフォーム
NVIDIA DRIVE は次の目的で利用できます。L2からL5レベルまで、これは高性能でソフトウェア定義のアーキテクチャです。
Huang Renxun 氏は、Orin は Nvidia の次世代ロボット プロセッサ SOC であり、「これは大きな進歩である」と述べました。 Orin のパラメーターは優れています。
170 億個ものトランジスタ、8 コア 64 ビット CPU、200 TOPS (Tera Operations Per Second) のディープラーニング コンピューティング能力を備えたリーダーの Huang 氏は、Orin が計画していることを明らかにしました。 2022年に生産開始。
さらに同氏は、NVIDIA DRIVEがグローバルなエコシステムを構築しているとも述べた。
ビッグ 3: NVIDIA Isaac がリリース
フアン氏は、自動運転バスに加えて、NVIDIA は非構造化ナビゲーションを備えたロボットにも取り組んでいると述べました。これは、車線や標識がなく、より自由に運行できることを意味します。
Isaac は、DRIVE と同様、エンドツーエンドのプラットフォームですこれにより、世界のロボティクス コミュニティは、開発インフラストラクチャ、ソフトウェア スタックを備えたロボティクス コンピューティング プラットフォーム、完全に動作するアプリケーション、NVIDIA 転移学習およびフェデレーテッド ラーニング ツールの事前トレーニング済みモデルを活用する機能など、運用ロボットを大規模に作成できるようになります。
AV とは異なり、ロボットにはより自由度があります。手動で収集されラベル付けされたデータを使用して、AI の知覚タイプと計画タイプをトレーニングすることは不可能です。 「ロボットが無限の可能なシナリオから学習するためには、シミュレーションが重要です。」
アイザックSDK これには、ランダム マシン ドメインを使用してターゲット検出、ピクセル セグメンテーション、2D ポーズ、および 3D ポーズをトレーニングするための 6D ポーズ画像を生成する Training-in-Sim ワークフローが含まれています。
講演の最後に、黄仁訓氏は物体を感知して操作し、配置し、整理することができるロボットのデモ「LEONARDO」も披露し、聴衆から歓声と拍手が起きた。これらの機能は同社がリリースしたNVIDIA IssacロボットSDKですべて完結する。
上記は、GTC China 2019 の主要なリリース コンテンツです。Super Nerve は引き続きこのカンファレンスに注目し、最もエキサイティングなコンテンツをできるだけ早くお届けします。
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