A conferência GPU Technology, que ocorreu em Outubro na cidade de Munique, foi iniciada com um discurso do CEO da NVIDIA, Jensen Huang. A NVIDIA anunciou o NVIDIA Holodeck, a biblioteca Tensor RT 3, a plataforma NVIDIA's Drive e o computador Pegasus para táxis autônomos.
NVIDIA Holodeck
A NVIDIA anunciou um novo editor de CAD no qual é possível editar modelos em um ambiente de realidade virtual: o Holodeck. Nessa solução, é possível utilizar um design de CAD original e importá-lo para a ferramenta de design. O Holodeck torna a foto realista, permitindo ter uma interação fisicamente simulada com o modelo. Os gráficos são executados em 90 quadros por segundo, criando uma sensação de estar trabalhando diretamente no projeto. Eventualmente, um agente IA será adicionado ao Holodeck para ajudar nos projetos. Um exemplo de funcionalidade de IA é completar um modelo usando apenas componentes que já estão disponíveis na biblioteca de componentes. Outra ferramenta útil é a ferramenta de corte de geometria, que permite olhar dentro de um projeto em construção. Um programa de acesso inicial está disponível no nvidia.com/holodeck.
Fornecedores de serviços na nuvem
Muitos provedores de nuvem agora oferecem a GPU NVIDIA Voltage como parte de seus serviços em nuvem. Empresas como Microsoft Azure, Google Cloud Platform e Alibaba Cloud agora estão oferecendo esta nova tecnologia na nuvem. Isso permite que as startups aluguem uma GPU ao invés de ter que criar um supercomputador.
TensorRT 3: processamento de 5700 imagens por segundo
Jensen Huang mostrou como a biblioteca TensorRT 3 pode acelerar a inferência de uma rede neural. Esta biblioteca otimiza a inferência de redes neurais para vários dispositivos NVIDIA: Tesla V100, Jetson, Drive PX2, Tesla P4. Durante a inferência, uma rede neural faz uma previsão baseada em uma entrada: a rede não está treinada nesta fase. A inferência é a fase em que é implantado uma rede neural no serviço. O TensorRT pode inferir mais rápido, combinando camadas e Tensors, e a biblioteca rastreia caminhos através de uma rede neural para descobrir quais caminhos são mais importantes e quais caminhos podem ser removidos do modelo. O resultado é que o TensorRT pode executar inferência em 5700 imagens por segundo, em comparação com apenas 300 usando apenas TensorFlow e 140 por segundo sem aceleração GPU. Esta comparação foi feita em um ResNet de 50 camadas: uma rede neural de deep learning para reconhecimento de imagens com 50 camadas ocultas.
Esforços para veículos autônomos
A NVIDIA anunciou vários recursos para o setor de direção autônoma. A plataforma Drive é composta por APIs que variam de recursos de baixo nível a alto nível. Os produtos da plataforma Drive são o sistema operacional Drive OS, o computador Drive PX e o SDK Driveworks com algoritmos para veículos autônomos. Além do já disponível Drive PX, eles anunciaram o Pegasus.
O Pegasus é um supercomputador projetado para produção e implantação de táxis robóticos. O Pegasus possui um processador de 320 Teraflops, comparável com 400 CPUs. Embora tenha muita potência de processamento computacional, ele usa 500 watts, o que se traduz em um alcance mais longo para táxis robotizados elétricos.
A NVIDIA também anunciou o SDK Drive IX (Intelligent eXperience). Essa solução percebe o que está acontecendo dentro do veículo: onde os olhos e a cabeça se movimentam e possui reconhecimento de voz. Aplicações úteis alertam o usuário quando ele perde uma situação perigosa e mantém usuário em alerta. Este anúncio apoia a sua abordagem de segurança: resolver o mesmo problema de múltiplas formas. A NVIDIA quer garantir que mesmo quando um de seus sistemas falhar, o carro continua dirigindo com segurança. O SDK da unidade IX estará disponível no quarto trimestre de 2017.