Jetson Xavier — будущее машинного зрения
18 марта 2019
Будущее за Jetson Xavier и NVIDIA® Isaac
С помощью которых будут внедрять роботизированные системы новой формации.
Прямо сейчас, Computex-NVIDIA огласило исполнение планов компании и начало выпуск новейшей NVIDIA® Isaac™, платформе, способной создавать автоматические машины будущего. Поколение Next увеличит сферу применения искусственного интеллекта за счет качественно новой реализации машинного зрения, что позволит активно внедрять технологию в логистику, сельское хозяйство, производственные процессы, другие отрасли, использующие потенциал ИИ.
Дженсен Хуан, генеральный директор NVIDIA, предоставил оборудование на суд зрителей на проходящей выставке Computex 2018. Посетители стали свидетелями каким будет ПО для управления роботами следующего поколения.
Озвучим краткие тезисы речи генерального директора. Дженсен подчеркнул, что Искусственный Интеллект становится локомотивом технологического прорыва. Первые шаги к новому уровню автоматизации ПО дают возможность совершить качественные скачок производительности. ИИ, комплексно взаимодействуя с датчиками, сервоприводами станет интеллектуальным ядром следующего поколения роботизированных автоматов. Прямо на наших глазах, миллионы машин под управлением ИИ будут внедряться в производственные процессы, логистику доставки товаров конечному потребителю.
Базисом NVIDIA Isaac стал Jetson ™ Xavier ™, специализированный компьютер созданный с целью применения в современных автоматизированных роботах. На «борту» устройства 9 миллиардов полупроводниковых элементов, разгоняющих операционную скорость обработки информации до 30 триллионов операций в секунду. Продукты Jetson можно приобрести здесь
Jetson Xavier базируется на шести процессорах, повышенной производительности:
- сопроцессор графики — Volta Tensor Core;
- процессор ARM64 (8 ядер);
- ускорители обучения NVDLA (2 модуля);
- процессоры визуальной ориентации, изображения и видеоподсистемы.
Такая компоновка дала возможность оперировать сразу десятками алгоритмов в режиме Real Time. Информация собирается с датчиков перемещения, визуального восприятия среды, автоматической системы планирования пути следования. Повышенная производительность стала требованием адекватного позиционирования роботизированной системы самой себя в пространстве по отношению к другим движущимся объектам. Процессорные мощности позволят однозначно определять какие действия необходимо выполнить в следующий временной интервал.
