Nvidia jetson tx2 เป็นซูเปอร์คอมพิวเตอร์ที่จะสร้างไอเดียที่ยอดเยี่ยมต่อไป

ปัญญาประดิษฐ์และเครื่องจักรที่สามารถเรียนรู้ได้ว่าสิ่งต่าง ๆ ที่เราใช้ทุกวันจะได้รับการปรับปรุงอย่างไร Google และ Android มีการติดตั้ง AI ผ่าน Google Assistant และการเรียนรู้ของเครื่องดังนั้นสิ่งสำคัญคือการรู้ว่าส่วนหลังทำงานอย่างไรพวกเขาไปถึงที่นั่นและอุปกรณ์ประเภทใดที่ทำให้เป็นไปได้ทั้งหมด และมันก็ยอดเยี่ยมเช่นกัน!

คนที่จะสร้างเทคโนโลยีนี้ในอนาคตจะต้องมีเครื่องมือในการทำเช่นนั้น ในปี 2560 NVIDIA กำลังทำหน้าที่ส่วนหนึ่งและ Jetson TX2 เป็นศูนย์รวมของความคิดนี้ นักพัฒนาต้องการฮาร์ดแวร์ที่ไม่เพียง แต่สามารถทำการคำนวณและคิด (ใช่ฉันจะพูด) ว่าอนาคตที่ชาญฉลาดของเรากำลังต้องการ แต่ยังใช้งานและปรับใช้ได้ง่าย

AI ที่ขอบ

NVIDIA อ้างถึงสิ่งนี้ว่า "การส่ง AI ที่ขอบ" และเป็นคำอธิบายที่เหมาะสม TX2 เป็นซูเปอร์คอมพิวเตอร์ที่สมบูรณ์ สามารถประมวลผลข้อมูลด้วยตัวเอง ณ สถานที่และเวลาที่เกิดขึ้นจริงแทนที่จะอยู่ห่างออกไปหลายพันไมล์ทางอินเทอร์เน็ต เราทำการเชื่อมต่อที่ได้รับอนุญาตเนื่องจากวิธีที่เราใช้ตอนนี้ แต่มีหลายกรณีที่การรอข้อมูลไปกลับจากเครื่องจักรที่ชาญฉลาดนั้นใช้เวลานานเกินไปที่จะรอ และส่วนใหญ่ของหินอ่อนสีฟ้าที่เราอาศัยอยู่ไม่มีการเชื่อมต่อกับอินเทอร์เน็ตและจะไม่นานมาก

คอมพิวเตอร์ขนาดเล็กที่สามารถทำอะไรก็ได้และประมวลผลข้อมูลทั้งหมดที่รวบรวมได้นั้นเป็นวิธีที่คุณจัดการกับปัญหาเหล่านี้ NVIDIA ดูเหมือนจะจับที่นี่

สิ่งนี้คืออะไร

นี่ไม่ใช่สิ่งที่คุณสามารถหาได้ที่ Best Buy เพื่อใช้สำหรับสิ่งที่คุณทำกับโทรศัพท์ของคุณ มันไม่ได้ใช้ Android (แต่แน่นอนว่ามันคงไม่ยากที่จะแก้ไข) และเป็นสิ่งที่พวกเราส่วนใหญ่จะไม่ซื้อ แต่มันก็ยังคงเป็นส่วนสำคัญของสิ่งที่เรารัก

Jetson TX2 เป็นเครื่องมือในการพัฒนา Jetson TX2 ยังเป็นโมดูลที่พร้อมใช้งานกับภาคสนามเพื่อให้พลังงานแก่อุปกรณ์ที่ใช้ระบบ AI คอมพิวเตอร์เป็นขนาดของบัตรเครดิตที่มีอินพุตและเอาต์พุตทั้งหมดที่คอมพิวเตอร์ "ปกติ" มี เมื่อคุณเสียบโมดูล TX2 ลงใน backboard ที่ออกแบบมาเป็นพิเศษ (เป็นส่วนหนึ่งของชุดพัฒนา) ส่วนใหญ่จะกลายเป็นพีซีฟอร์มแฟคเตอร์ขนาดเล็กทั่วไปที่มีพอร์ตและปลั๊กทั้งหมดที่เดสก์ท็อปของคุณมี

นักพัฒนาสามารถใช้สิ่งนี้เพื่อสร้างอุปกรณ์รอบ ๆ และใช้ Jetson ในการสาธิตและจำลองสถานการณ์ มันเป็นเครื่องจักรเล็ก ๆ ที่มีความสามารถที่สามารถทำการคำนวณทั้งหมดที่ใหญ่กว่าที่ทำได้ในขณะที่ใช้กำลังไฟน้อยที่สุดในการทำเช่นนั้น รายละเอียดทางเทคนิคนั้นน่าประทับใจ

• ชุด NVIDIA Parker Tegra X2: Pascal 256-core GPU และแกนประมวลผล Denver 64 บิตสองแกนจับคู่กับ Cortex-A57 CPU สี่ตัวในการกำหนดค่า HMP
• 8GB ของ LPDDR4 RAM 128 บิต
• หน่วยเก็บข้อมูล onboard 32GB eMMC 5.1
• 802.11b / g / n / ac 2x2 MIMO Wi-Fi
• บลูทู ธ 4.1
• USB 3.0 และ USB 2.0
• Gigabit Ethernet
• ช่องเสียบการ์ด SD สำหรับจัดเก็บข้อมูลภายนอก
• SATA 2.0
• ทำ PMIC หลายช่องทางให้สมบูรณ์
• ขั้วต่อ I / O มาตรฐานอุตสาหกรรมความเร็วสูงและความเร็วต่ำ 400 พิน

ข้อมูลจำเพาะทางเทคนิคที่ดีที่สุดคือ Jetson TX2 เป็นพินสำหรับการดรอปพินแทน Jetson TX1 ของปีที่แล้ว ให้นักพัฒนาที่ใช้คอมพิวเตอร์ NVIDIA TX1 ที่มีอยู่เพื่อเสริมพลังสมองที่อยู่ด้านหลังอุปกรณ์ของพวกเขาจะสามารถปิดการทำงานต่างๆดึงกระดานเก่าและติดตั้งใหม่ ซอฟต์แวร์สำหรับ TX1 จะได้รับการอัปเดตเป็นซอฟต์แวร์เดียวกับที่ใช้ใน TX2 ดังนั้นจึงเป็นการลดลงอย่างแท้จริง หากคุณเคยทำงานในโรงงานหรืออุปกรณ์ประเภทใดก็ตามที่มีค่าใช้จ่ายเป็นจำนวนมากเมื่อเกิดการหยุดทำงานคุณจะเข้าใจถึงความสำคัญของอุปกรณ์นี้ ในขณะที่อุปกรณ์รุ่นต่อไปกำลังได้รับการพัฒนามันใช้ฮาร์ดแวร์ที่ทำงานได้ 100% กับรุ่นที่มีอยู่

ความลับที่นี่คือผ่านคอร์ GPU Pascal ของ NVIDIA เหตุผลเดียวกันที่ Pascal cores ใช้ในการ์ดแสดงผลระดับไฮเอนด์ที่ออกแบบมาสำหรับเกม VR และ 4K 3D คือเหตุผลที่ใช้ Jetson TX2 แกน GPU เป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพมากกว่าในการหาตัวเลข มันเร็วกว่าและใช้พลังงานน้อยกว่ามาก

จอกศักดิ์สิทธิ์ของคอมพิวเตอร์คือปัญญาประดิษฐ์ (AI): การสร้างเครื่องจักรที่ฉลาดมากมันสามารถเรียนรู้ได้ด้วยตัวเองโดยไม่ต้องมีคำสั่งที่ชัดเจน การเรียนรู้อย่างลึกซึ้งเป็นองค์ประกอบสำคัญที่จะช่วยให้บรรลุ AI ที่ทันสมัย การเรียนรู้อย่างลึกซึ้งทำให้ AI "สมอง" สามารถรับรู้โลกรอบตัวได้ เครื่องเรียนรู้และตัดสินใจด้วยตัวเองในที่สุด ตอนนี้ได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวางในวงการการศึกษาและอุตสาหกรรมที่ GPU เป็นรัฐที่ทันสมัยในการฝึกอบรมเครือข่ายนิวรอลนิวรัล (DNN) เนื่องจากทั้งข้อดีของความเร็วและประสิทธิภาพการใช้พลังงานเมื่อเทียบกับแพลตฟอร์มที่ใช้ CPU แบบดั้งเดิม

คอมพิวเตอร์ NVIDIA GPU ทำสิ่งที่น่าอัศจรรย์อยู่แล้ว พวกเขาผลักดันการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งที่ใช้สำหรับรถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตนเองสอนทักษะยนต์เหมือนมนุษย์เช่นหุ่นยนต์เดินและจับการวิเคราะห์วิดีโอด้วยความเร็วสูงเพื่อให้คำอธิบายภาพและแม้แต่เล่น Go และเอาชนะฝ่ายตรงข้ามที่ดีของมนุษย์

แกน GPU สามารถทำงานได้เหมือนกันโดยใช้พลังงานน้อยกว่าในการคำนวณซีพียูแบบดั้งเดิม

การทดสอบจริงของ AI และสมองที่สามารถขับมันอยู่บนขอบฟ้า หุ่นยนต์และโดรนอัตโนมัติถูกพัฒนาขึ้นสำหรับงานต่าง ๆ เช่นการตรวจสอบอุตสาหกรรมอุปกรณ์ทางการแพทย์แบบพกพาที่สามารถนำไปใช้ในสนามเพื่อช่วยเหลือผู้ที่ต้องการความช่วยเหลืออย่างยิ่งและแม้กระทั่งกล้องรักษาความปลอดภัยอัจฉริยะที่สามารถวิเคราะห์สิ่งที่พวกเขาเห็น เป็นจริง แนวคิดเหล่านี้ต้องการการคำนวณที่สามารถขับเคลื่อน AI ด้วยอัลกอริธึมการเรียนรู้ลึกและความสามารถในการวิเคราะห์เครือข่ายประสาทที่รวบรวมข้อมูลด้วยตนเอง ไม่สามารถต่อเข้ากับสายเคเบิลและจะใช้ในสถานที่ที่ Verizon ไม่ครอบคลุม

นอกเหนือจากความแข็งแกร่งแล้วคอมพิวเตอร์ที่ออกแบบให้มีขนาดเล็กและพกพาได้ต้องมีประสิทธิภาพด้านพลังงาน ผลการทดสอบแสดงให้เห็นว่า (ไฟล์. pdf) ว่าคอมพิวเตอร์ที่ใช้ GPU ของ NVIDIA สามารถเทียบเท่ากับ Intel Core i7 6700K CPU และใช้พลังงาน 6 วัตต์เมื่อเทียบกับ 60 สำหรับอุปกรณ์ที่ไม่ได้เชื่อมต่อกับตารางพลังงานสิ่งสำคัญคือ

เราใช้การวัดประสิทธิภาพโดยใช้ AlexNet และ GoogLeNet - การจำแนกหมวดหมู่วัตถุตาม CV และซอฟต์แวร์ทดสอบการตรวจจับและผลลัพธ์นั้นยอดเยี่ยม ในโหมด Max-P (พลังงานสูง) Jetson TX2 สามารถวิเคราะห์ภาพเฉลี่ย 641 ภาพ ต่อวินาที โดยใช้เครือข่าย AlexNet ในขณะที่ใช้พลังงานเพียง 13 วัตต์ การทดสอบ GoogLeNet เฉลี่ย 278 ภาพต่อวินาทีในขณะที่ใช้กำลังไฟ 14 วัตต์ การทดสอบ Max-Q (พลังงานต่ำ) ได้คะแนนเฉลี่ย 481 ภาพต่อวินาทีใน AlexNet และ 191 ภาพต่อวินาทีใน GoogLeNet ในขณะที่ใช้พลังงานเพียง 7 วัตต์ นี่เป็นเพียงประมาณสองเท่าของ Jetson TX1 ของปีที่แล้วที่สามารถส่งมอบและมันก็ค่อนข้างดีเช่นกัน

เมื่อคุณสามารถประมวลผลข้อมูลได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำบนไซต์การเชื่อมต่อกับคลาวด์ไม่ใช่ปัจจัย จำกัด ที่เคยเป็นมา

ในห้องแล็บ

Jetson TX2 ควรมีความสามารถอย่างมากในสนาม มันเป็นเครื่องแรกในรุ่นต่อไปที่จะเรียนรู้ด้วยการทำโดยไม่ต้องเชื่อมต่อกับคลาวด์และการอัพเกรดที่สำคัญจากอุปกรณ์ที่มีอยู่ แต่มันก็มีคุณสมบัติที่นักพัฒนาจะต้องชอบ

โมดูลการคำนวณขนาดบัตรเครดิตสามารถเสียบเข้ากับบอร์ดผู้ให้บริการที่สมบูรณ์ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของชุดพัฒนา Jetson TX2 บอร์ดผู้ให้บริการใช้หมุด 400 I / O บนโมดูล Jetson เพื่อให้การเชื่อมต่อเดสก์ท็อปมาตรฐาน นักพัฒนาซอฟต์แวร์สามารถใช้แป้นพิมพ์และเมาส์ USB มาตรฐานจอภาพมาตรฐานและ Jetson TX2 เพื่อสร้างสภาพแวดล้อมการพัฒนาที่สมบูรณ์

ใช้งานบนระบบปฏิบัติการ Linux4Tegra บน Ubuntu 16.04 เครื่องมือทั้งหมดที่คุณอาจจำเป็นต้องใช้ในการพัฒนาและดีบักแอปพลิเคชัน AI การเรียนรู้เชิงลึกนั้นรวมอยู่ในซอฟต์แวร์ JetPack ของ NVIDIA นักพัฒนาสามารถดาวน์โหลดแพ็คเกจจาก Developer Zone ของ NVIDIA รวมทั้งติดตามบทเรียนและความรู้เกี่ยวกับชุมชนเพื่อดูว่า Jetson สามารถทำอะไรได้บ้างจากนั้นเริ่มทำงานตามความคิดของตนเอง ซอฟต์แวร์ที่รวมอยู่ใน JetPack ได้รับการกำหนดค่าล่วงหน้าเพื่อให้ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพที่สุดในระบบประมวลผล TX2:

• cuDNN - ไลบรารีเร่งความเร็วของ GPU สำหรับเครือข่ายนิวรัลลึก
• NVIDIA VisionWorks เป็นชุดพัฒนาซอฟต์แวร์สำหรับ Computer Vision (CV) และการประมวลผลภาพ
• CUDA Toolkit - สภาพแวดล้อมการพัฒนาที่ครอบคลุมสำหรับนักพัฒนา C และ C ++ ที่สร้างแอพพลิเคชั่นที่ใช้ GPU เร่งความเร็ว
• TensorRT - การอนุมานการเรียนรู้ที่มีประสิทธิภาพสูงสำหรับการจำแนกภาพการแบ่งส่วนและเครือข่ายการตรวจจับวัตถุ
• NVIDIA Nsight Eclipse - Eclipse IDE ที่มีคุณสมบัติครบถ้วนและกำหนดเองสำหรับการพัฒนาการดีบักและการทำโปรไฟล์แอปพลิเคชัน CUDA-C
• ตัวสร้างโปรไฟล์ Tegra System และตัวแก้จุดบกพร่องกราฟิก Tegra - เครื่องมือสำหรับโปรไฟล์และแอปพลิเคชันตัวอย่างโดยใช้ OpenGL
• หลักประกันและสินทรัพย์ที่จำเป็นในการพัฒนาและออกแบบฮาร์ดแวร์โดยใช้ NVIDIA Jetson TX2

การใช้แพลตฟอร์มเดียวกันเพื่อสร้างและแก้ไขข้อบกพร่องแอปพลิเคชันใด ๆ เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับสิ่งที่ซับซ้อนและซับซ้อน นี่เป็นหนึ่งในวิธีที่นักพัฒนาสามารถลดความซับซ้อนของกระบวนการและสิ่งที่สามารถช่วยให้สิ่งต่าง ๆ ง่ายขึ้นสำหรับนักพัฒนาที่มีความสุขมากขึ้น ในขณะที่ Jetson TX2 อาจไม่ได้รับการออกแบบมาเพื่อพัฒนาและสร้างคอมพิวเตอร์ แต่เพียงผู้เดียวกลุ่มใดก็ตามที่ใช้งานโดยรู้ว่ามันมีความสามารถเป็นประโยชน์สำหรับการติดตั้งและงานภาคสนาม การปรับและการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยสามารถทำได้ บน Edge เช่นเดียวกับการประมวลผลโดยไม่ต้องส่งข้อมูลกลับไปที่ธนาคารคอมพิวเตอร์เครื่องอื่นเพื่อประมวลผลและส่งคืน

อุปกรณ์สามารถออกแบบโดยใช้สินทรัพย์ฮาร์ดแวร์และภาพวาดที่มีอยู่เพื่อไม่เพียงลดความซับซ้อน แต่เพื่อให้สามารถใช้งานอินเทอร์เฟซที่ง่ายโดยใช้อุปกรณ์ต่อพ่วงและซอฟต์แวร์ที่พร้อมใช้งาน มีแล็ปท็อปและสายเคเบิล USB วิศวกรหรือเทคโนโลยีภาคสนามมีทุกสิ่งที่จำเป็นในการสร้างใหม่จากพื้นดินหากจำเป็น

ซอฟต์แวร์ NVIDIA Jetpack หมายถึงนักพัฒนาซอฟต์แวร์สามารถมุ่งเน้นไปที่การทำงานไม่ใช่การตั้งค่าสภาพแวดล้อมการสร้าง

แม้แต่การติดตั้ง Jetpack ของ NVIDIA ก็มีความคล่องตัว ผู้ตรวจสอบได้รับการติดตั้งเวอร์ชันที่อัปเดตแล้วและทำตามคำแนะนำง่ายๆผ่าน GUI ที่ชาญฉลาดมีการสร้างซอฟแวร์ทั้งหมดที่เสร็จสมบูรณ์ด้วยขั้นตอนเพียงไม่กี่ก้าวและกาแฟหนึ่งถ้วย อีกครั้งเราเห็นว่า NVIDIA ทำสิ่งต่าง ๆ ได้ง่ายขึ้นเพื่อให้นักพัฒนาสามารถจดจ่อกับงานของพวกเขาได้มากกว่าที่จะรักษาสภาพแวดล้อมในการสร้าง

คุณสามารถสร้างและดีบักซอฟต์แวร์บน Jetson TX2 ในขณะที่มีแอปพลิเคชันอื่น ๆ ที่ทำงานอยู่เพื่อเขียนโพสต์บล็อก

หลังจากสองสามวันของการตั้งค่าและทดสอบทุกอย่างฉันก็ประทับใจมากกับสิ่งที่ NVIDIA มอบให้ที่นี่ Jetson TX1 เครื่องแรกเป็นผลิตภัณฑ์ที่ยอดเยี่ยมที่เติมเต็มความต้องการในการพัฒนาอย่างรวดเร็วโดยใช้คอร์ GPU เพื่อยกระดับอย่างหนักสำหรับแอปพลิเคชันเครือข่ายนิวรัลแห่งการเรียนรู้เชิงลึก ในช่วงเวลาสั้น ๆ NVIDIA ได้ยกระดับผู้สืบทอดที่สามารถทำลายการพึ่งพาคลาวด์โดยใช้เครื่องมือและเทคนิคการพัฒนาที่คุ้นเคยเช่นเดียวกัน

เทคโนโลยีแห่งอนาคตจะตื่นเต้นและเป็นแรงบันดาลใจให้พวกเราทุกคน ผลิตภัณฑ์อย่าง Jetson TX2 เป็นสิ่งที่จะทำให้อนาคตนั้นเป็นไปได้ ชุดพัฒนา NVIDIA Jetson TX2 มีราคาอยู่ที่ $ 599 สำหรับคำสั่งซื้อปลีกและ $ 299 สำหรับนักเรียน

ดูที่พอร์ทัลผู้พัฒนา NVIDIA ฝังตัว