Et syntetisk kamerabillede og tilsvarende jordsandhedsdata, der viser instans
segmentering genereret af NVIDIA DRIVE Sim drevet af Omniverse Replicator.
Nvidia
Nvidia viser i denne uge, hvordan det planlægger at hjælpe virksomheder med at springe ind i den virtuelle verden, hvilket muliggør naturtro simuleringer og engagerende avatarer. Dets planer om at udvide Omniverse, dets platform til at udvide arbejdsgange til den virtuelle sfære, var blot en del af flere meddelelser leveret på dag ét af Nvidias efterårsgrafikteknologikonference (GTC) 2021, hvor chipproducenten lægger sine planer for at fremme accelereret databehandling.
“Et konstant tema, du vil se – hvordan Omniverse bruges til at simulere digitale tvillinger af lagre, planter og fabrikker, af fysiske og biologiske systemer, 5G-kanten, robotter, selvkørende biler og endda avatarer,” Nvidia CEO Jensen Huang sagt i forberedte bemærkninger. For at understrege omfanget af Nvidias ambitioner for Omniverse sagde Huang, at Nvidial vil bygge en digital tvilling til at simulere og forudsige klimaændringer, E-2 eller Earth Two.
Sammen med Omniverse-udvidelser annoncerede Nvidia en række nye Nvidia-produkter og -initiativer, der spænder over enterprise AI, cybersikkerhed og kvantecomputere, samt fremskridt inden for bilindustrien og sundhedssektoren.
Mere om dagens meddelelser:
OMNIVERSE
Fra og med Omniverse introducerede Nvidia Omniverse Replicator, en syntetisk datagenereringsmotor. Omniverse Replicator er et værktøj, der i sidste ende skal hjælpe organisationer med at bygge bedre digitale tvillinger – og dermed bedre AI-drevne værktøjer i den virkelige verden. Nvidia introducerer to forskellige applikationer bygget med Replicator, som demonstrerer nogle af dens anvendelsesmuligheder: Den første applikation er Nvidia Drive Sim, en virtuel verden til vært for den digitale tvilling af køretøjer . Dernæst er Nvidia Isaac Sim en virtuel verden for den digitale tvilling af manipulationsrobotter. Data er en nødvendig forudsætning for at bygge AI-modeller, men Nvidia hævder, at alle AI-projekter lider under mangel på data af høj kvalitet.
Dernæst tager Nvidia Omniverse ud over replikationer af den virkelige verden med den nye Omniverse Avatar-platform. Avatar er en komplet end-to-end platform til at skabe indbyggede AI'er, som mennesker interagerer med. Den forbinder Nvidias teknologier inden for tale-AI, computersyn, naturlig sprogforståelse, anbefalingsmotorer og simuleringsteknologier. Avatarer oprettet på platformen er interaktive figurer med strålesporet 3D-grafik. De kan se og tale om en bred vifte af emner og forstå naturligt talte hensigter. De mange Nvidia-teknologier bag Avatar inkluderer Riva, et nyt, stort softwareudviklingssæt til håndtering af avanceret tale-AI.
Ud over Replicator og Avatar annoncerede Nvidia en række andre opdateringer til Omniverse inklusive nye AR-, VR- og multi-GPU-gengivelsesfunktioner. Der er også nye integrationer til infrastruktur og industrielle digital-twin-applikationer med software fra Bentley Systems og Esri.
HPC og Enterprise AI
Inden for højtydende computing annoncerede Nvidia < stærk>Modulus, en ramme for opbygning af fysik-informerede maskinlæringsmodeller. Det er designet til at bygge AI, der kan udføre fysiksimuleringer i meget stor skala. Modellerne tilføres data, der kommer fra den virkelige verden, samt data genereret ved at anvende simuleringer på digitale tvillinger. Modulus er designet til at drage fuld fordel af Nvidia-computerarkitekturer på storskala supercomputere. Det bør tjene en bred vifte af felter, der kunne drage fordel af fysikdrevne digitale tvillinge-kapaciteter, såsom i proteinteknik og klimavidenskab.
NVIDIA Modulus turbolader applikationer såsom multi-fysisk digital tvillinganalyse til en varme gendannelsesdampgenerator.
Nvidia
Nvidia annoncerede også en række SDK'er, herunder CuNumeric— et nyt bibliotek til at accelerere NumPy for forskere, dataforskere og maskinlæringsforskere i Python-samfundet. Den implementerer NumPy API til automatisk skalering til multi-GPU og multi-node systemer uden nogen kodeændringer. Det nye ReOpt-bibliotek til logistikindustrien introducerer avancerede, massivt parallelle algoritmer, der optimerer køretøjsruter, lagervalg og flådemix.
Derefter annoncerede virksomheden opdateringer til Triton, dens AI-inferensplatform. Triton bliver nu brugt af mere end 25.000 kunder, herunder Capital One, Microsoft, Samsung Medison, Siemens Energy og Snap. Nøgleopdateringer til Triton Inference Server-softwaren inkluderer en ny integration med Amazon SageMaker, understøttelse af Arm CPU'er og multi-GPU multinode-funktionalitet.
I mellemtiden gør den nye NeMo Megatron-ramme virksomheder i stand til at overvinde udfordringerne med at træne sofistikerede naturlige sprogbehandlingsmodeller, træning af sprogmodeller med billioner af parametre. Den er optimeret til at skalere ud på tværs af den accelererede computerinfrastruktur i stor skala i Nvidias DGX SuperPOD. Megatron 530Ber verdens største sprogmodel, der kan tilpasses i dag, og som kan trænes til nye domæner og sprog.
Nvidia opdaterede næste generation af sin InfiniBand-netværksplatform, kaldet Quantum-2, til cloud computing-udbydere og supercomputing-centre. 400 Gbps InfiniBand netværksplatformen består af Quantum-2 switchen, ConnectX-7 netværksadapteren, BlueField-3 databehandlingsenheden (DPU) og al den software, der understøtter den nye arkitektur.
QUANTUM
h3>
cuQuantum SDK fremskynder simuleringer af kvantecomputere på klassiske systemer. Det første bibliotek fra cuQuantum er i øjeblikket i offentlig beta, tilgængeligt til download. Kaldet cuStateVec, det er en accelerator for tilstandsvektor-simuleringsmetoden. Denne tilgang sporer systemets fulde tilstand i hukommelsen og kan skaleres til snesevis af qubits. Et andet bibliotek kommer i december, cuTensorNet, er en accelerator, der bruger tensornetværksmetoden. Den kan håndtere op til tusindvis af qubits på nogle lovende algoritmer på kort sigt.
Nvidia har integreret cuStateVec i qsim, Google Quantum AI's tilstandsvektorsimulator, som kan bruges gennem Cirq, en open source-ramme til programmering af kvantecomputere. I december vil cuStateVec være klar til brug med Qiskit Aer, en højtydende simulatorramme for kvantekredsløb fra IBM.
Derudover integrerer nationale laboratorier inklusive Oak Ridge, Argonne, Lawrence Berkeley National Laboratory og Pacific Northwest National Laboratory, universitetsforskningsgrupper ved Caltech, Oxford og MIT, og virksomheder inklusive IonQ alle cuQuantum i deres arbejdsgange. Nvidia sagde også, at det skabte den største simulering nogensinde af en kvantealgoritme til løsning af MaxCut-problemetved hjælp af cuQuantum. MaxCut-algoritmer bruges til at designe store computernetværk, finde det optimale layout af chips med milliarder af siliciumbaner og udforske området for statistisk fysik.
Sundhedspleje
NVIDIAs nye GPU-drevne teknologier ligesom DGX-systemer bliver brugt af hospitaler til at fremskynde AI-accelererede onkologiske projekter og forskning. Teams ved University of Texas MD Anderson Cancer Center arbejder på konvolutionelle neurale netværk, der hjælper dem med at finde ud af, hvilke tilfælde der er størst sandsynlighed for at udvikle sig til ondartet cancer, så klinikere bedre kan støtte patienter i risikogruppen.
Hospitalet implementerer GPU-teknologier til en række projekter, der inkluderer AI-modellering til planlægning af brachyterapibehandling og vurdering af behandlingskvalitet, ifølge Dr. Jeremiah Sanders, en medicinsk billeddannende fysikstipendiat ved MD Anderson. Sanders og en anden læge arbejder også på en AI-applikation, der analyserer MR-undersøgelser af prostata for at bestemme kvaliteten af strålingen.
Dr. Kristy Brock, professor i billeddannende fysik og strålingsfysik ved MD Anderson, sagde, at hun bruger NVIDIA-teknologi i sin undersøgelse af anomalidetektion, der hjælper med at bestemme de tilfælde, hvor en AI-model, der konturerer levertumorer fra CT-scanninger, fejler.
NVIDIA Clara Discovery-projektet — en samling af avancerede rammer, applikationer og fortrænede modeller bygget til at låse op for indsigt om, hvordan milliarder af potentielle lægemiddelmolekyler interagerer indeni vores kroppe — har en række maskinlæringsværktøjer og softwareplatforme, der implementerer NVIDIA-teknologi, såsom DGX A100 Tensor Core GPU'er.
St. Jude Children's Research Hospital, German Cancer Research Center og Memorial Sloan Kettering Cancer Center bruger alle AI-platforme støttet af NVIDIA-teknologi til at fremme deres forskning i invaliderende sygdomme.
Virksomheder som Johnson og Johnson og andre bruger NVIDIA teknologi inden for medicinske robotsystemer og billedbehandlingsmaskiner for at fremskynde konsultationer og reducere ventetider. NVIDIA Clara Holoscan Medical device AI computerplatformen vil være tilgængelig den 15. november
Automotive
Nvidia Drive end-to-end AV-platformen vil give autonome køretøjsvirksomheder mulighed for at teste deres køretøjer, udføre kortlægning og træningsøvelser, simulere ruter og test biler ude på vejen.
Drive Hyperion 8, der er planlagt til at være inkluderet i køretøjer i 2024, er drevet af Orin SoC'er med dobbelt drev og leveres med en kvalificeret sensorpakke, der har 12 kameraer, 9 radarer, 1 LIDAR og 12 ultralydsapparater.
Sikkerhed
NVIDIA annoncerede oprettelsen af en zero trust cybersecurity platform, der kombinerer tre teknologier – NVIDIA BlueField DPU'er, NVIDIA DOCA og NVIDIA Morpheus cybersecurity AI framework .
NVIDIA DOCA 1.2 er tilgængelig tidligt adgang til udviklere, der bygger applikationer til NVIDIA BlueField DPU'er.
Nvidia
Værktøjet er bygget til at give et højere sikkerhedsniveau for virksomheder, der driver datacentre. Det isolerer applikationer fra infrastrukturen og giver hårdere firewalls, mens det tilbyder “kraften i accelereret databehandling og dyb læring til kontinuerligt at overvåge og detektere trusler – med hastigheder op til 600 gange hurtigere end servere uden NVIDIA-acceleration.”
Juniper Networks og Palo Alto Networks er de første cybersikkerhedsvirksomheder, der bruger både BlueField og DOCA i deres arbejde. Den vil være bredt tilgængelig den 30. november, mens Morpheus er tilgængelig nu.
Ifølge NVIDIA aflaster BlueField CPU-byrden ved at køre sikkerhedssoftware og giver udviklere mulighed for at bruge de nye cybersikkerhedsfunktioner i NVIDIA DOCA 1.2 til at bygge målte cloud-tjenester, der kontrollerer ressourceadgang, validerer hver applikation og bruger, isolerer potentielt kompromitterede maskiner og hjælper med at beskytte data mod brud og tyveri.”
DOCA arbejder hånd i hånd med deep learning cybersikkerhedsramme Morpheus for at tjene som den grundlæggende software, der driver NVIDIA BlueField DPU.
Hardware | Intel | ARM | Kunstig intelligens | Innovation