En syntetisk kamerabild och motsvarande grundsannningsdata som visar instans
segmentering genererad av NVIDIA DRIVE Sim som drivs av Omniverse Replicator.
Nvidia
Nvidia visar den här veckan hur man planerar att hjälpa företag att hoppa in i den virtuella världen, vilket möjliggör verklighetstrogna simuleringar och engagerande avatarer. Dess planer för att expandera Omniverse, dess plattform för att utöka arbetsflöden till den virtuella sfären, var bara en del av flera tillkännagivanden som levererades på dag ett av Nvidias höst Graphics Technology Conference (GTC) 2021, där chiptillverkaren lägger fram sina planer för att främja accelererad datoranvändning.
“Ett konstant tema som du kommer att se – hur Omniverse används för att simulera digitala tvillingar av lager, fabriker och fabriker, av fysiska och biologiska system, 5G-kanten, robotar, självkörande bilar och till och med avatarer,” Nvidias vd Jensen Huang sagt i förberedda anmärkningar. För att understryka omfattningen av Nvidias ambitioner för Omniverse sa Huang att Nvidial kommer att bygga en digital tvilling för att simulera och förutsäga klimatförändringar, E-2 eller Earth Two.
Tillsammans med Omniverse-expansionerna tillkännagav Nvidia en rad nya Nvidia-produkter och -initiativ, som spänner över företags-AI, cybersäkerhet och kvantdatorer, såväl som framsteg inom fordons- och hälsovård.
Mer om dagens tillkännagivanden:
OMNIVERSE
Från och med Omniverse introducerade Nvidia Omniverse Replicator, en motor för syntetisk datagenerering. Omniverse Replicator är ett verktyg som i slutändan ska hjälpa organisationer att bygga bättre digitala tvillingar – och därmed bättre AI-drivna verktyg i den verkliga världen. Nvidia introducerar två olika applikationer byggda med Replicator, som visar några av dess användningsfall: Den första applikationen är Nvidia Drive Sim, en virtuell värld för den digitala tvillingen av fordon . Därefter är Nvidia Isaac Sim en virtuell värld för den digitala tvillingen av manipulationsrobotar. Data är en nödvändig förutsättning för att bygga AI-modeller, men Nvidia hävdar att alla AI-projekt lider av brist på data av hög kvalitet.
Därefter tar Nvidia Omniverse bortom replikationer av den verkliga världen med den nya Omniverse Avatar-plattformen. Avatar är en komplett end-to-end-plattform för att skapa förkroppsligade AI:er som människor interagerar med. Den kopplar ihop Nvidias teknologier inom tal-AI, datorseende, naturlig språkförståelse, rekommendationsmotorer och simuleringsteknologier. Avatarer skapade i plattformen är interaktiva karaktärer med strålspårad 3D-grafik. De kan se och tala om ett brett spektrum av ämnen och förstå naturligt talade avsikter. De många Nvidia-teknikerna bakom Avatar inkluderar Riva, ett nytt, stort programvaruutvecklingskit för att hantera avancerad tal-AI.
Utöver Replicator och Avatar tillkännagav Nvidia en rad andra uppdateringar till Omniverse inklusive nya AR-, VR- och multi-GPU-renderingsfunktioner. Det finns också nya integrationer för infrastruktur och industriella digitala tvillingapplikationer med mjukvara från Bentley Systems och Esri.
HPC och Enterprise AI
Inom området för högpresterande datorer meddelade Nvidia < stark >Modul, ett ramverk för att bygga fysikinformerade maskininlärningsmodeller. Den är designad för att bygga AI som kan utföra fysiksimuleringar i mycket stor skala. Modellerna matas med data som kommer från den verkliga världen samt data som genereras genom att använda simuleringar på digitala tvillingar. Modulus är designad för att dra full nytta av Nvidias datorarkitekturer på storskaliga superdatorer. Det bör tjäna ett brett spektrum av områden som kan dra nytta av fysikdrivna digitala tvillingförmågor, såsom inom proteinteknik och klimatvetenskap.
NVIDIA Modulus turboladdar applikationer som multifysisk digital tvillinganalys för en värme återställningsånggenerator.
Nvidia
Nvidia tillkännagav också en rad SDK:er, inklusive CuNumeric— ett nytt bibliotek för att accelerera NumPy för forskare, datavetare och maskininlärningsforskare i Python-gemenskapen. Den implementerar NumPy API för automatisk skalning till multi-GPU och multi-nod system utan några kodändringar. Det nya ReOpt-biblioteket för logistikbranschen introducerar avancerade, massivt parallella algoritmer som optimerar fordonsrutter, lagerval och flottmix.
Närnäst tillkännagav företaget uppdateringar av Triton, dess AI-inferensplattform. Triton används nu av mer än 25 000 kunder, inklusive Capital One, Microsoft, Samsung Medison, Siemens Energy och Snap. Nyckeluppdateringar till programvaran Triton Inference Server inkluderar en ny integration med Amazon SageMaker, stöd för arm-CPU och multi-GPU multinode-funktionalitet.
Under tiden gör det nya NeMo Megatron-ramverket det möjligt för företag att övervinna utmaningarna med att träna sofistikerade bearbetningsmodeller för naturligt språk, träna språkmodeller med biljoner parametrar. Den är optimerad för att skala ut över den storskaliga accelererade datorinfrastrukturen i Nvidias DGX SuperPOD. Megatron 530Bär världens största anpassningsbara språkmodell tillgänglig idag, som kan tränas för nya domäner och språk.
Nvidia uppdaterade nästa generation av sin nätverksplattform InfiniBand, kallad Quantum-2, för cloud computing-leverantörer och superdatorcenter. InfiniBand-nätverksplattformen på 400 Gbps består av Quantum-2-switchen, nätverksadaptern ConnectX-7, BlueField-3-databehandlingsenheten (DPU) och all programvara som stöder den nya arkitekturen.
QUANTUM
h3>
cuQuantum SDK påskyndar simuleringar av kvantdatorer på klassiska system. Det första biblioteket från cuQuantum är för närvarande i offentlig beta, tillgängligt för nedladdning. Kallas cuStateVec och är en accelerator för tillståndsvektorsimuleringsmetoden. Det tillvägagångssättet spårar hela systemets tillstånd i minnet och kan skalas till tiotals qubits. Ett andra bibliotek kommer i december, cuTensorNet, är en accelerator som använder tensornätverksmetoden. Den kan hantera upp till tusentals qubits på några lovande algoritmer på kort sikt.
Nvidia har integrerat cuStateVec i qsim, Google Quantum AI:s tillståndsvektorsimulator som kan användas genom Cirq, ett ramverk med öppen källkod för programmering av kvantdatorer. I december kommer cuStateVec att vara färdig för användning med Qiskit Aer, ett högpresterande simulatorramverk för kvantkretsar från IBM.
Dessutom integrerar nationella laboratorier inklusive Oak Ridge, Argonne, Lawrence Berkeley National Laboratory och Pacific Northwest National Laboratory, universitetsforskningsgrupper vid Caltech, Oxford och MIT och företag inklusive IonQ cuQuantum i sina arbetsflöden. Nvidia sa också att det skapade den största simuleringen någonsin av en kvantalgoritm för att lösa MaxCut-problemetanvänder cuQuantum. MaxCut-algoritmer används för att designa stora datornätverk, hitta den optimala layouten av chips med miljarder kiselvägar och utforska området för statistisk fysik.
Hälsovård
NVIDIAs nya GPU-drivna teknologier som DGX-system används av sjukhus för att driva framåt AI-accelererade onkologiprojekt och forskning. Team vid University of Texas MD Anderson Cancer Center arbetar med konvolutionella neurala nätverk som hjälper dem att ta reda på vilka fall som är mest sannolikt att utvecklas till malign cancer så att läkare bättre kan stödja patienter i riskzonen.
Sjukhuset distribuerar GPU-teknologier för en mängd olika projekt som inkluderar AI-modellering för brachyterapibehandlingsplanering och behandlingskvalitetsbedömningar, enligt Dr. Jeremiah Sanders, en medicinsk avbildningsfysikstipendiat vid MD Anderson. Sanders och en annan läkare arbetar också med en AI-applikation som analyserar MRI-studier av prostata för att fastställa kvaliteten på strålningsleveransen.
Dr. Kristy Brock, professor i avbildningsfysik och strålningsfysik vid MD Anderson, sa att hon använder NVIDIA-teknik i sin studie av anomalidetektering som hjälper till att fastställa fall där en AI-modell som konturer levertumörer från CT-skanningar misslyckas.
Projektet NVIDIA Clara Discovery — en samling av toppmoderna ramverk, applikationer och förtränade modeller byggda för att låsa upp insikter om hur miljarder potentiella läkemedelsmolekyler interagerar inuti våra kroppar — har ett antal maskininlärningsverktyg och programvaruplattformar som distribuerar NVIDIA-teknik, som DGX A100 Tensor Core GPU:er.
St. Jude Children's Research Hospital, German Cancer Research Center och Memorial Sloan Kettering Cancer Center använder alla AI-plattformar med stöd av NVIDIA-teknik för att främja sin forskning om försvagande sjukdomar.
Företag som Johnson och Johnson och andra använder NVIDIA teknik inom medicinska robotsystem och bildbehandlingsmaskiner för att påskynda konsultationer och minska väntetiderna. NVIDIA Clara Holoscan Medical device AI-datorplattform kommer att finnas tillgänglig den 15 november
Automotive
Nvidia Drive end-to-end AV-plattform kommer att tillåta autonoma fordonsföretag att testa sina fordon, genomföra kartläggningar och träningsövningar, simulera rutter och testa bilar ute på vägen.
Drive Hyperion 8, planerad att inkluderas i fordon 2024, drivs av Orin SoCs med dubbla drivenheter och kommer med en kvalificerad sensorsvit som har 12 kameror, 9 radarer, 1 LIDAR och 12 ultraljud.
Säkerhet
NVIDIA tillkännagav skapandet av en zero trust cybersecurity-plattform som kombinerar tre tekniker — NVIDIA BlueField DPU:er, NVIDIA DOCA och NVIDIA Morpheus cybersecurity AI-ramverket .
NVIDIA DOCA 1.2 är tillgänglig tidigt tillgång till utvecklare som bygger applikationer för NVIDIA BlueField DPU:er.
Nvidia
Verktyget är byggt för att ge en högre säkerhetsnivå för företag som driver datacenter. Den isolerar applikationer från infrastrukturen och ger tuffare brandväggar samtidigt som den erbjuder “kraften hos accelererad datoranvändning och djupinlärning för att kontinuerligt övervaka och upptäcka hot – i hastigheter upp till 600 gånger snabbare än servrar utan NVIDIA-acceleration.”
Juniper Networks och Palo Alto Networks är de första cybersäkerhetsföretagen som använder både BlueField och DOCA i sitt arbete. Den kommer att vara allmänt tillgänglig den 30 november medan Morpheus är tillgänglig nu.
Enligt NVIDIA avlastar BlueField CPU-bördan för att köra säkerhetsprogramvara och ger utvecklare möjlighet att använda de nya cybersäkerhetsfunktionerna i NVIDIA DOCA 1.2 för att bygga mätade molntjänster som kontrollerar resursåtkomst, validerar varje applikation och användare, isolerar potentiellt komprometterade maskiner och hjälper till att skydda data från intrång och stöld.”
DOCA arbetar hand i hand med ramverket för djupinlärning av cybersäkerhet Morpheus för att fungera som den grundläggande programvaran som driver NVIDIA BlueField DPU.
Hårdvara | Intel | ARM | Artificiell intelligens | Innovation