Время переносить «интеллект» ближе к источникам информации

Навыки работы с графическими супер-процессорами очень пригодятся разработчикам ПО в области компьютерного зрения
2 минуты5458

Мобильные вычислительные устройства вынуждены выполнять ряд функций, которые их стационарным собратьям в обычной офисной практике ни к чему. Речь, до последнего времени, чаще всего шла об оптическом распознавании лиц и текстов. Первое нужно было для фотографирования людей, второе – для оцифровки и автоматических переводчиков с одного языка на другой.

Но жизнь не стоит на месте. Сегодня речь идет о полноценном компьютерном зрении. И всё чаще заказчики описываемых систем желают видеть такие устройства всё более мобильными, это, во-первых. А, во-вторых, они должны быть по-максимуму автономны и не требовать постоянного доступа к «облачным» сервисам в экстренных ситуациях – при террористических актах или природных катаклизмах.

Компьютерное зрение движет прогрессом

Конкретная сфера применения – распознавание лиц в толпе, и куда более сложная задача – анализ поведения толпы на основе видеоданных со стационарных камер слежения, дронов и смартфонов, геометок и прочих «мобильных» фич, широко распространившихся в коммерческом сегменте. Стремительно растет спрос и на ПО, и на «железо» для систем управления этими самыми автономными дронами и «автопилотами» для автомобилей.

И нет ничего удивительного в том, что в сегменте «мобильного зрения» и автономного анализа данных на первые роли  выходят производители графических подсистем для чипсетов. Есть там продукты от Intel, Atmel и ARM Cortex. Но похоже, именно компания NVIDIA, решила стать главным ньюсмейкером сегмента и в середине ноября этого года выпустила в свет новый модуль для разработчиков Jetson TX1, в котором основной акцент сделан на достоинствах машинного обучения. TX1 пришел на смену TK1, анонсированному в марте 2014 года.

Трудно поверить, но этот суперкомпьютер выдает на-гора не менее триллиона операций с плавающей запятой в секунду (т.е. 1 TFLOPS), общается с миром через беспроводное подключение Wi-Fi 802.11ac 2x2 и Gigabit Ethernet, потребляет 10 Вт и работает на ОС Linux for Tegra. Размер платы 50x87 мм. Студенты и преподаватели могут приобрести комплект за $299.

Что интересно разработчикам?

Разработчикам, очевидно, более интересна софтверная компонента модуля: поддерживается CUDA 7.0 и библиотека для машинного обучения cuDNN. Библиотека VisionWorks адаптирует CUDA под использование в задачах компьютерного зрения. Предусмотрена поддержка API OpenGL 4.5, OpenGL ES 3.1 и Vulkan.

По словам CEO NVIDIA Жэнь-Сюнь Хуа (Jen-Hsun Huang), архитектура этого компьютера принципиально изменилась, и эти изменения происходят за счет всё большей роли графических процессоров в подобных устройствах. Да и не только здесь. Господин Хуа утверждает, что такие гиганты, как Facebook, Google и YouTube уже несколько лет используют графические процессоры для машинного обучения и анализа видео в своих ЦОДах.

Прошлогодняя презентация TK1

CEO NVIDIA, очевидно, своим докладом попал в больное место аудитории, собравшейся в Сан-Франциско послушать его доклад. Ведь еще на его прошлой презентации ему удалось убедить экспертов в том, что TK1 заметно превосходит по производительности всё представленное на рынке, не говоря о платформах Arduino и Raspberry Pi. Вопрос тогда даже более касался того, а где можно в полную мощь использовать 326 Gigaflops от TK1? А теперь вот и 1 TFLOPS у Jetson TX1?

Кому всё это нужно?

Ответ Жэнь-Сюнь Хуа вполне может стать переломным моментом для множества стартапов и компаний средней руки из Кремниевой долины. По его словам, NVIDIA пытается «демократизировать» сегмент машинного обучения и предоставить практически каждому желающему доступные устройства для этого.

Если попытаться перевести на русский язык вышесказанное, то это вполне может означать, что часть крупных участников рынка недовольны тотальным доминированием гигантов Интернет-индустрии в области «облачных» вычислений в тех сферах ИТ-рынка, о которых говорилось ранее. Пришло время переносить «интеллект» поближе к источникам информации.

Вот только интересно, а есть ли на рынке в нужном количестве программисты в этой совсем не детской теме?

Хотите стать программистом? Рекомендуем профессию «Веб-разработчик».

nvidiaразвитиеразработка
Нашли ошибку в тексте? Напишите нам.
Спасибо,
что читаете наш блог!