Nvidia jetson

Новейшие технологии и разработки

В современном мире развитие технологий и инноваций идет семимильными шагами. Все больше и больше компаний исследуют и разрабатывают новые продукты и сервисы, чтобы удовлетворить потребности и ожидания пользователей.

Одной из таких компаний является Nvidia, лидер в области визуальных вычислений и искусственного интеллекта. Они постоянно работают над новыми технологиями и разработками, чтобы улучшить жизнь людей и преобразить различные отрасли.

Одной из ключевых разработок Nvidia является платформа контроллера и фреймворка. Эта платформа обеспечивает интеграцию и управление различными системами и устройствами, такими как компьютеры, мобильные устройства, автомобили и даже роботы. Она позволяет разработчикам создавать и расширять функциональность этих систем, добавлять новые возможности и повышать производительность.

Благодаря платформе контроллера и фреймворка от Nvidia возможно реализовать широкий спектр инновационных проектов. Это может быть разработка высокопроизводительных игровых систем, умных домов с автоматизацией и управлением, системы безопасности с использованием искусственного интеллекта, автоматизация производства и многое другое.

Интересно то, что платформа контроллера и фреймворка Nvidia также активно используется в образовательных целях. Студенты и исследователи могут создавать и тестировать новые алгоритмы и проекты, используя мощности и возможности этой платформы.

Таким образом, Nvidia платформа контроллера и фреймворка является важным инструментом для разработки и реализации новейших технологий. Она позволяет ускорить процесс разработки, повысить производительность и функциональность систем, а также создать инновационные решения для различных отраслей и сфер жизни.

В чем состоит ошибка 31

Ошибка 31, связанная с контроллером и фреймворком Nvidia, возникает при невозможности загрузить драйвер устройства. Это сообщение об ошибке указывает на проблему с оборудованием или программными настройками компьютера.

Ошибка 31 может быть вызвана следующими причинами:

1. Проблема в драйвере: Наличие устаревшего или поврежденного драйвера может привести к возникновению ошибки 31. В этом случае необходимо обновить драйвер до последней версии или переустановить его.
2. Неправильные настройки: Некоторые программы или настройки компьютера могут конфликтовать с драйвером и вызывать ошибку 31. В этом случае рекомендуется проверить настройки и отключить любые программы, которые могут вызывать конфликт.
3. Поврежденное оборудование: Если устройство Nvidia или его компоненты повреждены, это также может вызывать ошибку 31. В этом случае требуется проверка и, при необходимости, замена оборудования.
4. Проблемы с системным файлом: Некоторые проблемы с системными файлами могут вызывать ошибку 31. В этом случае рекомендуется запустить инструмент проверки системных файлов (SFC) для исправления поврежденных или недостающих файлов.

Исправление ошибки 31 может потребовать некоторых навыков в области компьютерных настроек. Если вы не уверены в своих способностях, рекомендуется обратиться за помощью к специалисту или поддержке Nvidia.

Влияние Nvidia platform controller and framework на производительность

Нvidia platform controller and framework — это программное обеспечение, разработанное компанией Nvidia, которое предоставляет инструменты и функциональность для контроля и управления графическими процессорами Nvidia. Это включает в себя драйверы, утилиты и API, которые позволяют программистам и пользователям максимально эффективно использовать графическую мощность и возможности этих процессоров.

Влияние Nvidia platform controller and framework на производительность может быть значительным. Оно позволяет оптимизировать работу графического процессора, управлять вычислениями и визуализацией, а также контролировать доступ к ресурсам. В результате, приложения, использующие эти инструменты и функции, могут работать более быстро и эффективно.

Важными компонентами Nvidia platform controller and framework являются драйверы. Они обеспечивают взаимодействие между операционной системой и графическим процессором, контролируют работу устройства и обеспечивают доступ к его возможностям. Правильно настроенные и оптимизированные драйверы могут значительно повысить производительность графического процессора и улучшить работу соответствующих приложений.

Еще одним важным аспектом Nvidia platform controller and framework являются утилиты и API. Они предоставляют разработчикам широкий набор инструментов для работы с графическим процессором, включая возможность оптимизации кода, написанного на языках высокого уровня, например, CUDA или OpenCL. Правильное использование этих инструментов позволяет эффективно использовать графический процессор и, как следствие, повышает производительность приложений.

Однако, не всегда использование Nvidia platform controller and framework положительно сказывается на производительности. Неправильная настройка параметров, несовместимость с операционной системой или другими компонентами системы — все это может привести к негативным последствиям, в том числе и снижению производительности

Поэтому важно соблюдать рекомендации производителя, правильно устанавливать и настраивать Nvidia platform controller and framework, а также следить за обновлениями и исправлениями программного обеспечения

В целом, Nvidia platform controller and framework позитивно влияет на производительность графического процессора, предоставляя широкий набор инструментов и функций для его управления и оптимизации. Правильное использование этих инструментов позволяет достичь максимальной производительности и эффективности приложений, использующих графический процессор Nvidia.

NVIDIA Platform Controllers and Framework Драйверы: Полное руководство

NVIDIA Platform Controllers and Framework драйверы — это программные программы, которые обеспечивают коммуникацию между операционной системой на вашем компьютере и устройствами. Эти драйверы играют решающую роль в обеспечении оптимальной производительности и стабильности вашего ПК.

Установка драйверов NVIDIA Platform Controllers and Framework

Для установки драйверов NVIDIA Platform Controllers and Framework следуйте этим шагам:

• Посетите официальный веб-сайт разработчика и перейдите в раздел Драйверы.
• Используйте строку поиска или выберите модель вашего устройства из списка.
• Выберите свою операционную систему и нажмите «Поиск.»
• Нажмите кнопку «Скачать» рядом с последней версией драйверов, совместимых с вашей системой.
• После загрузки дважды щелкните по файлу установщика и следуйте инструкциям на экране, чтобы завершить процесс установки.

Обновление драйверов NVIDIA Platform Controllers and Framework

Чтобы обновить драйверы NVIDIA Platform Controllers and Framework, вы можете выполнить следующие шаги:

• Откройте Диспетчер устройств на вашем компьютере.
• Разверните категорию и найдите ваш драйвер NVIDIA Platform Controllers and Framework.
• Щелкните правой кнопкой мыши по драйверу и выберите «Обновить драйвер.»
• Выберите опцию для автоматического поиска обновленного программного обеспечения драйвера.
• Если обновление доступно, следуйте инструкциям для загрузки и установки.

Повторная установка драйверов NVIDIA Platform Controllers and Framework

Если вам нужно повторно установить драйверы NVIDIA Platform Controllers and Framework по какой-либо причине, вот что вы можете сделать:

• Откройте Диспетчер устройств на вашем компьютере.
• Разверните соответствующую категорию и найдите драйвер NVIDIA Platform Controllers and Framework.
• Щелкните правой кнопкой мыши по драйверу и выберите «Удалить устройство.»
• Следуйте инструкциям, чтобы завершить процесс удаления.
• Посетите официальный веб-сайт разработчика и скачайте последнюю версию драйвера по вашим потребностям.
• Запустите установщик и следуйте инструкциям, чтобы завершить процесс установки.

Возврат или понижение версии драйверов NVIDIA Platform Controllers and Framework

Если у вас возникли проблемы с последней версией драйверов NVIDIA Platform Controllers and Framework, вы можете вернуться или понизиться до предыдущей версии, выполнив следующие шаги:

• Откройте Диспетчер устройств на вашем компьютере.
• Разверните соответствующую категорию и найдите драйвер NVIDIA Platform Controllers and Framework.
• Щелкните правой кнопкой мыши по драйверу и выберите «Свойства.»
• Перейдите на вкладку «Драйвер» и нажмите «Откатить драйвер.»
• Следуйте инструкциям для завершения процесса.

Возврат или понижение версии драйверов NVIDIA Platform Controllers and Framework

Если у вас возникли проблемы с последней версией драйверов NVIDIA Platform Controllers and Framework, вы можете вернуться или понизиться до предыдущей версии, выполнив следующие шаги:

• Откройте Диспетчер устройств на вашем компьютере.
• Разверните соответствующую категорию и найдите драйвер NVIDIA Platform Controllers and Framework.
• Щелкните правой кнопкой мыши по драйверу и выберите «Свойства.»
• Перейдите на вкладку «Драйвер» и нажмите «Откатить драйвер.»
• Следуйте инструкциям для завершения процесса.

Удаление драйверов NVIDIA Platform Controllers and Framework

Если вам нужно полностью удалить драйверы NVIDIA Platform Controllers and Framework, вот что вы можете сделать:

• Откройте Диспетчер устройств на вашем компьютере.
• Разверните соответствующую категорию и найдите драйвер NVIDIA Platform Controllers and Framework.
• Щелкните правой кнопкой мыши по драйверу и выберите «Удалить устройство.»
• Следуйте инструкциям для завершения процесса удаления.
• Перезагрузите ваш компьютер.

Всегда важно иметь установленную последнюю версию драйверов NVIDIA Platform Controllers and Framework для оптимальной производительности и стабильности

Сравнение Nvidia platform controller and framework с аналогами

Платформенный контроллер и фреймворк Nvidia предоставляют разработчикам удобный и мощный инструментарий для создания программного обеспечения для различных устройств на основе графических процессоров (GPU). Однако на рынке существуют и другие аналогичные решения, которые также могут предоставить схожие функциональные возможности. Рассмотрим основные аналоги Nvidia platform controller and framework и сравним их с этим решением.

Одним из основных конкурентов Nvidia platform controller and framework является AMD Radeon Software Adrenalin. Оба фреймворка предоставляют возможность управления настройками графического процессора и предлагают инструменты для оптимизации работы GPU в играх. Однако Nvidia platform controller and framework также включает в себя дополнительные возможности для работы с пятью производительными ядрами, что может быть особенно полезно для разработчиков, занимающихся созданием сложных приложений.

Еще одним аналогом является Intel Graphics Control Panel, который обладает набором инструментов для настройки работы видеокарт Intel. Однако в отличие от Nvidia platform controller and framework, Intel Graphics Control Panel предназначен исключительно для видеокарт этого производителя и не обеспечивает поддержку работы с другими марками GPU. Также стоит отметить, что Nvidia platform controller and framework обладает мощной системой диагностики и профилирования, что делает его более привлекательным для разработчиков.

В целом, Nvidia platform controller and framework предлагает разработчикам мощный и гибкий инструментарий для работы с графическими процессорами. Он обладает богатым набором возможностей и может быть полезен как для профессионалов, так и для любителей. Однако стоит провести сравнение с аналогичными решениями на рынке, чтобы выбрать подходящий инструмент в соответствии с нуждами и целями разработчика.

Производительность Jetson Nano

Как можно увидеть на диаграмме (рис. 2), многие задачи инференса нейронных сетей на устройствах конкурентов или не работают совсем, или делают это со значительно меньшей производительностью. Очевидно, Jetson Nano подходит не для всех задач, но позволяет добавить элементы интеллектуальности к устройствам доступного ценового сегмента.

Рис. 2. Производительность Jetson Nano в задачах инференса нейронных сетей по сравнению с другими решениями

Это выгодно отличает Jetson Nano от попыток использования глубокого обучения на аналогичных компактных устройствах типа Raspberry Pi, даже с добавлением нейроускорителя от Intel. Решения семейства Jetson могут обеспечивать различные уровни производительности и энерго­потребления в зависимости от требований. Они уже применяются в самых разных областях человеческой деятельности: медицине, авиации, производстве, строительстве, складах, магазинах и т. д. (рис. 3).

Рис. 3. Сферы применения модулей NVIDIA Jetson

Возможно, вам также будет интересно

Компания congatec представила широко масштабируемые системные платы формфактора Thin Mini-ITX с впаянным процессором Intel. Новые платы в представленных конфигурациях, выделяются использованием различных процессоров, начиная от 2 ГГц Intel Celeron и заканчивая Intel Core i7, работающими на частоте до 3,4 ГГц. Системные платы индустриального исполнения предлагают тепловыделение TDP (англ. TDP — thermal design power) в регулируемом диапазоне от 15 до 7,5 Вт, поддержку до 32 Гбит оперативной памяти стандарта DDR4, а также поддержку нескольких мониторов с разрешением 4К. Наряду с данными …

Удаленный доступ к сети — полезная функция, однако она несет потенциальный риск несанкционированного входа в сеть. В статье рассмотрены способы обеспечения защиты данных.

Массовое производство печатной электроники может быть достигнуто при помощи рулонной системы с точной регулировкой натяжения ленты.

Что такое драйвер?

Драйвер – это, по сути, набор файлов, которые ваша операционная система Windows использует для понимания того, как работает оборудование.

При подключении нового устройства через USB, например, Windows быстро попытается установить, что это такое.

Иногда Windows может сразу распознать, что это такое и как она может с ним взаимодействовать, позволяя программному обеспечению (например, программам и видеоиграм) получить доступ к своим функциям.

Часто вы можете обнаружить, что новое устройство просто не распознается сразу, поэтому вам нужно найти правильные «драйверы», чтобы установить связь.

Вы можете загрузить их в виде установочного файла .exe, в котором все уже готово к работе, просто дважды щелкните и следуйте инструкциям на экране.

Nvidia TAO и инструментарий Transfer Learning Toolkit

Платформа Nvidia TAO (обучение, адаптация и оптимизация) представляет собой среду на основе графического интерфейса, управляемую рабочими процессами, предназначенную для упрощения создания корпоративных приложений и сервисов искусственного интеллекта. Программное обеспечение позволяет пользователям точно настраивать предварительно обученные модели, загруженные из каталога NGC Nvidia, для речи, зрения, понимания естественного языка и многого другого.

Бесплатные модели NGC разработаны для графических процессоров Nvidia Tensor Core, которые включают графические процессоры Maxwell, Pascal и Volta, имеющиеся в модулях Jetson от Nvidia под управлением Linux. Он также поддерживает высокопроизводительные видеокарты T4 Nvidia, которые все чаще используются в периферийных системах искусственного интеллекта на базе процессоров Intel Core и даже на графических процессорах Ampere более высокого уровня.

Концептуальная диаграмма Nvidia TAO
Показатели производительности (в кадрах в секунду) для распространенных моделей NGC на платформах Jetson Nano, Xavier NX и AGX Xavier plus T4 и A100 (Ampere)

Nvidia TAO позволяет разработчикам создавать модели для конкретных предметных областей за часы, а не за месяцы, «устраняя необходимость в большом обучении и глубоких знаниях в области искусственного интеллекта», – утверждает представитель компании Nvidia. Говорят, что TAO сокращает трудоемкие задачи в рамках рабочего процесса глубокого обучения, включая подготовку данных, обучение и оптимизацию.

Nvidia TAO построена на основе инструментария Transfer Learning Toolkit (TLT), который «абстрагирует сложность инфраструктуры искусственного интеллекта и глубокого обучения и позволяет быстрее создавать предварительно обученные модели производственного качества без необходимости кодирования», – говорит представитель Nvidia. TLT использует метод, называемый трансферным обучением, который извлекает изученные функции из существующей модели нейронной сети в новую. Пользователи предоставляют небольшие наборы данных, которые TLT затем объединяет с ближайшей моделью в каталоге, чтобы конкретизировать ее.

Перенести архитектуру Transfer Learning Toolkit

Экономия времени за счет использования предварительно обученных моделей может быть значительной. Например, модель компьютерного зрения Nvidia представляет 3700 человеко-лет, потраченных на маркировку 500 миллионов объектов из 45 миллионов кадров. Некоторые модели NGC включают учетные данные, которые удостоверяют домен, для которого модель была обучена, набор данных, который ее обучил, как часто модель развертывалась и как ожидается ее выполнение.

TAO также предоставляет объединяющую технологию обучения, позволяющую различным сайтам безопасно сотрудничать для уточнения модели, сохраняя при этом конфиденциальность наборов данных. Недавно 20 исследовательских центров использовали эту технологию для совместной работы над повышением точности модели «ЭКЗАМЕН», которая предсказывает, есть ли у пациента Covid-19. Возможности федеративного обучения расширили эту модель, позволив прогнозировать тяжесть инфекции и необходимость дополнительного кислорода.

Архитектура и компоненты Nvidia framework

Нvidia platform controller and framework представляет собой программное обеспечение, которое разработано для управления и контроля работы графических карт компании Nvidia. Эта архитектура и ее компоненты играют важную роль в обеспечении эффективной работы графических систем.

Основными компонентами Nvidia framework являются:

1. Nvidia Control Panel:

Это графический интерфейс пользователя, предоставляемый Nvidia, который позволяет настраивать и контролировать различные параметры работы графических карт. С помощью Nvidia Control Panel пользователь может изменять настройки разрешения экрана, частоты обновления, цветовую гамму и другие параметры, а также проводить дополнительные настройки для оптимизации производительности и качества изображения.

2. Nvidia Display Driver:

Этот компонент является основным драйвером графической карты Nvidia и обеспечивает взаимодействие между операционной системой и аппаратным обеспечением графической карты. Он отвечает за правильную и стабильную работу графической карты, а также за оптимизацию ее производительности.

3. Nvidia System Monitor:

Это инструмент, предоставляемый Nvidia, который позволяет отслеживать состояние и производительность графической карты. С помощью Nvidia System Monitor пользователь может контролировать температуру графического процессора, нагрузку на графическую карту, скорость вентилятора и другие важные параметры, что позволяет предотвратить перегрев и возможные проблемы работы карты.

4. Nvidia PhysX:

Этот компонент ответственен за физическую моделирование и симуляцию в компьютерных играх и других графических приложениях. Он обеспечивает реалистичное взаимодействие объектов в трехмерном пространстве, включая эффекты гравитации, столкновения и деформацию.

Все компоненты Nvidia framework тесно взаимодействуют между собой для обеспечения оптимальной работы графических карт компании Nvidia. Они позволяют пользователю настраивать и контролировать графические параметры, повышать производительность и обеспечивать качественное отображение изображений в приложениях и играх, использующих графику.

Business Model Highlights

• NVIDIA is a GPU design company following a platform strategy, where together with its chips the company provides the software toolkit to accelerate the performance of AI/ML applications built on top of its chips. 
• The company serves various large enterprises (such as Gaming, Data Centers, Professional Visualizations, and Automotive). The strongest segment post-pandemic were gaming and data centers.
• The company’s technological model is built upon the further development of GPUs for developing AI/ML models for data cloud computing applications, as a toolbox built on top of NVIDIA’s products. While its bets are placed toward industries such as autonomous vehicles. 
• The company accelerated its investments and product development toward AI and cloud computing with the acquisition of Mellanox and the initiated acquisition of Arm. 
• NVIDIA’s main focus is on design, development, testing, and manufacturing support for its GPUs. 

Main Free Guides:

• Business Models
• Business Strategy
• Business Development
• Digital Business Models
• Distribution Channels
• Marketing Strategy
• Platform Business Models
• Revenue Models
• Tech Business Models

Read Next: History of OpenAI, AI Business Models, AI Economy.

Будущее развитие Nvidia platform controller and framework

В будущем Nvidia планирует расширить функциональность NPCF, внедрив дополнительные возможности для управления и настройки графических процессоров. Одной из главных целей разработчиков является упрощение работы с платформой и улучшение процесса разработки графических приложений.

Одним из направлений развития NPCF является повышение поддержки различных архитектур графических процессоров. Nvidia стремится сделать платформу гибкой и универсальной, чтобы она могла быть использована на широком спектре устройств, от настольных компьютеров до мобильных устройств.

Кроме того, Nvidia планирует улучшить инструменты аналитики и мониторинга NPCF. Разработчикам будет предоставлена возможность получать более подробную информацию о работе графического оборудования и процессах, происходящих на уровне платформы. Это позволит эффективно оптимизировать использование ресурсов и повысить производительность системы в целом.

В целом, будущее развитие Nvidia platform controller and framework представляет собой перспективную и обещающую область. Улучшение производительности, расширение возможностей и упрощение работы с платформой позволят разработчикам создавать более качественные и эффективные графические приложения.

В данной статье мы рассмотрели Nvidia platform controller and framework, грубо говоря, это набор инструментов и платформа, разработанные компанией Nvidia для управления и контроля работы компьютерных систем, основанных на их графических процессорах.

Основными компонентами данной платформы являются системный контроллер, стек драйверов и набор программных интерфейсов. Они позволяют эффективно использовать мощность и функциональность графического процессора, обеспечивая стабильную и производительную работу всей системы.

Благодаря Nvidia platform controller and framework возможно реализовать мощные графические вычисления, а также обеспечить поддержку современных технологий, таких как искусственный интеллект, виртуальная и дополненная реальность.

Использование данной платформы позволяет разработчикам создавать высокопроизводительные графические приложения, игры и другие компьютерные программы, обеспечивая пользователю потрясающие впечатления от работы с графикой.

В целом, Nvidia platform controller and framework является незаменимым инструментом для разработки и оптимизации графических приложений, обеспечивая высокую производительность и функциональность системы. Благодаря этой платформе компания Nvidia продолжает быть одним из лидеров в области графических технологий и приложений.

Примеры применения Nvidia platform controller and framework

Ниже представлены несколько примеров использования Nvidia platform controller and framework:

• Автомобильные системы безопасности: Nvidia platform controller and framework позволяет создавать высокоэффективные системы безопасности для автомобилей. Система может включать в себя последние разработки в области искусственного интеллекта и компьютерного зрения для обнаружения и предотвращения аварий, распознавания знаков и маркировок на дороге, а также воспроизведения информации на инфотейнмент системе автомобиля.
• Медицинская диагностика: Nvidia platform controller and framework может быть применена для анализа медицинских изображений, таких как рентгеновские снимки, томография и УЗИ, что позволяет врачам проводить более точную диагностику и облегчает оценку состояния пациента. Также эта технология может быть использована для разработки систем телемедицины и удаленного мониторинга.
• Робототехника: Nvidia platform controller and framework может быть использована для разработки и управления робототехническими системами. Она позволяет создавать более точные и быстрые алгоритмы для управления роботами, улучшая их позиционирование и восприятие окружающей среды. Это делает эти системы более гибкими и эффективными в различных сферах, таких как промышленность, медицина и обслуживание клиентов.
• Игровая индустрия: Nvidia platform controller and framework предоставляет разработчикам инструменты для создания высококачественной графики и физической симуляции в видеоиграх. Она позволяет создавать реалистичные окружения, анимацию персонажей и эффекты, обеспечивая потрясающий геймплей и визуальный опыт для игроков.

В целом, Nvidia platform controller and framework предлагает широкий спектр применений и может быть использована в различных отраслях для улучшения эффективности и создания новых инновационных технологий.

Маркетинг и разработка

Маркетинг и разработка играют важную роль в формировании и продвижении платформы Nvidia Controller and Framework. Маркетинговые стратегии и тактики направлены на привлечение и удержание клиентов, а также на увеличение узнаваемости бренда и привлечение новых пользователей.

Технические разработки включают в себя создание и оптимизацию платформы, адаптацию к различным устройствам и операционным системам, а также обеспечение высококачественной работы и безопасности системы.

Вместе с тем, маркетинговые и технические команды работают в тесном взаимодействии для достижения общей цели — создания и успешного позиционирования платформы Nvidia Controller and Framework на рынке. Маркетинговые исследования позволяют выявить потребности и предпочтения клиентов, а также определить конкурентное преимущество платформы перед другими аналогичными продуктами.

Основные задачи маркетинговой команды включают:

• Разработку позиционирования и брендинга продукта;
• Создание маркетинговых стратегий и планов;
• Проведение исследований рынка и анализ конкурентов;
• Разработку и запуск рекламных кампаний;
• Поддержку и развитие партнерских отношений;
• Анализ эффективности маркетинговых мероприятий и корректировку стратегии в соответствии с результатами.

Техническая команда отвечает за:

• Разработку и совершенствование программного обеспечения платформы;
• Тестирование и оптимизацию производительности;
• Разработку документации для пользователей;
• Поддержку и решение технических вопросов клиентов;
• Обеспечение безопасности системы и защиту от взлома.

Все эти усилия направлены на успешное продвижение платформы Nvidia Controller and Framework, удовлетворение потребностей и ожиданий клиентов, а также укрепление позиций компании на рынке.

TensorRT 8.0, Triton Inference Server 2.9 и Fleet Command

Nvidia также объявила об улучшениях нескольких технологий, которые могут быть тесно интегрированы с TAO и его TLT SDK для дальнейшей оптимизации и развертывания моделей. Например, после тонкой настройки моделей в TLT, TAO обеспечивает оптимизацию для развертывания за счет интеграции с TensorRT, SDK Nvidia для высокопроизводительного вывода данных глубокого обучения.

С помощью TensorRT вы можете гарантировать, что модель будет «эффективно работать на вашей целевой платформе, будь то массив графических процессоров на сервере или робот на базе Jetson на заводе», – говорит представитель Nvidia. TensorRT «набирает математические координаты модели» до оптимального баланса наименьшего размера с максимальной точностью для целевой системы.

Nvidia объявила о выпуске TensorRT 8.0, который, как утверждается, работает до 2 раз быстрее с точностью INT8, с точностью, аналогичной FP32. Среди других улучшений есть также оптимизация компилятора для сетей на основе трансформаторов, таких как BERT.

TensorRT 
Диаграмма архитектуры Triton Inference Server

TAO также поддерживает интеграцию с сервером Triton Inference Server от Nvidia, который теперь доступен в версии 2.9. Это программное обеспечение с открытым исходным кодом для обслуживания логических выводов оптимизирует модель для развертывания на оптимальной платформе. Оптимизация основана на вводе пользователем оптимальной конфигурации развертывания модели, архитектуры и другой информации.

Новые функции Triton 2.9 включают в себя инструмент Model Navigator на альфа-стадии, который преобразует модели TensorFlow и PyTorch в TensorRT, а также бета-поддержку для внутреннего интерфейса Intel OpenVINO. Инструмент Model Analyzer теперь автоматически определяет оптимальный размер пакета и количество параллельных экземпляров модели.

После выбора платформы TAO позволяет пользователям запускать Nvidia Fleet Command для развертывания и управления AI-приложением на различных устройствах с графическим процессором. Fleet Command работает с серверами, сертифицированными Nvidia, через интерфейс браузера, чтобы «безопасно сопрягать, организовывать и управлять миллионами серверов, развертывать искусственный интеллект в любом удаленном месте и обновлять программное обеспечение по мере необходимости», – говорит представитель Nvidia.

Использование Nvidia Tao в промышленной среде

Беспилотный транспорт

Технологии для транспорта остаются одной из наиболее горячих тем, и NVIDIA не обходит ее стороной на своих мероприятиях. Помимо уже упомянутого выше приложения для NVIDIA DRIVE Sim на базе Omniverse Replicator, в рамках GTC компания представила NVIDIA DRIVE Concierge и DRIVE Chauffeur – две платформы на базе ИИ, предназначенные для того, чтобы устранить стресс при ежедневном вождении автомобиля.

DRIVE Concierge, умный цифровой ассистент в автомобиле, поможет в том числе с парковкой

Программно-определяемые транспортные средства будут включать два ключевых компонента, построенных с использованием системы-на-чипе NVIDIA DRIVE Orin: один из них – для ассистентов на базе ИИ, DRIVE Concierge, а второй – для автономного вождения, DRIVE Chauffeur. DRIVE Concierge использует платформу для беспилотных автомобилей NVIDIA DRIVE IX, а также NVIDIA Omniverse Avatar, и работает напрямую с DRIVE Chauffeur.

DRIVE Concierge поддерживает такие функции, как автоматическая парковка, цифровой ассистент, надежный обзор обстановки и др. DRIVE Chauffeur поддерживает автономное вождение на разных дорогах – в городе и скоростных трассах, облегчая бремя водителя, связанное с контролем транспортного средства и мониторинга обстановки на дороге.