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机器人,英伟达的下一场革命

作者:时间:2018-08-22来源:极客公园 收藏
编者按:几年下来,英伟达在人工智能领域有了自己的积累,它开始有了新的判断,专注于底层算力的英伟达开始思考上层应用的方向。

  “我们不可能让机器这么学习。”

本文引用地址:http://www.eepw.com.cn/article/201808/390917.htm

  这里,高级软件经理李铭博士指出,在使用深度强化学习对进行训练时,有三个主要的障碍。

  第一,真实世界的训练进程太过缓慢,并且成本昂贵。Google 的实验室曾经用三个月的时间拿 14 台机械手臂完成了 30 万次的拾取动作的训练,同时还配备了一整队的工程师“鞍前马后地照料”这些。对其他公司或者普通研究人员而言,这样的成本是完全负担不起的。

  第二,训练的部分非常危险,可能会造成一定程度的损失。机器人在训练时是直接与物理世界交互的,任何的碰撞都可能会导致机体的损伤,甚至可能会对训练的“陪护”人员造成伤害。

  第三,训练环境的搭建非常耗时耗力。以自动驾驶为例,如果要训练汽车在面对前面汽车追尾时的表现,连日常生活中的数据都很难收集,更不要说搭建起类似的场景了。

  NVIDIA 的答案

  在今年台北电脑展的发布会上,发布了 NVIDIA Isaac 机器人平台,包含硬件、软件和虚拟世界机器人模拟器的 NVIDIA Isaac。

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  同样在这场发布会上,黄仁勋还发布了“世界首台专为机器人打造的处理器”NVIDIA Jetson Xavier,他手托着这台没有巴掌大的计算机,面对媒体说道:“这就是未来智能机器人的『大脑』。”

  Jetson Xavier 拥有超过 90 亿个晶体管,可提供每秒 30 万亿次操作以上的性能,这一处理能力甚至比高性能的工作站还要强大。同时,Xavier 拥有 6 个高性能处理器,包括 1 个 Volta Tensor Core GPU、1 个 8 核 ARM64 CPU、2 个 NVDLA 深度学习加速器、1 个图像处理器、1 个视觉处理器和 1 个视频处理器。超高的计算能力让可以直接部署在终端机器人上的 Jetson Xavier 能够为机器人的感知和计算提供基础算力的保障。

  软件上,Jetson Xavier 配备了一个工具箱,包含 API 工具包 Isaac SDK、智能机器加速应用 Isaac IMX 以及高度逼真的虚拟仿真环境 Isaac Sim。

  在 2017 年的 GTC 上首次发布了 Isaac 虚拟仿真环境的部分。只需要普通游戏引擎,开发者们就可以打造出一个非常仿真的虚拟环境,在这个 VR 世界里,开发者可以在其算力支持的条件下,对机器进行尽可能多、尽可能快的训练,训练完成后,机器可以直接部署到机器人上,完成物理世界里的测试。这样一来就解决了训练环境的诸多问题。

  在英伟达看来,机器人终归是要拥有超强的边缘计算能力的,而目前远远超越现阶段机器人应用需求的 Jetson Xavier,正是为了下一代自主机器打造的 AI 计算芯片,在 Isaac 平台的支持下,机器无处不在地助力我们日常生活工作,提高整个社会的效率,终将在不久后成为现实。


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关键词: 机器人 英伟达

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