Bu yıl, NVIDIA 2019 GPU Teknoloji Konferansı (GTC19) Suzhou, Çin’de gerçekleştirildi.
NVIDIA GTC Hakkında
NVIDIA GTC’nin ne olduğunu bilmeyenler için, bu, sizi en sıcak bilgisayar konularında ilgili eğitim ve içgörülerle buluşturan bir dizi küresel etkinlik içeren bir üst düzey AI etkinliğidir.
Bu konferans sırasında, NVIDIA’dan ve birçok sektördeki önde gelen teknik uzmanlardan iletişim kurma ve etkileşimde bulunma fırsatı bulabilirsiniz. Ayrıca, bulut GPU platformunda uygulamalı eğitim ile pratik beceriler kazanma şansınız da var.
NVIDIA GTC hakkında daha fazla bilgi edinmek için sayfalarını buradan kontrol edin!
Bu yıl NVIDIA GTC 2019’da neler oldu?
2019’da, NVIDIA oyunlara, makine öğrenimine ve otonom sürüşe odaklanmaya karar verdi. Ayrıca, 5G telekomünikasyon ve biyolojik gen dizilimi alanlarında 2 yeni uygulama senaryosunu keşfettiler.
Bu yıl konferansta ele alınan önemli noktaların özetleri aşağıda, bunları daha derinlemesine inceleyeceğiz:
- Yeni TensorRT 7 piyasaya sürüldü, 1.000’den fazla hesaplama dönüşümünü destekliyor
- 7 oyuna RTX tanıtıldı ve START bulut oyun hizmetini sunmak için Tencent ile işbirliğine başlandı.
- Açık kaynak otonom sürüş derin sinir ağı DRIVE AGX Orin piyasaya sürüldü
- NVIDIA biyolojik alana girdi ve Parabricks ile genomik analiz araç setini piyasaya sürdü
- NVIDIA ISAAC Robot SDK’sı piyasaya sürüldü
Yeni TensorRT 7 piyasaya sürüldü
Arka Plan Bilgisi
Bilmeyenler için, TensorRT yüksek performanslı derin öğrenme çıkarımı için bir platformdur. Derin öğrenme çıkarım uygulamaları için düşük gecikme süresi ve yüksek verimlilik sunan bir derin öğrenme çıkarım optimizatörü ve çalışma zamanı içerir.
TensorRT ile, tüm ana çerçevelerde eğitilmiş sinir ağı modellerini optimize edebilir, yüksek doğrulukla daha düşük hassasiyet için kalibre edebilir ve nihayetinde hiperskalalı veri merkezlerine, gömülü veya otomotiv ürün platformlarına dağıtabilirsiniz.
Konuya geri dönelim…
Geçen yıl GTC Çin’de TensorRT 5 piyasaya sürüldüğünde, bu yıl yeni TensorRT 7’yi piyasaya sürdüler. O zamanlar, TensorRT 5 yalnızca CNN’i destekliyordu ama şimdi çoğu konuşma modeli RNN gerektirdiği için TensorRT 5 yeterli olmayacaktı.
Yeni TensorRT 7 ile, çeşitli RNN, transformer ve CNN türlerini destekliyorlar. Otomatik konuşma tanıma, doğal dil işleme ve metinden konuşmaya yeni çıkarım hızlandırmaları sunuyor. Bu atılımla, NVIDIA artık tüm konuşma AI boru hattının eğitimini ve geliştirilmesini hızlandırdı.
TensorRT 7, ayrıca Transformer ve tekrarlayan ağ bileşenlerini de hızlandırıyor; DeepMind’in WaveRNN ve Google’ın Tacotron 2 ve BERT gibi popüler ağları, işlemci tabanlı yaklaşımlara kıyasla 10 kat daha hızlı çalıştırıyor ve gecikmeyi gerçek zamanlı etkileşimler için gerekli kabul edilen 300 milisaniye eşiğinin altına düşürüyor. Bu, metin ve ses kayıtları gibi zaman serisi veri üzerinde tahmin yapmak için kullanılan tekrarlayan döngü yapıları hedef alan optimizasyonların bir sonucudur.
Ayrıca, NVIDIA birçok büyük marka ile işbirliği yapacağını duyurdu; Alibaba, American Express, Baidu, Pinterest, Snap, Tencent ve Twitter gibi markalar, görüntü sınıflandırma, dolandırıcılık tespiti, segmentasyon ve nesne tespiti gibi görevlerde TensorRT kullanacaklar.
7 oyuna RTX tanıtıldı
NVIDIA her zaman oyun dünyasında yoğun bir şekilde yer aldı.
Bu yılın başlarında, NVIDIA CES 2019’da oyunlarda gerçek zamanlı ışın izleme (RTX) duyurdu ve birkaç çarpıcı demo sergiledi. Bilgisayar görüntülemenin AI yeteneklerine dayanan bu teknoloji, gerçek dünyadaki ışığın fiziksel özelliklerini simüle etmek için algoritmalar kullanıyor. Geleneksel ışın izlemeden farklı olarak, RTX gerçek zamanlı film kalitesinde render almayı destekleyebiliyor.
NVIDIA’nın RTX’i tanıttığı oyunlardan biri “Anthem” adlı oyundur.
Bu yaklaşım, Microsoft’tan, en yaygın kullanılan oyun motorlarını sunan şirketlerden ve dünyanın en büyük oyun geliştiricilerinden hemen destek aldı ve o zamandan beri üzerinde çalışıyorlar.
Bir yıl süren geliştirmeden sonra, Nvidia RTX’i daha fazla oyuna entegre etti. Bu oyunlardan biri, dünyanın en çok satan video oyunlarından biri olan “Minecraft”tır. NVIDIA ve Microsoft birlikte RTX’i “Minecraft” oyununa entegre etmeyi başardılar; bu, Global Aydınlatma ve çeşitli ışık yansıma efektlerinin gerçek zamanlı render’ını gerçekleştirebiliyor. İşte oyun deneyiminin nasıl görüneceğine dair bir örnek:
Minecraft dışında, NVIDIA ayrıca Shadow Torch, Project X, Infinite Law, Xuanyuan Sword Seven, Lily of the Valley Project ve Borderland gibi 6 başka RTX destekli oyunu da duyurdu.
RTX ile, sadece oyun deneyiminiz yükselmekle kalmayacak, aynı zamanda oyun üretimi de daha kolay hale gelecektir. Normalde, birçok sanatçının render’da etkileyici ve gölge efektlerini tamamlaması gerekir. Ancak, RTX ile bu süreç daha otomatik hale gelecek ve sadece bir kişi tarafından yapılabilecektir.
Oyun üretiminin yanı sıra, NVIDIA CEO’su Jensen Huang, NVIDIA ışın izleme teknolojisini destekleyen GeForce RTX 2080 ile entegre edilmiş bir oyun dizüstü bilgisayarı MAX-Q’yu da duyurdu. En güzeli, sadece 2.5 kg ağırlığında olmasıdır.
Açık kaynak otonom sürüş derin sinir ağı NVIDIA DRIVE AGX Orin™ piyasaya sürüldü
Bu yılki NVIDIA GTC sırasında, otonom araçlar ve robotlar için son derece gelişmiş bir yazılım tanımlı platform olan NVIDIA DRIVE AGX Orin™’i tanıttılar.
Bu modelin ana özelliği, DRIVE transfer öğrenimini kullanmasıdır; bu, önceden eğitilmiş modelin orijinal ekipman üreticisinin belirli araçları, sensörleri ve belirli bölgeleri için özel ihtiyaçlarına uyacak şekilde ayarlanmasına olanak tanır. NVIDIA ortakları bu modeli yeniden eğitebilir ve TensorRT kullanarak optimize edebilirler.
Bu platform, 17 milyar transistörden oluşan yeni bir sistem çipi (SoC) olan Orin ile desteklenmektedir. Orin SoC, NVIDIA’nın bir sonraki nesil GPU mimarisini ve Arm Hercules CPU çekirdeklerini entegre eder; önceki Arm’ın DynamIQ teknolojisine kıyasla güç ve alan verimliliğini %10 artırır.
Ayrıca, toplamda saniyede 200 trilyon işlem gerçekleştiren yeni derin öğrenme ve bilgisayarla görme hızlandırıcıları ile tamamlanmıştır; bu, NVIDIA’nın önceki nesil Xavier SoC’sinin 320 TOPs’ine göre neredeyse 7 kat daha fazla performans sunar. Dahası, Orin, 200 Tops’ta yalnızca 60W ile 70W arasında güç tüketerek 200Gbps’ten fazla veriyi işleyebilir.
Pegasus’a benzer şekilde, Orin, L2 (hem direksiyonu hem de hızı kontrol edebilen ancak her ikisini birden yapamayan araçlar) ile L5 (denetleyici olmadan tamamen kendi kendine sürüş yapabilen araçlar) seviyeleri için uygundur ve OEM’lerin büyük ölçekli ve karmaşık yazılım ürünleri geliştirmesine olanak tanır. Ayrıca, hem Orin hem de Xavier, açık CUDA ve TensorRT API’leri ve kütüphaneleri aracılığıyla programlanabilir olduğundan, geliştiriciler yatırımlarını birden fazla ürün nesli boyunca kullanabilirler.
NVIDIA DRIVE AGX Orin’in 2022’de üretim uygulamalarına girmesi bekleniyor.
NVIDIA, Parabricks ile biyolojik alana giriyor
AI devrimi her sektörde yayılırken, NVIDIA kişiselleştirilmiş sağlık hizmetlerine yöneliyor.
Dizilim teknolojisindeki ilerlemeler, genomik verilerin patlama yapmasına neden oldu; toplam dizilim verisi her yedi ayda bir iki katına çıkıyor. Bu kadar çok veri ile, her bulutun CPU’larının tamamını kullanmak ve genom analizi yapmak 200 günden fazla sürer.
Genom topluluğu DNA’dan yeni içgörüler çıkarmaya devam ediyor, ancak genom analizi geleneksel olarak dizilim boru hattında bir hesaplama darboğazı olmuştur. Bu, GPU hızlandırması kullanılarak aşılabilir.
Önemli genomik analiz süreçleri için devam eden GPU hızlandırma yol haritasını sunmak amacıyla, Parabricks (Michigan, Ann Arbor merkezli, genomik için GPU yazılımı geliştiren bir firma) resmi olarak NVIDIA Healthcare ekibine katılarak GPU hızlandırmalı genomik analizi ilerletmeye devam ediyor.
Yeni nesil dizileme, ulusal dizileme programları ve klinik genomik ile yüksek talep görüyor ve kişiselleştirilmiş tıbbı yönlendiriyor. Parabricks ekibinin NVIDIA’ya katılmasından dolayı heyecanlıyız ve genomik analizi bir sonraki seviyeye taşımak için hızlı ve doğru genom analizi araçları sağlamaya devam edeceğiz.
Kimberly Powell, NVIDIA Sağlık Başkan Yardımcısı
Birlikte, BGI, genomik tabanlı kişiselleştirilmiş tıbbın maliyetini potansiyel olarak düşürebilecek en yüksek verimliliğe sahip genom dizileyicisini inşa etmek için NVIDIA V100 GPU’ları ve Parabricks yazılımını kullanıyor.
Huang ayrıca, derin öğrenme, makine öğrenimi ve yüksek performanslı hesaplama için CUDA tabanlı hızlandırılmış bir genom işleme aracı olan NVIDIA PARABRICKS Genome Analysis Toolkit’i duyurdu.
Ayrıca, Huang, veri iletim modlarını tanımlamak ve veri etkileşimini optimize etmek için 5G baz istasyonlarına CUDA uygulamak üzere Ericsson ile çalıştığını da ekledi.
Yayınlanan NVIDIA ISAAC Robot SDK
Son olarak, GTC’nin sonunda NVIDIA, yeni simülasyon yetenekleri, yeni DNN’ler ve daha fazlası ile Isaac SDK 2019.3’ün kullanılabilirliğini duyurdu.
NVIDIA Isaac Yazılım Geliştirme Kiti (SDK), Simülasyon, Navigasyon ve Manipülasyon ile sektörün ilk Robotik AI Geliştirme Platformudur. SDK, Isaac Engine, yüksek performanslı robotik algoritma paketleri (GEM’ler), donanım referans uygulamaları ve Navigasyon için Isaac Sim, güçlü bir simülasyon platformunu içerir.
SDK, üreticilerin, araştırmacıların ve girişimcilerin modern robotlara algılama ve navigasyon için Yapay Zeka (AI) eklemelerini kolaylaştırarak robot geliştirmeyi hızlandırır.
NVIDIA CEO’su Jensen Huang, sonunda yeni geliştirilen LEONARDO’yu canlı bir demo yapmak için kullandı. Bu, blokları istifleme ve kullanıcı ile sanal bir ajan aracılığıyla fiziksel nesneleri değiştirme gibi görevleri yerine getirebilen bir manipülasyon robotudur.
LEONARDO’nun eğitimi simülasyon ve gerçek dünya ortamında birlikte yapılmaktadır. Issac Gym simülasyon eğitim alanında, mühendislerin beklediği işlemleri çok sayıda eğitimle öğrenir ve ardından bu işlemleri gerçek dünyada tamamlayabilir.
Özet
Bu yılki NVIDIA GTC 2019’un Suzhou, Çin’deki etkinliği için hepsi bu. Belki de NVIDIA GTC’nin ne hakkında olduğunu hala bilmiyorsunuz, ancak bu yıl NVIDIA GTC 2019’da daha önce piyasaya sürülen NVIDIA Jetson Nano hakkında çeşitli haberler görmüş olabilirsiniz!
NVIDIA Jetson Nano nedir?
NVIDIA® Jetson Nano™ Geliştirici Kiti, modern AI iş yüklerini benzeri görülmemiş boyut, güç ve maliyetle çalıştırmak için hesaplama performansı sunar. Geliştiriciler, öğrenciler ve yapımcılar artık görüntü sınıflandırma, nesne tespiti, segmentasyon ve konuşma işleme gibi uygulamalar için AI çerçevelerini ve modellerini çalıştırabilirler.
İlgileniyor musunuz? O halde, NVIDIA Jetson Nano’nun fiyatını sadece $89! olarak düşürdüğümüz bu fırsatı kaçırmayın! Makine Öğrenimi ve AI yolculuğunuza başlamak için NVIDIA Jetson Nano‘yu alın!
Daha fazla NVIDIA ürünü ile ilgileniyor musunuz? Tüm NVIDIA ürünlerimizi buradan kontrol edebilirsiniz!