El dia de ayer NVIDIA presentó los últimos avances que ha desarrollado en COMPUTEX en Taiwan. Hablaron sobre las arquitecturas de sus nuevos procesadores (GPUs y CPUs), robots autónomos, infraestructura de redes y servidores, tecnologias desarrolladas para gaming y por supuesto, inteligencia artificial.
La gran apuesta que tiene NVIDIA en este momento es a la industria al rededor de la infraestructura de inteligencia artificial, seguido por gemelos digitales "digital twins" con simuladores bastante avanzados y gaming
Inteligencia Artificial
Aunque no hubo una seccion dedicada especificamente a inteligencia artificial en el evento, cada una de las secciones sin duda giraban en torno o dependen de esta tecnología. Todas las herramientas que ha estado desarrollando NVIDIA y de las que platicaron en el evento son para facilitar el desarrollo y despliegue de soluciones de I.A o utilizan la I.A para poder generar resultados y herramientas útiles en distintas industrias.
Data centers
Procesadores
Para el lanzamiento de nuevos procesadores NVIDIA estará enfocandose un año en la arquitectura x86 y el otro en la arquitectura ARM.
Grace
Hablaron sobre Grace, su ultimo DPU (Procesador para data centers). Saldrán a la venta el proximo año, aunque no es un producto para consumidores, esat diseñado para granjas de servidores o infraestructura en sitio.
La conexión entre el CPU y GPU dentro de Grace será hasta 15 veces mas rapida que la conexión del resto de los CPUs en la industria.
Por ultimo anunciaron los servidores HGX, los cuales tendran como cerebro el sistema Grace.
Robots autonomos
El área de robótica y sistemas embebeidos es muy grande para NVIDIA, teniendo una participación notoria en el mercado con su gama de productos Jetson. En el evento hablaron sobre los cuatro grandes pilares en la róbotica.
- Entrenar modelos de IA
- Crear simuladores del mundo real para poder hacer pruebas en software sin necesidad de requerir el robot real y un entorno controlado
- La construcción de los robots
- Despliegue de la solucion
Entrenamiento
Para el entrenamiento, NVIDIA presento herramientas para generar datos sintéticos, algo de bastante utilidad cuando no se cuenta con suficiente información para entrenar un modelo.
NVIDIA Isaac replicator facilita hacer modelos de elementos en 3D y generar miles de variantes, cambiando iluminación, materiales, colores, dimensiones etc. Todo esto para poder contar con mas datos al momento de entrenar un modelo
NVIDIA Tao es otra herramienta que mencionaron, esta herramienta cuenta con varios modelos pre entrenados y facilita hacer transfer learning de los modelos, lo cual permite adecuarlo a las necesidades de casa caso de uso en especifico. Por ejemplo si se requiere entrenar un modelo el cual tenga la capacidad de detectar ciertos elementos en una imagen, se toma un modelo preentrenado y solo se le entrena con algunos ejemplos de lo que se quiere aprender, lo cual hace el proceso mucho mas rapido ya que no se entrena el modelo desde cero.
Simulación
La solución de la que platicó NVIDIA sobre simulación es NVIDIA Omniverse el cual es un set de herramientas que permiten generar distintas simulaciones de la realidad, para poder entrenar modelos dentro de estos entornos, por ejemplo generar simulaciones avanzadas del transito y calles para poder entrenar un vehículo autonomo desde software sin la necesidad de tener un vehículo fisico y una locación en donde probarlo.
Agregaron Isaac GYM, una herramienta especializada en generar entornos para entrenar modelos con aprendizaje reforzado. Hicieron mencion a varias empresas que utilizan Omniverse e Isaac para poder entrenar robots en entornos digitales y mostrar cuales son las ventajas y resultados que se pueden esperar de usar este tipo de herramientas.
Construccion
Sobre este pilar NVIDIA se enfocó en hablar de su gama de productos Jetson y Jetpack. Platicando sobre las herramientas que estan disponibles en Jetson, como DeepStream (Con mas de 10mil descargas mes a mes) para procesar data que proviene de varias camaras y Riva para procesamiento de lenguaje natural. Tambien mencionaron Isaac ROS, una herramienta que permite correr algoritmos de robotica aprovechando el GPU de los dispositivos Jetson
Jetson Orin
NVIDIA aprovecho para hablar de nuevo sobre su ultima gama de equipos para Edge computing y Robotica. Enfocandose en la Jetson Orin, la cual ya está disponible en algunos distribuidores selectos. La jetson Orin promete correr hasta 5 veces mas rapida la inferencia en algunos modelos comparado con su version anterior, la Jetson Xavier AGX
Por último, mostraron una plataforma de robotica que va a empezar a vender NVIDIA para que los desarrolladores puedan probar sus algoritmos en un robot fisico, llamado Nova Orin, el cual tendrá:
- 2 AGX Orin
- 2 Camaras RGB
- 1 Camara con lente ojo de pescado (angular)
- 2 Lidar 2D
- 8 sensores ultrasonicos
- 1 Lidas 3D
Gaming
A pesar de mucha especulación, NVIDIA no anuncio una nuieva linea de GPUs para gaming (Esto comunmente lo hacen en sus eventos como GTC) pero platicaron sobre todas las soluciones ty herramientas que tienen para el mercado de gaming.
La empresa está enfocada en varios frentes en el gaming, desde los desarrolladores, hasta los usuarios finales y streamers. Entre los distintos avances y herramientas que han desarrollado platicaron de las siguientes:
- NVIDIA Reflex que reduce latencia para gamers, hasta a la mitad de tiempo
- NVIDIA Video Encoder, un autoencoder hecho con I.A para optimizar la transferencia de video en streams
- Ray tracing, tecnología para mejorar el render de rayos de luz en los video juegos
- NVIDIA Studio y Omniverse, herramientas para facilitar el desarrollo de entornos digitales