GPU — это не только про игры: четыре примера с NVIDIA GTC 2019 |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2019-03-31 17:56 C 22 по 26 марта в Калифорнии прошла конференция NVIDIA GTC 2019. Компания представила множество новинок и рассказала об успехах в области искусственного интеллекта, машинного обучения и анализа данных. CEO NVIDIA Дженсен Хуанг отметил ключевые моменты в своём выступлении:
NVIDIA активно трансформируется и всё чаще ассоциируется не только с видеокартами для игр. Собрали для вас четыре современных примера применения GPU: технологические тренды, за которые стоит зацепиться айтишникам. Искусственный интеллект Он везде. В медицине, образовании, производстве, финансовом секторе, сфере развлечений — это только первое, что приходит на ум. Нейросети и машинное обучение уже давно проникли в нашу жизнь, это не новость. Но сам тренд в том, что сейчас создавать системы с искусственным интеллектом очень просто и быстро. Есть множество курсов, готовых контейнеров для разработчиков, специализированное железо за очень небольшие деньги, заранее настроенные системы для решения типичных задач и, наконец, сообщество специалистов с ответами на ваши вопросы. Советы для разработчиков: изучайте ИИ, пока индустрия не оставила вас позади. Поиграйте с примерами применения ИИ на AI Playground для вдохновения. Читайте также: Искусственный интеллект: как и где изучать — отвечают эксперты Фотореалистичная графика И этот тренд тоже сам по себе не новость. Трассировка лучей существует очень давно, а индустрия кино показывает нам чудеса каждый год, хотя мы уже привыкли к ним и не замечаем. Тренд — трассировка в реальном времени за приемлемые деньги. А это значит, более широкое распространение графики, которую сложно отличить от реальных фото- и видеосъёмок. RTX 2060 стоит «всего лишь» 31 990 ?. Да, это довольно много для видеокарты, как одного из компонентов компьютера, но это очень мало для такой технологии, которую сложно было и представить лет 10 назад. Поддержка RTX уже есть почти во всех популярных движках, а трассировкой в реальном времени занимается не только NVIDIA — технология теперь уже не просто есть, ей можно и нужно пользоваться. И игры — не единственная сфера применения. Даже полноценная трассировка пути вполне реальна в ближайшем будущем, как показали эксперименты над Quake 2. Советы для разработчиков: присмотритесь к платформе и следите за новостями в сфере. Задумайтесь над добавлением поддержки трассировки лучей в свой следующий проект. Читайте также: Обновлённый Quake II и драйверы Creator Ready: главное про технологию NVIDIA RTX с GTC 2019 Стриминг для игр Google показала Stadia, на GTC 2019 можно было потрогать GeForce Now. Детская шутка «скачать более мощный компьютер» становится реальностью. Скоро мы все будем играть в игры фотореалистичного качества с дешёвых хромбуков по подписке. Попытки сделать что-то подобное были и раньше, но сейчас за дело берутся серьёзные игроки с большой базой пользователей и технологическими возможностями. И та же трассировка лучей здесь кажется очень логичным дополнением. Беспилотный транспорт Его будет всё больше. Автономные машины превращаются из дорогостоящих разработок отдельных компаний в платформу, на которой каждый сможет построить своё решение. Читайте также: Как работает беспилотный транспорт В области автомобилестроения этот тренд ещё больше ускоряется распространением электрокаров. В классических авто есть два очень сложных агрегата: двигатель внутреннего сгорания и коробка передач. Их создание и совершенствование было уделом известных брендов, и зайти просто так со стороны было довольно сложно. В электромобилях же банально нет этих частей, с электродвигателями работать относительно просто. Добавляем сюда решения для автономности и получаем готовый продукт. NVIDIA же нашла в этой области чуть ли не идеальное пересечение всех своих технологий и направлений развития. С датчиков поступают сигналы и видео, которые нужно быстро обрабатывать на GPU, применяя ИИ, а обучать модель можно в виртуальном фотореалистичном окружении. Теперь ещё и в сотрудничестве с Toyota. Советы для разработчиков: изучите возможности платформы Jetson, начав с Jetson Nano за 99 $. Попробуйте построить своего робота, дрона или интеллектуальную систему распознавания лиц, которые будут работать автономно без Интернета. Источник: m.vk.com Комментарии: |
|