（文章來源：鎂客網(wǎng)）

英偉達(dá)發(fā)布了用于自動(dòng)駕駛和機(jī)器人的軟件定義平臺(tái)——NVIDIA DRIVE AGX Orin。該平臺(tái)內(nèi)置全新Orin系統(tǒng)級(jí)芯片，Orin由170億個(gè)晶體管組成，集成了NVIDIA新一代GPU架構(gòu)和Arm Hercules CPU內(nèi)核以及全新深度學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺加速器，每秒可運(yùn)行200萬億次計(jì)算，是上一代Xavier系統(tǒng)級(jí)芯片性能的7倍。

Orin可處理在自動(dòng)駕駛汽車和機(jī)器人中同時(shí)運(yùn)行的大量應(yīng)用和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并且達(dá)到了ISO 26262 ASIL-D等系統(tǒng)安全標(biāo)準(zhǔn)。值得注意的是，Orin支持可編程，并且有豐富的工具和軟件庫支持，與之前的Xavier處理器兼容，支持從L2到L5級(jí)別的自動(dòng)駕駛。而且由于Orin和Xavier均可通過開放的CUDA、TensorRT API及各類庫進(jìn)行編程，因此開發(fā)者能夠在一次性投資后使用跨多代的產(chǎn)品。

英偉達(dá)創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官黃仁勛表示：“打造安全的自動(dòng)駕駛汽車，也許是當(dāng)今社會(huì)所面臨的最大計(jì)算挑戰(zhàn)。實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛汽車所需的投入呈指數(shù)級(jí)增長，面對(duì)復(fù)雜的開發(fā)任務(wù)，像Orin這樣的可擴(kuò)展、可編程、軟件定義的AI平臺(tái)不可或缺。”

硬件之外，英偉達(dá)還發(fā)布了一套使用主動(dòng)學(xué)習(xí)、聯(lián)邦學(xué)習(xí)和遷移學(xué)習(xí)來訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工具。以聯(lián)邦學(xué)習(xí)為例，可以讓多個(gè)組織和公司在不移動(dòng)或共享數(shù)據(jù)的情況下進(jìn)行合作，英偉達(dá)將訓(xùn)練模型發(fā)送給各個(gè)合作伙伴，每個(gè)合作伙伴在自己的數(shù)據(jù)上訓(xùn)練模型。

Isaac SDK包括Isaac Robotics Engine（提供應(yīng)用程序框架），Isaac GEM（預(yù)先構(gòu)建的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、算法、庫、驅(qū)動(dòng)程序和API），用于室內(nèi)物流的參考應(yīng)用程序以及訓(xùn)練機(jī)器人Isaac Sim的第一個(gè)版本（提供導(dǎo)航功能）。

對(duì)象檢測(cè)——識(shí)別用于導(dǎo)航、交互或操控的對(duì)象；自由空間分割——檢測(cè)和分割外部世界，例如確定人行道在哪里，以及機(jī)器人可以在哪里行駛；3D姿態(tài)估計(jì)——了解目標(biāo)的位置和方向，從而實(shí)現(xiàn)諸如機(jī)械臂拾取物體的任務(wù)；2D人體姿態(tài)估計(jì)——將姿態(tài)估計(jì)應(yīng)用于人，這對(duì)于與人互動(dòng)的機(jī)器人（例如配送機(jī)器人）和協(xié)作機(jī)器人（專門設(shè)計(jì)用于與人合作）非常重要。

以新推出Isaac Sim機(jī)器人為例，它可以將所生成的軟件部署到在現(xiàn)實(shí)世界中運(yùn)行的真實(shí)機(jī)器人中。通過仿真，開發(fā)人員可以在極端情況下（即困難或異常情況下）對(duì)機(jī)器人進(jìn)行測(cè)試，以進(jìn)一步加強(qiáng)對(duì)它的訓(xùn)練。這有望大大加快機(jī)器人的開發(fā)速度，從而實(shí)現(xiàn)綜合數(shù)據(jù)的訓(xùn)練。另外，Isaac SDK還支持多機(jī)器人仿真。這使開發(fā)人員可以將多個(gè)機(jī)器人放入仿真環(huán)境中進(jìn)行測(cè)試，以便它們學(xué)會(huì)彼此相關(guān)的工作。

英偉達(dá)在去年的GTC China上發(fā)布了支持自動(dòng)低精度推理的TensorRT 5，今天英偉達(dá)發(fā)布了TensorRT 7，內(nèi)置新型深度學(xué)習(xí)編譯器，支持各種類型的RNN、CNN和Transformer，相較于TRT 5只支持30種變換，TRT 7可以支持1000多種不同的計(jì)算變換和優(yōu)化。TRT 7可為開發(fā)者設(shè)計(jì)的大量RNN配置自動(dòng)生成代碼，逐點(diǎn)融合LSTM單元，甚至可跨多個(gè)時(shí)間步長進(jìn)行融合，并且盡可能做自動(dòng)低精度推理。

借助TRT 7，全球各地的開發(fā)者都可以實(shí)現(xiàn)會(huì)話式AI應(yīng)用，大幅減少推理延遲。舉個(gè)例子，通常情況下，一套端到端的自然語言理解流程可能由幾十種模型構(gòu)成，比如RNN、CNN、自編碼器等等，TRT 7可對(duì)所有模型進(jìn)行編譯，使其在英偉達(dá)GPU上運(yùn)行?；谟ミ_(dá)T4的推理會(huì)話AI只需要0.3秒，而CPU的推理延遲卻高達(dá)3秒。

如今，英偉達(dá)已經(jīng)售出了15億塊GPU，在使用的每塊GPU都兼容CUDA。英偉達(dá)的CUDA平臺(tái)具有豐富的庫、工具和應(yīng)用程序。僅在去年，英偉達(dá)發(fā)布了500多個(gè)SDK和庫，通過優(yōu)化軟件棧，英偉達(dá)提高了GPU的性能，讓深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練在三年內(nèi)提高了4倍，深度學(xué)習(xí)推理在一年內(nèi)提高了2倍。

HPC應(yīng)用方面，NASA在英偉達(dá)GPU上通過FUN3D軟件運(yùn)行火星著陸情景模擬，產(chǎn)生高達(dá)150TB的數(shù)據(jù)，英偉達(dá)借助DGX-2上運(yùn)行的Magnum IO GPU Direct Storage技術(shù)，可“實(shí)時(shí)”對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化處理。另外，由于GPU的訓(xùn)練成本只有傳統(tǒng)CPU的十分之一，并且可支持更大規(guī)模的模型訓(xùn)練，英偉達(dá)發(fā)布了深度推薦系統(tǒng)，百度以及阿里均有采用。

CUDA方面，英偉達(dá)發(fā)布了由CUDA加速的Parabricks基因組分析工具包，可實(shí)現(xiàn)30到50倍的加速，目前華大基因已經(jīng)采用Parabricks來進(jìn)行基因變異檢測(cè)，除此之外，CUDA新增加了對(duì)5G vRAN應(yīng)用的支持。
（責(zé)任編輯：fqj）