Nvidia se ha asociado con Open Robotics para impulsar nuevas capacidades de inteligencia artificial en el sistema operativo de robots (ROS).
El acuerdo no exclusivo permitirá a Open Robotics ampliar ROS 2, la última versión del marco de robótica de código abierto, para soportar mejor el hardware de Nvidia y, en particular, su gama Jetson, piezas de bajo consumo que combinan núcleos Arm con la propia GPU de la empresa. y núcleos aceleradores de aprendizaje profundo para impulsar aplicaciones de inteligencia artificial integradas y de vanguardia.
"Nuestros usuarios han estado construyendo y simulando robots con hardware Nvidia durante años, y queremos asegurarnos de que ROS 2 e Ignition funcionen bien en esas plataformas", dijo Brian Gerkey, director ejecutivo de Open Robotics. El registro.
“Lo que más nos entusiasma son dos cosas: los robots y el código abierto. Esta asociación tiene ambos. Estamos trabajando junto con Nvidia para mejorar la experiencia de los desarrolladores de la comunidad robótica global ampliando el software de código abierto en el que confían los robóticos. Estamos entusiasmados de trabajar directamente con Nvidia y contar con su apoyo a medida que ampliamos nuestro software para aprovechar al máximo su hardware”.
El equipo verá a Open Robotics trabajando en ROS para mejorar el flujo de datos entre los distintos procesadores (CPU, GPU, NVDLA y Tensor Cores) en el hardware Jetson de Nvidia como un medio para impulsar el procesamiento de datos de gran ancho de banda.
Como parte de eso, los entornos de simulación Ignition de Open Robotics y Isaac Sim de Nvidia ganarán interoperabilidad, lo que significa que los modelos de robot y entorno se pueden mover de uno a otro, al menos cuando el software esté terminado a principios del próximo año.
En cuanto a por qué el portafolio de computación acelerada de Nvidia, y en particular su familia de productos Jetson integrados, debería atraer a los fabricantes de robots, Gerkey dijo: “Nvidia ha invertido mucho en hardware de computación que es relevante para la robótica moderna y las cargas de trabajo de IA. Los robots ingieren y procesan grandes volúmenes de datos procedentes de sensores como cámaras y láseres. La arquitectura de Nvidia permite que el flujo de datos se produzca de manera increíblemente eficiente”.
Murali Gopalakrishna, jefe de gestión de productos de Máquinas Inteligentes de Nvidia, dijo sobre la conexión: “La plataforma informática acelerada por GPU de Nvidia es el núcleo de muchas aplicaciones de robots de IA y muchas de ellas se desarrollan utilizando ROS, por lo que es lógico que trabajemos estrechamente con la robótica abierta para avanzar en el campo de la robótica.
El trabajo también trae consigo algunos nuevos Isaac GEM, paquetes acelerados por hardware para ROS diseñados para reemplazar el código que de otro modo se ejecutaría en la CPU. Los últimos GEM incluyen paquetes para manejar imágenes estéreo y datos de nubes de puntos, conversión de espacio de color, corrección de distorsión de lentes y detección y procesamiento de AprilTags: etiquetas fiduciales 2D estilo código QR desarrolladas en la Universidad de Michigan.
Sin embargo, la asociación no significa que los dos vayan a ser estables. "Estamos ansiosos por extender ROS 2 de manera similar en otro hardware acelerado", nos dijo Gerkey sobre el soporte planificado para otros dispositivos como Intel Myriad X y TPU de Google – por no hablar del hardware GPU del rival de Nvidia, AMD.
“De hecho, planeamos que el trabajo que hacemos junto con Nvidia siente las bases para extensiones adicionales para arquitecturas adicionales. A otros fabricantes de hardware: ¡contáctenos para hablar sobre extensiones para su plataforma!
Los últimos Isaac GEM están disponibles en Nvidia Repositorio GitHub ahora; Mientras tanto, no se espera que los entornos de simulación interoperables se lancen hasta la primavera (hemisferio norte) de 2022.
Gopalakrishna de Nvidia dijo que era posible que los desarrolladores de ROS comenzaran a experimentar antes de la fecha de lanzamiento. “El simulador ya tiene un puente ROS 1 y ROS 2 y tiene ejemplos del uso de muchos de los paquetes ROS populares para navegación (nav2) y manipulación (MoveIT). Muchos de estos desarrolladores también están aprovechando Isaac Sim para generar datos sintéticos para entrenar la pila de percepción en sus robots. Nuestro lanzamiento de primavera traerá funcionalidades adicionales como la interoperabilidad entre Gazebo Ignition e Isaac Sim”.
Cuando preguntamos qué aumento de rendimiento podían esperar los usuarios de los nuevos Isaac GEM en comparación con los paquetes solo para CPU, nos dijeron: “La cantidad de aumento de rendimiento variará dependiendo de cuánto paralelismo inherente exista en una carga de trabajo determinada. Pero podemos decir que estamos viendo un aumento de un orden de magnitud en el rendimiento de las cargas de trabajo relacionadas con la percepción y la IA. Al utilizar el procesador adecuado para acelerar las diferentes tareas, vemos un mayor rendimiento y una mejor eficiencia energética”.
En cuanto a las funciones adicionales en proceso, Gopalakrishna dijo: “Nvidia está trabajando con Open Robotics para optimizar el marco ROS para la aceleración de hardware y también continuaremos lanzando múltiples Isaac GEM nuevos, nuestros paquetes de software acelerados por hardware para ROS.
“Algunos de ellos serán DNN que se utilizan comúnmente en pilas de percepción robótica. En el lado del simulador, estamos trabajando para agregar soporte para más sensores y robots y lanzar más muestras que sean relevantes para la comunidad ROS”. ®
Fuente: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2021/09/22/nvidia_open_robotics/
