Nvidia telah bekerja sama dengan Open Robotics untuk mendorong kemampuan kecerdasan buatan baru di Sistem Operasi Robot (ROS).
Perjanjian non-eksklusif ini akan membuat Open Robotics memperluas ROS 2, versi terbaru dari kerangka robotika sumber terbuka, untuk lebih mendukung perangkat keras Nvidia – dan khususnya jajaran Jetson, komponen berdaya rendah yang menggabungkan inti Arm dengan GPU milik perusahaan. dan inti akselerator pembelajaran mendalam untuk mendorong aplikasi kecerdasan buatan yang canggih dan tertanam.
“Pengguna kami telah membuat dan mensimulasikan robot dengan perangkat keras Nvidia selama bertahun-tahun, dan kami ingin memastikan bahwa ROS 2 dan Ignition bekerja dengan baik pada platform tersebut,” kata Brian Gerkey, kepala eksekutif Open Robotics. Pendaftaran.
“Kami paling tertarik dengan dua hal: robot dan open source. Kemitraan ini memiliki keduanya. Kami bekerja sama dengan Nvidia untuk meningkatkan pengalaman pengembang komunitas robotika global dengan memperluas perangkat lunak sumber terbuka yang diandalkan oleh para ahli robotika. Kami sangat antusias untuk bekerja sama secara langsung dengan Nvidia dan mendapatkan dukungan mereka saat kami memperluas perangkat lunak kami untuk memanfaatkan perangkat keras mereka secara maksimal.”
Tim ini akan melihat Open Robotics mengerjakan ROS untuk meningkatkan aliran data antara berbagai prosesor – CPU, GPU, NVDLA, dan Tensor Cores – pada perangkat keras Jetson Nvidia sebagai sarana untuk meningkatkan pemrosesan data bandwidth tinggi.
Sebagai bagian dari hal tersebut, lingkungan simulasi Open Robotics Ignition dan Isaac Sim dari Nvidia akan mendapatkan interoperabilitas – yang berarti model robot dan lingkungan dapat dipindahkan dari satu ke yang lain, setidaknya ketika perangkat lunak tersebut selesai pada awal tahun depan.
Mengenai mengapa portofolio akselerasi komputasi Nvidia, dan khususnya rangkaian produk Jetson yang tertanam, harus menarik bagi para pembuat robot, Gerkey mengatakan: “Nvidia telah banyak berinvestasi dalam perangkat keras komputasi yang relevan untuk beban kerja robotika dan AI modern. Robot menyerap dan memproses data dalam jumlah besar dari sensor seperti kamera dan laser. Arsitektur Nvidia memungkinkan aliran data terjadi dengan sangat efisien.”
Murali Gopalakrishna, kepala manajemen produk, Mesin Cerdas, di Nvidia mengatakan tentang hubungan ini: “Platform komputasi berakselerasi GPU Nvidia adalah inti dari banyak aplikasi robot AI dan banyak di antaranya dikembangkan menggunakan ROS, jadi masuk akal jika kami bekerja. erat dengan robotika terbuka untuk memajukan bidang robotika.
Pekerjaan ini juga menghadirkan beberapa Isaac GEM baru, paket akselerasi perangkat keras untuk ROS yang dirancang untuk menggantikan kode yang seharusnya berjalan di CPU. PERMATA terbaru mencakup paket untuk menangani pencitraan stereo dan data point cloud, konversi ruang warna, koreksi distorsi lensa, serta deteksi dan pemrosesan AprilTags – tag fidusia 2D bergaya Kode QR yang dikembangkan di Universitas Michigan.
Namun kemitraan ini tidak berarti keduanya akan stabil. “Kami sangat ingin memperluas ROS 2 dengan cara serupa pada perangkat keras yang dipercepat lainnya,” Gerkey memberi tahu kami tentang rencana dukungan untuk perangkat lain seperti Segudang X dari Intel dan TPU Google – belum lagi perangkat keras GPU dari saingan Nvidia, AMD.
“Faktanya, kami merencanakan pekerjaan yang kami lakukan bersama Nvidia untuk meletakkan dasar bagi ekstensi tambahan untuk arsitektur tambahan. Kepada produsen perangkat keras lain: silakan hubungi kami untuk membicarakan tentang ekstensi untuk platform Anda!”
Isaac GEM terbaru tersedia di Nvidia Repositori GitHub Sekarang; sementara itu, lingkungan simulasi yang dapat dioperasikan diperkirakan belum akan dirilis hingga musim semi (belahan bumi utara) tahun 2022.
Gopalakrishna dari Nvidia mengatakan ada kemungkinan bagi pengembang ROS untuk mulai bereksperimen sebelum tanggal rilis. “Simulator ini sudah memiliki jembatan ROS 1 dan ROS 2 dan memiliki contoh penggunaan banyak paket ROS populer untuk navigasi (nav2) dan manipulasi (MoveIT). Banyak dari pengembang ini juga memanfaatkan Isaac Sim untuk menghasilkan data sintetis guna melatih tumpukan persepsi di robot mereka. Rilis musim semi kami akan menghadirkan fungsionalitas tambahan seperti interoperabilitas antara Gazebo Ignition dan Isaac Sim.”
Saat kami menanyakan peningkatan kinerja apa yang dapat diharapkan pengguna dari Isaac GEM baru dibandingkan dengan paket khusus CPU, kami diberitahu: “Jumlah peningkatan kinerja akan bervariasi tergantung pada seberapa banyak paralelisme bawaan yang ada dalam beban kerja tertentu. Namun kami dapat mengatakan bahwa kami melihat peningkatan kinerja yang sangat besar untuk persepsi dan beban kerja terkait AI. Dengan menggunakan prosesor yang tepat untuk mempercepat berbagai tugas, kami melihat peningkatan kinerja dan efisiensi daya yang lebih baik.”
Mengenai fitur tambahan yang sedang direncanakan, Gopalakrishna mengatakan: “Nvidia bekerja sama dengan Open Robotics untuk membuat kerangka ROS lebih efisien untuk akselerasi perangkat keras dan kami juga akan terus merilis beberapa Isaac GEM baru, paket perangkat lunak akselerasi perangkat keras kami untuk ROS.
“Beberapa di antaranya adalah DNN yang biasa digunakan dalam tumpukan persepsi robotika. Di sisi simulator, kami berupaya menambahkan dukungan untuk lebih banyak sensor dan robot serta merilis lebih banyak sampel yang relevan dengan komunitas ROS.” ®
Sumber: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2021/09/22/nvidia_open_robotics/
