Nvidia si è unita a Open Robotics per promuovere nuove funzionalità di intelligenza artificiale nel Robot Operating System (ROS).
L'accordo non esclusivo vedrà Open Robotics estendere ROS 2, l'ultima versione del framework di robotica open source, per supportare meglio l'hardware Nvidia – e in particolare la sua gamma Jetson, componenti a basso consumo che combinano i core Arm con la GPU dell'azienda. e core acceleratori di deep learning per promuovere applicazioni di intelligenza artificiale edge e embedded.
"I nostri utenti costruiscono e simulano robot con hardware Nvidia da anni e vogliamo essere sicuri che ROS 2 e Ignition funzionino bene su quelle piattaforme", ha detto Brian Gerkey, amministratore delegato di Open Robotics Il registro.
“Ci entusiasmano soprattutto due cose: i robot e l’open source. Questa partnership ha entrambi. Stiamo lavorando insieme a Nvidia per migliorare l'esperienza degli sviluppatori per la comunità globale di robotica estendendo il software open source su cui fanno affidamento gli esperti di robotica. Siamo entusiasti di lavorare direttamente con Nvidia e di avere il loro supporto mentre estendiamo il nostro software per sfruttare al massimo il loro hardware."
Il team vedrà Open Robotics lavorare su ROS per migliorare il flusso di dati tra i vari processori (CPU, GPU, NVDLA e Tensor Core) sull'hardware Jetson di Nvidia come mezzo per potenziare l'elaborazione dei dati a larghezza di banda elevata.
In questo contesto, gli ambienti di simulazione Ignition di Open Robotics e Isaac Sim di Nvidia acquisiranno l'interoperabilità, il che significa che i modelli di robot e ambiente potranno essere spostati dall'uno all'altro, almeno quando il software sarà terminato all'inizio del prossimo anno.
Per quanto riguarda il motivo per cui il portafoglio di elaborazione accelerata di Nvidia, e in particolare la sua famiglia di prodotti Jetson integrati, dovrebbe attrarre i produttori di robot, Gerkey ha affermato: “Nvidia ha investito molto in hardware di elaborazione rilevante per la robotica moderna e i carichi di lavoro di intelligenza artificiale. I robot acquisiscono ed elaborano grandi volumi di dati da sensori come fotocamere e laser. L'architettura di Nvidia consente che il flusso di dati avvenga in modo incredibilmente efficiente."
Murali Gopalakrishna, responsabile della gestione del prodotto, Intelligent Machines, presso Nvidia, ha detto del collegamento: "La piattaforma di calcolo accelerato da GPU di Nvidia è al centro di molte applicazioni robotiche AI e molte di queste sono sviluppate utilizzando ROS, quindi è logico che lavoriamo strettamente con la robotica aperta per far avanzare il campo della robotica.
Il lavoro porta con sé anche alcuni nuovi Isaac GEM, pacchetti con accelerazione hardware per ROS progettati per sostituire il codice che altrimenti verrebbe eseguito sulla CPU. Gli ultimi GEM includono pacchetti per la gestione di immagini stereo e dati di nuvole di punti, conversione dello spazio colore, correzione della distorsione dell'obiettivo e rilevamento ed elaborazione di AprilTags: tag fiduciali 2D in stile QR Code sviluppati presso l'Università del Michigan.
La partnership non significa però che i due stiano andando d'accordo. "Siamo ansiosi di estendere ROS 2 in modi simili su altri hardware accelerati", ci ha detto Gerkey del supporto pianificato per altri dispositivi come Myriad X di Intel ed TPU di Google – per non parlare dell'hardware GPU della rivale Nvidia AMD.
“Infatti, pianifichiamo il lavoro che faremo insieme a Nvidia per gettare le basi per ulteriori estensioni per ulteriori architetture. Ad altri produttori di hardware: contattateci per parlare di estensioni per la vostra piattaforma!”
Gli ultimi Isaac GEM sono disponibili su Nvidia Repository GitHub Ora; gli ambienti di simulazione interoperabili, nel frattempo, non dovrebbero essere rilasciati fino alla primavera (nell'emisfero settentrionale) del 2022.
Gopalakrishna di Nvidia ha detto che è possibile per gli sviluppatori ROS iniziare a sperimentare prima della data di rilascio. “Il simulatore dispone già di un bridge ROS 1 e ROS 2 e contiene esempi di utilizzo di molti dei popolari pacchetti ROS per la navigazione (nav2) e la manipolazione (MoveIT). Molti di questi sviluppatori stanno sfruttando Isaac Sim anche per generare dati sintetici per addestrare lo stack di percezione nei loro robot. La nostra versione primaverile porterà funzionalità aggiuntive come l’interoperabilità tra Gazebo Ignition e Isaac Sim”.
Quando abbiamo chiesto quale miglioramento delle prestazioni potevano aspettarsi gli utenti dai nuovi Isaac GEM rispetto ai pacchetti solo CPU, ci è stato detto: “L’entità del miglioramento delle prestazioni varierà a seconda di quanto parallelismo intrinseco esiste in un dato carico di lavoro. Ma possiamo dire che stiamo assistendo a un aumento di ordine di grandezza nelle prestazioni per la percezione e nei carichi di lavoro legati all’intelligenza artificiale. Utilizzando il processore appropriato per accelerare le diverse attività, osserviamo un aumento delle prestazioni e una migliore efficienza energetica.”
Per quanto riguarda le funzionalità aggiuntive in cantiere, Gopalakrishna ha dichiarato: “Nvidia sta lavorando con Open Robotics per rendere il framework ROS più snello per l’accelerazione hardware e continueremo anche a rilasciare molteplici nuovi Isaac GEM, i nostri pacchetti software con accelerazione hardware per ROS.
“Alcuni di questi saranno DNN comunemente utilizzati negli stack di percezione della robotica. Dal punto di vista del simulatore, stiamo lavorando per aggiungere il supporto per più sensori e robot e rilasciare più campioni rilevanti per la comunità ROS”. ®
Fonte: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2021/09/22/nvidia_open_robotics/
