Nvidia は、Open Robotics と連携して、Robot Operating System (ROS) で新しい人工知能機能を推進しています。
この非独占的契約により、Open Robotics は ROS 2 (オープンソース ロボティクス フレームワークの最新バージョン) を拡張して、Nvidia ハードウェア、特に Jetson シリーズ、Arm コアと同社独自の GPU を組み合わせた低電力パーツをより適切にサポートすることになります。ディープラーニング アクセラレータ コアは、エッジおよび組み込みの人工知能アプリケーションを駆動します。
Open Robotics の最高経営責任者である Brian Gerkey 氏は、次のように述べています。 登録.
「私たちは、ロボットとオープンソースという XNUMX つのことに最も興奮しています。 このパートナーシップには両方があります。 私たちは Nvidia と協力して、ロボット工学者が依存しているオープン ソース ソフトウェアを拡張することで、グローバル ロボット コミュニティの開発者エクスペリエンスを向上させています。 Nvidia と直接協力し、ハードウェアを最大限に活用するためにソフトウェアを拡張する際のサポートを得られることを嬉しく思います。」
チームアップでは、Open Robotics が ROS に取り組んで、Nvidia の Jetson ハードウェア上のさまざまなプロセッサ (CPU、GPU、NVDLA、および Tensor コア) 間のデータ フローを改善し、高帯域幅データの処理を促進することを確認します。
その一環として、Open Robotics の Ignition と Nvidia の Isaac Sim シミュレーション環境は、相互運用性を獲得する予定です。つまり、少なくともソフトウェアが来年初めに完成するときには、ロボットと環境モデルを一方から他方に移動できます。
Nvidia のアクセラレーテッド コンピューティング ポートフォリオ、特に組み込みの Jetson 製品ファミリがロボット メーカーにアピールする理由について、Gerkey 氏は次のように述べています。 ロボットは、カメラやレーザーなどのセンサーから大量のデータを取り込み、処理します。 Nvidia のアーキテクチャにより、そのデータ フローを非常に効率的に行うことができます。」
Nvidia の Intelligent Machines の製品管理責任者である Murali Gopalakrishna 氏は、この接続について次のように述べています。オープンロボティクスと密接に連携し、ロボティクスの分野を前進させます。
この作業には、CPU で実行されるコードを置き換えるように設計された ROS 用のハードウェア アクセラレーション パッケージである、いくつかの新しい Isaac GEM も含まれています。 最新の GEM には、ステレオ イメージングと点群データ、色空間変換、レンズ歪み補正、AprilTags (ミシガン大学で開発された QR コード スタイルの 2D 基準タグ) の検出と処理を処理するためのパッケージが含まれています。
ただし、このパートナーシップは、両者が順調に進んでいることを意味するものではありません。 「他の高速化されたハードウェアでも同様の方法で ROS 2 を拡張したいと考えています」と Gerkey 氏は次のような他のデバイスのサポート計画について語っています。 Intelの無数のX および GoogleのTPU – Nvidia のライバルである AMD の GPU ハードウェアは言うまでもありません。
「実際、Nvidia と協力して、追加のアーキテクチャに対する追加の拡張機能の基盤を築くことを計画しています。 他のハードウェア メーカーへ: お使いのプラットフォームの拡張機能についてご相談ください。」
最新の Isaac GEM は、Nvidia の Web サイトで入手できます。 GitHubリポジトリ 今; 一方、相互運用可能なシミュレーション環境は、(北半球の) 2022 年春までリリースされない予定です。
Nvidia の Gopalakrishna 氏は、ROS 開発者がリリース日より前に実験を開始する可能性があると述べました。 「シミュレーターには既に ROS 1 と ROS 2 ブリッジがあり、ナビゲーション (nav2) と操作 (MoveIT) に人気のある ROS パッケージの多くを使用した例があります。 これらの開発者の多くは、Isaac Sim を活用して合成データを生成し、ロボットの認識スタックをトレーニングしています。 春のリリースでは、Gazebo Ignition と Isaac Sim の間の相互運用性などの追加機能が提供されます。」
CPU のみのパッケージと比較して、ユーザーが新しい Isaac GEM からどの程度のパフォーマンス向上を期待できるかを尋ねたところ、次のように答えられました。 しかし、認識および AI 関連のワークロードのパフォーマンスが桁違いに向上していると言えます。 適切なプロセッサを使用してさまざまなタスクを高速化することで、パフォーマンスが向上し、電力効率が向上します。」
パイプラインの追加機能について、Gopalakrishna 氏は次のように述べています。
「これらの一部は、ロボット工学の認識スタックで一般的に使用される DNN になります。 シミュレーター側では、より多くのセンサーとロボットのサポートを追加し、ROS コミュニティに関連するより多くのサンプルをリリースするために取り組んでいます。」 ®
ソース: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2021/09/22/nvidia_open_robotics/
