Nvidia는 Open Robotics와 협력하여 ROS(로봇 운영 체제)에서 새로운 인공 지능 기능을 구동합니다.
비독점 계약을 통해 Open Robotics는 최신 버전의 오픈 소스 로봇 프레임워크인 ROS 2를 확장하여 Nvidia 하드웨어, 특히 Arm 코어와 회사 자체 GPU를 결합한 Jetson 제품군, 저전력 부품을 더 효과적으로 지원하게 됩니다. 엣지 및 임베디드 인공 지능 애플리케이션을 구동하기 위한 딥 러닝 가속기 코어.
Open Robotics의 최고 경영자인 Brian Gerkey는 "우리 사용자는 수년 동안 Nvidia 하드웨어를 사용하여 로봇을 구축하고 시뮬레이션해 왔으며 ROS 2와 Ignition이 이러한 플랫폼에서 잘 작동하는지 확인하고 싶습니다."라고 말했습니다. 등록.
“우리는 로봇과 오픈 소스라는 두 가지에 가장 흥미를 느낍니다. 이 파트너십에는 두 가지가 모두 있습니다. 우리는 Nvidia와 협력하여 로봇 공학자가 의존하는 오픈 소스 소프트웨어를 확장함으로써 글로벌 로봇 커뮤니티의 개발자 경험을 개선하고 있습니다. 우리는 Nvidia와 직접 협력하고 Nvidia의 하드웨어를 최대한 활용할 수 있도록 소프트웨어를 확장하면서 Nvidia의 지원을 받게 되어 기쁩니다.”
팀업에서는 Open Robotics가 ROS에서 작업하여 고대역폭 데이터 처리를 향상시키는 수단으로 Nvidia Jetson 하드웨어의 다양한 프로세서(CPU, GPU, NVDLA 및 Tensor 코어) 간의 데이터 흐름을 개선하는 것을 볼 수 있습니다.
그 일환으로 Open Robotics의 Ignition과 Nvidia의 Isaac Sim 시뮬레이션 환경은 상호 운용성을 확보하게 됩니다. 즉, 적어도 내년 초 소프트웨어가 완료되면 로봇과 환경 모델을 서로 이동할 수 있다는 의미입니다.
Nvidia의 가속 컴퓨팅 포트폴리오, 특히 임베디드 Jetson 제품군이 로봇 제조업체의 관심을 끄는 이유에 대해 Gerkey는 다음과 같이 말했습니다. “Nvidia는 현대 로봇 공학 및 AI 워크로드와 관련된 컴퓨팅 하드웨어에 막대한 투자를 해왔습니다. 로봇은 카메라, 레이저 등 센서로부터 대량의 데이터를 수집하고 처리합니다. Nvidia의 아키텍처를 사용하면 데이터 흐름이 놀라울 정도로 효율적으로 이루어질 수 있습니다.”
Nvidia의 지능형 기계 제품 관리 책임자인 Murali Gopalakrishna는 이번 연결에 대해 다음과 같이 말했습니다. “Nvidia의 GPU 가속 컴퓨팅 플랫폼은 많은 AI 로봇 애플리케이션의 핵심이며 이들 중 다수는 ROS를 사용하여 개발되므로 우리가 협력하는 것이 논리적입니다. 오픈로봇과 긴밀히 협력하여 로봇 분야의 발전을 도모합니다.
또한 이 작업에서는 CPU에서 실행되는 코드를 대체하도록 설계된 ROS용 하드웨어 가속 패키지인 새로운 Isaac GEM도 함께 제공됩니다. 최신 GEM에는 스테레오 이미징 및 포인트 클라우드 데이터 처리, 색 공간 변환, 렌즈 왜곡 보정, AprilTags(미시간 대학에서 개발한 QR 코드 스타일 2D 기준 태그) 감지 및 처리를 위한 패키지가 포함되어 있습니다.
그러나 파트너십이 두 사람이 꾸준히 진행되고 있음을 의미하지는 않습니다. Gerkey는 "우리는 ROS 2를 다른 가속 하드웨어에서도 비슷한 방식으로 확장하고 싶습니다."라고 다음과 같은 다른 장치에 대한 지원 계획에 대해 말했습니다. 인텔의 미리어드 X 및 Google의 TPU – Nvidia의 경쟁사인 AMD의 GPU 하드웨어는 말할 것도 없습니다.
“실제로 우리는 추가 아키텍처에 대한 추가 확장을 위한 기반을 마련하기 위해 Nvidia와 함께 수행하는 작업을 계획하고 있습니다. 다른 하드웨어 제조업체에게: 귀하의 플랫폼 확장에 대해 이야기하려면 당사에 문의하십시오!”
최신 Isaac GEM은 Nvidia에서 사용할 수 있습니다. GitHub 저장소 지금; 한편, 상호 운용 가능한 시뮬레이션 환경은 2022년 (북반구) 봄까지 출시되지 않을 것으로 예상됩니다.
Nvidia의 Gopalakrishna는 ROS 개발자가 출시일 이전에 실험을 시작할 수 있다고 말했습니다. “시뮬레이터에는 이미 ROS 1 및 ROS 2 브리지가 있으며 탐색(nav2) 및 조작(MoveIT)을 위해 널리 사용되는 ROS 패키지를 많이 사용하는 예가 있습니다. 이들 개발자 중 다수는 Isaac Sim을 활용하여 로봇의 인식 스택을 훈련하기 위한 합성 데이터를 생성하고 있습니다. 우리의 봄 릴리스는 Gazebo Ignition과 Isaac Sim 간의 상호 운용성과 같은 추가 기능을 제공할 것입니다.”
CPU 전용 패키지와 비교하여 새로운 Isaac GEM에서 사용자가 기대할 수 있는 성능 향상이 무엇인지 물었을 때 우리는 다음과 같이 말했습니다. 그러나 인식 및 AI 관련 워크로드의 성능이 크게 향상되고 있다고 말할 수 있습니다. 적절한 프로세서를 사용하여 다양한 작업을 가속화함으로써 성능이 향상되고 전력 효율성이 향상됩니다."
파이프라인의 추가 기능에 대해 Gopalakrishna는 다음과 같이 말했습니다. “Nvidia는 하드웨어 가속을 위해 ROS 프레임워크를 더욱 간소화하기 위해 Open Robotics와 협력하고 있으며 ROS용 하드웨어 가속 소프트웨어 패키지인 여러 개의 새로운 Isaac GEM을 계속 출시할 예정입니다.
“이들 중 일부는 로봇 인식 스택에 일반적으로 사용되는 DNN이 될 것입니다. 시뮬레이터 측면에서는 더 많은 센서와 로봇에 대한 지원을 추가하고 ROS 커뮤니티와 관련된 더 많은 샘플을 출시하기 위해 노력하고 있습니다.” ®
출처: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2021/09/22/nvidia_open_robotics/
