A Nvidia se uniu à Open Robotics para impulsionar novos recursos de inteligência artificial no Robot Operating System (ROS).
O acordo não exclusivo fará com que a Open Robotics estenda o ROS 2, a versão mais recente da estrutura de robótica de código aberto, para melhor suportar o hardware Nvidia – e em particular sua linha Jetson, peças de baixo consumo de energia que combinam núcleos Arm com a própria GPU da empresa e núcleos aceleradores de aprendizagem profunda para impulsionar aplicativos de inteligência artificial incorporados e de ponta.
“Nossos usuários vêm construindo e simulando robôs com hardware Nvidia há anos e queremos ter certeza de que o ROS 2 e o Ignition funcionam bem nessas plataformas”, disse Brian Gerkey, executivo-chefe da Open Robotics. O registro.
“Ficamos mais entusiasmados com duas coisas: robôs e código aberto. Esta parceria tem ambos. Estamos trabalhando em conjunto com a Nvidia para melhorar a experiência do desenvolvedor para a comunidade global de robótica, ampliando o software de código aberto no qual os roboticistas confiam. Estamos entusiasmados em trabalhar diretamente com a Nvidia e contar com seu apoio à medida que ampliamos nosso software para aproveitar ao máximo seu hardware.”
A equipe verá a Open Robotics trabalhando no ROS para melhorar o fluxo de dados entre os vários processadores – CPU, GPU, NVDLA e Tensor Cores – no hardware Jetson da Nvidia como um meio de aumentar o processamento de dados de alta largura de banda.
Como parte disso, os ambientes de simulação Ignition da Open Robotics e Isaac Sim da Nvidia devem ganhar interoperabilidade – o que significa que os modelos de robôs e ambientes podem ser movidos de um para outro, pelo menos quando o software estiver concluído no início do próximo ano.
Quanto ao motivo pelo qual o portfólio de computação acelerada da Nvidia, e em particular sua família de produtos Jetson incorporados, deve atrair os fabricantes de robôs, Gerkey disse: “A Nvidia investiu pesadamente em hardware de computação que é relevante para a robótica moderna e cargas de trabalho de IA. Os robôs ingerem e processam grandes volumes de dados de sensores como câmeras e lasers. A arquitetura da Nvidia permite que esse fluxo de dados aconteça de forma incrivelmente eficiente.”
Murali Gopalakrishna, chefe de gerenciamento de produtos, Máquinas Inteligentes, da Nvidia disse sobre a conexão: “A plataforma de computação acelerada por GPU da Nvidia está no centro de muitos aplicativos de robôs de IA e muitos deles são desenvolvidos usando ROS, por isso é lógico que trabalhemos estreitamente com a robótica aberta para avançar no campo da robótica.
O trabalho também traz consigo alguns novos Isaac GEMs, pacotes acelerados por hardware para ROS projetados para substituir código que de outra forma seria executado na CPU. Os GEMs mais recentes incluem pacotes para lidar com imagens estéreo e dados de nuvem de pontos, conversão de espaço de cores, correção de distorção de lente e detecção e processamento de AprilTags – tags fiduciais 2D estilo QR Code desenvolvidas na Universidade de Michigan.
A parceria não significa que os dois estejam firmes, no entanto. “Estamos ansiosos para estender o ROS 2 de maneira semelhante em outros hardwares acelerados”, Gerkey nos contou sobre o suporte planejado para outros dispositivos como Miríade X da Intel e TPU do Google – para não falar do hardware GPU da rival da Nvidia, AMD.
“Na verdade, planejamos o trabalho que faremos em conjunto com a Nvidia para estabelecer as bases para extensões adicionais para arquiteturas adicionais. Para outros fabricantes de hardware: entre em contato conosco para falar sobre extensões para sua plataforma!”
Os mais recentes Isaac GEMs estão disponíveis na Nvidia Repositório GitHub agora; os ambientes de simulação interoperáveis, entretanto, não devem ser lançados até a primavera (hemisfério norte) de 2022.
Gopalakrishna da Nvidia disse que era possível para os desenvolvedores ROS começarem a experimentar antes da data de lançamento. “O simulador já possui uma ponte ROS 1 e ROS 2 e tem exemplos de uso de muitos dos pacotes ROS populares para navegação (nav2) e manipulação (MoveIT). Muitos desses desenvolvedores também estão aproveitando Isaac Sim para gerar dados sintéticos para treinar a pilha de percepção em seus robôs. Nosso lançamento de primavera trará funcionalidades adicionais, como interoperabilidade entre Gazebo Ignition e Isaac Sim.”
Quando perguntamos que aumento de desempenho os usuários poderiam esperar dos novos Isaac GEMs em comparação com pacotes somente de CPU, fomos informados: “A quantidade de ganho de desempenho irá variar dependendo de quanto paralelismo inerente existe em uma determinada carga de trabalho. Mas podemos dizer que estamos vendo um aumento de ordem de magnitude no desempenho da percepção e nas cargas de trabalho relacionadas à IA. Ao usar o processador apropriado para acelerar as diferentes tarefas, observamos maior desempenho e melhor eficiência energética.”
Quanto aos recursos adicionais em desenvolvimento, Gopalakrishna disse: “A Nvidia está trabalhando com a Open Robotics para tornar a estrutura ROS mais simplificada para aceleração de hardware e também continuaremos a lançar vários novos Isaac GEMs, nossos pacotes de software acelerados por hardware para ROS.
“Alguns deles serão DNNs comumente usados em pilhas de percepção robótica. Do lado do simulador, estamos trabalhando para adicionar suporte para mais sensores e robôs e lançar mais amostras que sejam relevantes para a comunidade ROS.” ®
Fonte: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2021/09/22/nvidia_open_robotics/
