Nvidia ได้เชื่อมโยงกับ Open Robotics เพื่อขับเคลื่อนความสามารถด้านปัญญาประดิษฐ์ใหม่ในระบบปฏิบัติการหุ่นยนต์ (ROS)
ข้อตกลงที่ไม่ผูกขาดจะเห็น Open Robotics ขยาย ROS 2 ซึ่งเป็นเวอร์ชันล่าสุดของเฟรมเวิร์กหุ่นยนต์โอเพ่นซอร์ส เพื่อรองรับฮาร์ดแวร์ของ Nvidia ได้ดียิ่งขึ้น และโดยเฉพาะอย่างยิ่งกลุ่มผลิตภัณฑ์ Jetson ซึ่งเป็นชิ้นส่วนที่ใช้พลังงานต่ำซึ่งรวม Arm cores กับ GPU ของบริษัทเอง และแกนเร่งความเร็วการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อขับเคลื่อนแอปพลิเคชันปัญญาประดิษฐ์ที่ล้ำหน้าและฝังตัว
“ผู้ใช้ของเราสร้างและจำลองหุ่นยนต์ด้วยฮาร์ดแวร์ของ Nvidia มาหลายปีแล้ว และเราต้องการให้แน่ใจว่า ROS 2 และ Ignition ทำงานได้ดีบนแพลตฟอร์มเหล่านั้น” Brian Gerkey หัวหน้าผู้บริหารของ Open Robotics กล่าว ลงทะเบียน.
“เรารู้สึกตื่นเต้นมากที่สุดกับสองสิ่ง: หุ่นยนต์และโอเพ่นซอร์ส ห้างหุ้นส่วนนี้มีทั้งสองอย่าง เรากำลังทำงานร่วมกับ Nvidia เพื่อปรับปรุงประสบการณ์นักพัฒนาสำหรับชุมชนวิทยาการหุ่นยนต์ทั่วโลกโดยการขยายซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์สที่นักวิทยาการหุ่นยนต์พึ่งพา เรารู้สึกตื่นเต้นที่ได้ทำงานโดยตรงกับ Nvidia และได้รับการสนับสนุนจากพวกเขาในขณะที่เราขยายซอฟต์แวร์ของเราเพื่อใช้ประโยชน์สูงสุดจากฮาร์ดแวร์ของพวกเขา”
ทีมงานจะได้เห็น Open Robotics ทำงานบน ROS เพื่อปรับปรุงการไหลของข้อมูลระหว่างโปรเซสเซอร์ต่างๆ เช่น CPU, GPU, NVDLA และ Tensor Cores บนฮาร์ดแวร์ Jetson ของ Nvidia เพื่อเพิ่มการประมวลผลข้อมูลแบนด์วิธสูง
ส่วนหนึ่งของสิ่งนั้นคือ สภาพแวดล้อมการจุดระเบิดของ Open Robotics และการจำลอง Isaac Sim ของ Nvidia จะได้รับการทำงานร่วมกันได้ ซึ่งหมายความว่าโมเดลหุ่นยนต์และสภาพแวดล้อมสามารถย้ายจากที่หนึ่งไปยังอีกที่หนึ่งได้ อย่างน้อยก็เมื่อซอฟต์แวร์เสร็จสิ้นในต้นปีหน้า
สำหรับสาเหตุที่กลุ่มผลิตภัณฑ์คอมพิวเตอร์เร่งความเร็วของ Nvidia และโดยเฉพาะอย่างยิ่งผลิตภัณฑ์ตระกูล Jetson แบบฝัง จึงควรดึงดูดผู้ผลิตหุ่นยนต์ Gerkey กล่าวว่า "Nvidia ได้ลงทุนอย่างมากในฮาร์ดแวร์คอมพิวเตอร์ที่เกี่ยวข้องกับหุ่นยนต์สมัยใหม่และปริมาณงาน AI หุ่นยนต์นำเข้าและประมวลผลข้อมูลปริมาณมากจากเซ็นเซอร์ เช่น กล้องและเลเซอร์ สถาปัตยกรรมของ Nvidia ช่วยให้การไหลของข้อมูลเกิดขึ้นได้อย่างมีประสิทธิภาพอย่างเหลือเชื่อ”
Murali Gopalakrishna หัวหน้าฝ่ายการจัดการผลิตภัณฑ์ Intelligent Machines ของ Nvidia กล่าวถึงการเชื่อมต่อดังกล่าวว่า "แพลตฟอร์มการประมวลผลที่เร่งด้วย GPU ของ Nvidia นั้นเป็นแกนหลักของแอปพลิเคชันหุ่นยนต์ AI จำนวนมาก และหลายแอปพลิเคชันได้รับการพัฒนาโดยใช้ ROS ดังนั้นจึงสมเหตุสมผลที่เราทำงาน อย่างใกล้ชิดกับวิทยาการหุ่นยนต์แบบเปิดเพื่อความก้าวหน้าในด้านวิทยาการหุ่นยนต์
งานนี้ยังได้นำเสนอ Isaac GEMs ใหม่ ซึ่งเป็นแพ็คเกจเร่งด้วยฮาร์ดแวร์สำหรับ ROS ที่ออกแบบมาเพื่อแทนที่โค้ดที่อาจทำงานบน CPU GEM ล่าสุดประกอบด้วยแพ็คเกจสำหรับการจัดการภาพสเตอริโอและข้อมูลพอยต์คลาวด์ การแปลงพื้นที่สี การแก้ไขความผิดเพี้ยนของเลนส์ และการตรวจจับและการประมวลผล AprilTags ซึ่งเป็นแท็ก fiducial 2D สไตล์รหัส QR ที่พัฒนาขึ้นที่มหาวิทยาลัยมิชิแกน
การเป็นหุ้นส่วนไม่ได้หมายความว่าทั้งสองจะดำเนินไปอย่างมั่นคง “เรากระตือรือร้นที่จะขยาย ROS 2 ในลักษณะเดียวกันบนฮาร์ดแวร์เร่งความเร็วอื่นๆ” Gerkey บอกเราเกี่ยวกับการสนับสนุนตามแผนสำหรับอุปกรณ์อื่นๆ เช่น Myriad X ของ Intel และ TPU ของ Google – ไม่ต้องพูดถึงฮาร์ดแวร์ GPU จาก Nvidia ที่เป็นคู่แข่งกับ AMD
“ในความเป็นจริง เราวางแผนสำหรับงานที่เราทำร่วมกับ Nvidia เพื่อวางรากฐานสำหรับส่วนขยายเพิ่มเติมสำหรับสถาปัตยกรรมเพิ่มเติม ถึงผู้ผลิตฮาร์ดแวร์รายอื่น: โปรดติดต่อเราเพื่อพูดคุยเกี่ยวกับส่วนขยายสำหรับแพลตฟอร์มของคุณ!”
Isaac GEMs ล่าสุดมีอยู่ใน Nvidia's พื้นที่เก็บข้อมูล GitHub ตอนนี้; ในขณะเดียวกัน สภาพแวดล้อมการจำลองที่ทำงานร่วมกันได้นั้นยังไม่คาดว่าจะเปิดตัวจนกว่าจะถึงฤดูใบไม้ผลิ (ซีกโลกเหนือ) ในปี 2022
Gopalakrishna จาก Nvidia กล่าวว่าเป็นไปได้ที่นักพัฒนา ROS จะเริ่มทดลองก่อนวันวางจำหน่าย “เครื่องจำลองมีบริดจ์ ROS 1 และ ROS 2 อยู่แล้ว และมีตัวอย่างการใช้แพ็คเกจ ROS ยอดนิยมมากมายสำหรับการนำทาง (nav2) และการจัดการ (MoveIT) นักพัฒนาเหล่านี้จำนวนมากยังใช้ประโยชน์จาก Isaac Sim เพื่อสร้างข้อมูลสังเคราะห์เพื่อฝึกสแต็กการรับรู้ในหุ่นยนต์ของพวกเขา การเปิดตัวในช่วงฤดูใบไม้ผลิของเราจะนำเสนอฟังก์ชันเพิ่มเติม เช่น การทำงานร่วมกันระหว่าง Gazebo Ignition และ Isaac Sim”
เมื่อเราถามว่าผู้ใช้คาดหวังประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นจาก Isaac GEM ใหม่เมื่อเปรียบเทียบกับแพ็คเกจเฉพาะ CPU เราได้รับคำตอบว่า: “ปริมาณประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นจะแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับความขนานโดยธรรมชาติที่มีอยู่ในเวิร์กโหลดที่กำหนด แต่เราสามารถพูดได้ว่าเราเห็นการเพิ่มประสิทธิภาพการรับรู้และปริมาณงานที่เกี่ยวข้องกับ AI เพิ่มขึ้นตามลำดับ ด้วยการใช้โปรเซสเซอร์ที่เหมาะสมเพื่อเร่งงานต่างๆ เราจึงเห็นประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นและประสิทธิภาพการใช้พลังงานที่ดีขึ้น”
สำหรับคุณสมบัติเพิ่มเติมในไปป์ไลน์ Gopalakrishna กล่าวว่า: “Nvidia กำลังทำงานร่วมกับ Open Robotics เพื่อทำให้เฟรมเวิร์ก ROS มีความคล่องตัวมากขึ้นสำหรับการเร่งความเร็วด้วยฮาร์ดแวร์ และเรายังจะปล่อย Isaac GEM ใหม่หลายตัวต่อไป ซึ่งเป็นแพ็คเกจซอฟต์แวร์เร่งความเร็วฮาร์ดแวร์สำหรับ ROS ของเรา
“สิ่งเหล่านี้บางส่วนจะเป็น DNN ซึ่งมักใช้ในการรับรู้ของหุ่นยนต์ ในด้านเครื่องจำลอง เรากำลังดำเนินการเพื่อเพิ่มการรองรับเซ็นเซอร์และหุ่นยนต์มากขึ้นและปล่อยตัวอย่างเพิ่มเติมที่เกี่ยวข้องกับชุมชน ROS” ®
ที่มา: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2021/09/22/nvidia_open_robotics/
