Nvidia об’єдналася з Open Robotics для впровадження нових можливостей штучного інтелекту в операційній системі роботів (ROS).
Згідно з неексклюзивною угодою, Open Robotics розширить ROS 2, останню версію інфраструктури робототехніки з відкритим кодом, для кращої підтримки апаратного забезпечення Nvidia, зокрема серії Jetson, малопотужних частин, які поєднують ядра Arm із власним графічним процесором компанії. і ядра прискорювачів глибокого навчання для керування периферійними та вбудованими програмами штучного інтелекту.
«Наші користувачі роками створювали та симулювали роботів за допомогою обладнання Nvidia, і ми хочемо переконатися, що ROS 2 і Ignition добре працюють на цих платформах», — сказав Брайан Геркі, виконавчий директор Open Robotics. Реєстр.
«Нас найбільше хвилюють дві речі: роботи та відкритий код. Це партнерство має і те, і інше. Ми працюємо разом із Nvidia, щоб покращити досвід розробників для глобальної спільноти робототехніки, розширивши програмне забезпечення з відкритим кодом, на яке покладаються робототехніки. Ми раді працювати безпосередньо з Nvidia та мати їхню підтримку, оскільки ми розширюємо наше програмне забезпечення, щоб отримати максимальні переваги від їх апаратного забезпечення».
Команда побачить, що Open Robotics працює над ROS, щоб покращити потік даних між різними процесорами – центральним процесором, графічним процесором, NVDLA та тензорними ядрами – на апаратному забезпеченні Nvidia Jetson як засіб для покращення обробки даних із високою пропускною здатністю.
У рамках цього середовища симуляції Open Robotics Ignition і Isaac Sim від Nvidia отримають сумісність, тобто моделі роботів і середовища можна буде переміщувати з одного на інший, принаймні коли програмне забезпечення буде завершено на початку наступного року.
Стосовно того, чому портфоліо прискорених обчислень Nvidia, і зокрема її вбудована сімейство продуктів Jetson, має зацікавити виробників роботів, Геркі сказав: «Nvidia інвестувала значні кошти в обчислювальне обладнання, яке актуальне для сучасної робототехніки та робочих навантажень ШІ. Роботи забирають і обробляють великі обсяги даних із датчиків, таких як камери та лазери. Архітектура Nvidia забезпечує неймовірно ефективний потік даних».
Муралі Гопалакрішна, керівник відділу управління продуктами Intelligent Machines у Nvidia, сказав про підключення: «Обчислювальна платформа Nvidia з графічним прискоренням лежить в основі багатьох додатків для роботизованих штучних інтелектів, і багато з них розроблено з використанням ROS, тому логічно, що ми працюємо тісно співпрацювати з відкритою робототехнікою, щоб розвивати сферу робототехніки.
Робота також приносить з собою деякі нові Isaac GEMs, пакети з апаратним прискоренням для ROS, призначені для заміни коду, який інакше працював би на ЦП. Найновіші GEM включають пакети для обробки стереозображень і даних хмари точок, перетворення колірного простору, корекції викривлення об’єктива, а також виявлення й обробки AprilTags – двовимірних допоміжних тегів у стилі QR-коду, розроблених в Мічиганському університеті.
Однак це партнерство не означає, що вони будуть стабільними. «Ми прагнемо розширити ROS 2 подібним чином на іншому прискореному апаратному забезпеченні», — сказав нам Геркі про заплановану підтримку для інших пристроїв, таких як Myriad X від Intel та ТПУ від Google – не кажучи вже про обладнання GPU від конкурента Nvidia AMD.
«Насправді ми плануємо роботу, яку ми виконуємо разом з Nvidia, щоб закласти основу для додаткових розширень для додаткових архітектур. Іншим виробникам обладнання: зв’яжіться з нами, щоб обговорити розширення для вашої платформи!»
Найновіші Isaac GEM доступні на Nvidia GitHub сховище зараз; тим часом сумісне середовище моделювання не очікується до випуску (у північній півкулі) навесні 2022 року.
Гопалакрішна з Nvidia сказав, що розробники ROS можуть почати експериментувати до дати випуску. «Симулятор уже має міст ROS 1 і ROS 2 і містить приклади використання багатьох популярних пакетів ROS для навігації (nav2) і маніпуляцій (MoveIT). Багато з цих розробників також використовують Ісаака Сіма для створення синтетичних даних для тренування стека сприйняття у своїх роботах. Наш весняний випуск надасть додаткову функціональність, як-от взаємодію між Gazebo Ignition та Isaac Sim».
Коли ми запитали, якого підвищення продуктивності можуть очікувати користувачі від нових Isaac GEM порівняно з пакетами, що працюють лише з ЦП, нам відповіли: «Ступінь приросту продуктивності змінюватиметься залежно від того, наскільки притаманний паралелізм існує в даному робочому навантаженні. Але ми можемо сказати, що ми бачимо на порядок збільшення продуктивності сприйняття та навантажень, пов’язаних зі штучним інтелектом. Використовуючи відповідний процесор для прискорення різних завдань, ми бачимо підвищення продуктивності та кращу енергоефективність».
Щодо додаткових функцій у розробці, Гопалакрішна сказав: «Nvidia співпрацює з Open Robotics, щоб зробити структуру ROS більш оптимізованою для апаратного прискорення, і ми також продовжимо випускати кілька нових Isaac GEM, наші пакети програмного забезпечення для ROS з апаратним прискоренням.
«Деякі з них будуть DNN, які зазвичай використовуються в стеках сприйняття робототехніки. Що стосується симулятора, ми працюємо над тим, щоб додати підтримку для більшої кількості датчиків і роботів і випустити більше зразків, які мають відношення до спільноти ROS». ®
Джерело: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2021/09/22/nvidia_open_robotics/
