Jesenski GTC usmerjen v programje

Nvidiina jesenska izvedba prireditve GPU Technology Conference ni postregla z bistvenimi strojnimi novostmi, zato pa s toliko več programskimi.

Zeleni čipovni tabor je trenutno do vratu v razvoju programskih platform, ki bi izkoristile njihovo hitro rastoče strojno ogrodje v oblaku. Po tem, ko so na spomladanski konferenci GPU Technology Conference popolnili večino ponudbe izdelkov na arhitekturi Ampere, so na jesenski različici zapolnili še zadnjo luknjo: lansirali so najšibkejšega od GPGPU pospeševalnikov, A2. Vsebuje približno šestino elementov velikega brata A100 in je s tem namenjen predvsem varčnemu izvajanju (inference) procesov strojnega učenja. Druga strojna novost je komplet Jetson s prihajajočim sistemskim čipom Orin, ki prispe v prvih mesecih prihodnjega leta, skladno s siceršnjim prihodom Orina. Gre za čip, v katerega podjetje polaga velike upe tako na področju avtomobilizma kot v drugih segmentih, odvisnih od integriranih procesorjev, kot je robotika. Pod imenom Jetson pa poznamo strojno platformo, ki Nvidiine sistemske čipe ponuja v samostojnem pakiranju, namenjenem tako učenju in raziskavam kot dejanskim izdelkom. Jetson AGX Orin bo kar spodobna naprava, z 12 jedri Cortex-A78AE, grafičnim vezjem na podlagi Ampera z 2048 jedrci CUDA in 32 GB Rama.

Ker so Facebook, Microsoft, Epic Games in drugi velikani pojem metaverzuma letos uspeli dodobra napihniti, so v Nvidii pristavili svoj kotliček in v svojo razvojno platformo Omniverse dodali zmogljivost razvoja 3D avatarjev, seveda gnanih z njihovimi grafičnimi in animacijskimi orodji, ki jih lahko usmeja tudi strojna pamet, na primer v obliki pomočnikov pri prodaji ali v tehnični podpori. Navdušujoč demo je kazal možnost rabe v videokonferenčnem srečanju, kjer je takšen avatar govor sogovornice samodejno in v realnem času prevajal v več jezikov ter primerno animiral prikazane obraze. Prav tako za Omniverse prihaja funkcija Replicator, zmogljiv generator sintetičnih podatkov. Ker današnji modeli strojnega učenja na podlagi globokih nevronskih mrež za trening potrebujejo gigantske vzorce informacij, ima veliko manjših podjetij problem, kako do njih priti. Delna rešitev so lahko umetno ustvarjeni - sintetični - podatki, ki v nekaterih primerih lahko zadovoljivo nadomestijo realne; tako je na primer z virtualnimi okoliši, v katerih se avtomobili učijo samostojne vožnje.

Še ena z metaverzumom in Omniversom povezana najava je tista glede razvijanja digitalnih dvojnikov (digital twin), se pravi posnetkov delov resničnega sveta, za različne namene - telekomunikacijska podjetja jih na primer izkoriščajo za simulacije širjenja 5G signala. Nvidiin šef Jensen Huang je sicer zadevo na koncu zapeljal v precej širokopotezne vode in najavil izgradnjo virtualne "druge Zemlje", Earth Two, ki bo namenjena raziskavam klimatskih sprememb. Po njegovih lastnih besedah gre za najbolj ambiciozno navidezno okolje, kar so se jih v podjetju doslej lotili. Med bolj prizemljenimi programskimi zamislimi sta Nvidiin predlog zero-trust varnostne platforme, ki bi zlikovce lovila s pomočjo zaznavanja neprimernega obnašanja s strojnim učenjem, pa Clara Holoscan, softversko ogrodje za razvoj aplikacij za pametne bolnišnice, kar v praksi pomeni uporabno spajanje podatkov s senzorjev, kot so CT skenerji, pa genomskih podatkov, ter njihova napredna grafična predstavitev.