Tout ce qui a été annoncé lors du Fall GTC 2021 de Nvidia : Omniverse Avatar, CuQuantum, Clara Holoscan et plus encore | ZDNet

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Une image de caméra synthétique et des données de vérité terrain correspondantes montrant l’instance
segmentation générée par Nvidia DRIVE Sim optimisé par Omniverse Replicator.

Nvidia

Nvidia présente cette semaine comment il prévoit d’aider les entreprises à se lancer dans le monde virtuel, en permettant des simulations réalistes et des avatars attrayants. Ses plans pour étendre Omniverse, sa plate-forme pour étendre les flux de travail dans la sphère virtuelle, ne faisaient partie que de plusieurs annonces faites lors du premier jour de la Graphics Technology Conference (GTC) 2021 de Nvidia, où le fabricant de puces expose ses plans pour faire progresser l’informatique accélérée.

« Un thème constant, vous verrez comment Omniverse est utilisé pour simuler des jumeaux numériques d’entrepôts, d’usines et d’usines, de systèmes physiques et biologiques, de la périphérie 5G, de robots, de voitures autonomes et même d’avatars », a déclaré Jensen Huang, PDG de Nvidia. dans les remarques préparées. Soulignant l’ampleur des ambitions de Nvidia pour Omniverse, Huang a déclaré que Nvidia construira un jumeau numérique pour simuler et prédire le changement climatique, E-2 ou Earth Two.

Parallèlement aux extensions Omniverse, Nvidia a annoncé une gamme de nouveaux produits et initiatives Nvidia, couvrant l’IA d’entreprise, la cybersécurité et l’informatique quantique, ainsi que des avancées dans l’automobile et la santé.

En savoir plus sur les annonces d’aujourd’hui :

Omnivers

En commençant par Omniverse, Nvidia a introduit Réplicateur Omniverse, un moteur de génération de données synthétiques. Omniverse Replicator est un outil qui devrait en fin de compte aider les organisations à créer de meilleurs jumeaux numériques – et donc, de meilleurs outils alimentés par l’IA dans le monde réel. Nvidia présente deux applications différentes construites avec Replicator, démontrant certains de ses cas d’utilisation : La première application est Nvidia Conduire Sim, un monde virtuel pour héberger le jumeau numérique des véhicules. Prochain, Nvidia Isaac Oui est un monde virtuel pour le jumeau numérique des robots de manipulation. Les données sont une condition préalable nécessaire à la création de modèles d’IA, mais Nvidia soutient que tous les projets d’IA souffrent d’un manque de données de haute qualité.

Ensuite, Nvidia emmène Omniverse au-delà des réplications du monde réel avec le nouveau Plateforme Avatar Omniverse. Avatar est une plate-forme complète de bout en bout pour créer des IA incarnées avec lesquelles les humains interagissent. Il connecte les technologies de Nvidia en matière d’IA vocale, de vision par ordinateur, de compréhension du langage naturel, de moteurs de recommandation et de technologies de simulation. Les avatars créés sur la plate-forme sont des personnages interactifs avec des graphiques 3D en lancer de rayons. Ils peuvent voir et parler sur un large éventail de sujets et comprendre l’intention parlée naturellement. Les nombreuses technologies Nvidia derrière Avatar incluent Riva, un nouveau kit de développement logiciel volumineux pour gérer l’IA vocale avancée.

Au-delà de Replicator et d’Avatar, Nvidia a annoncé une gamme d’autres mises à jour d’Omnivers, y compris les nouvelles fonctionnalités de rendu AR, VR et multi-GPU. Il existe également de nouvelles intégrations pour l’infrastructure et les applications industrielles de jumeaux numériques avec les logiciels de Bentley Systems et Esri.

HPC et IA d’entreprise

Dans le domaine du calcul haute performance, Nvidia a annoncé Module, un cadre pour la création de modèles d’apprentissage automatique basés sur la physique. Il est conçu pour créer une IA capable d’effectuer des simulations physiques à très grande échelle. Les modèles sont alimentés par des données provenant du monde réel ainsi que par des données générées en utilisant des simulations sur des jumeaux numériques. Modulus est conçu pour tirer pleinement parti des architectures informatiques Nvidia sur des supercalculateurs à grande échelle. Il devrait servir un large éventail de domaines qui pourraient bénéficier de capacités de jumeaux numériques axées sur la physique, tels que l’ingénierie des protéines et la science du climat.

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Nvidia Modulus suralimente des applications telles que l’analyse de jumeaux numériques multiphysiques pour un générateur de vapeur à récupération de chaleur.

Nvidia

Nvidia a également annoncé une gamme de SDK, y compris Avec numérique — une nouvelle bibliothèque pour accélérer NumPy pour les scientifiques, les data scientists et les chercheurs en apprentissage automatique de la communauté Python. Il implémente l’API NumPy pour une mise à l’échelle automatique vers des systèmes multi-GPU et multi-nœuds sans aucune modification de code. Le nouveau Bibliothèque ReOpt pour l’industrie de la logistique introduit des algorithmes avancés massivement parallèles qui optimisent les itinéraires des véhicules, la sélection des entrepôts et la composition de la flotte.

Ensuite, la société a annoncé des mises à jour de Triton, sa plate-forme d’inférence d’IA. Triton est désormais utilisé par plus de 25 000 clients, dont Capital One, Microsoft, Samsung Medison, Siemens Energy et Snap. Les principales mises à jour du logiciel Triton Inference Server incluent une nouvelle intégration avec Amazon SageMaker, la prise en charge des processeurs Arm et la fonctionnalité multi-nœuds multi-GPU.

Pendant ce temps, le nouveau Cadre NeMo Megatron permet aux entreprises de surmonter les défis de la formation de modèles sophistiqués de traitement du langage naturel, en formant des modèles de langage avec des milliards de paramètres. Il est optimisé pour évoluer sur l’infrastructure informatique accélérée à grande échelle du DGX SuperPOD de Nvidia. Megatron 530B est le plus grand modèle de langage personnalisable au monde disponible aujourd’hui, qui peut être formé pour de nouveaux domaines et langues.

Nvidia a mis à jour la prochaine génération de sa plate-forme de réseau InfiniBand, appelée Quantum-2, pour les fournisseurs de cloud computing et les centres de supercalcul. La plate-forme réseau 400 Gbit/s InfiniBand se compose du commutateur Quantum-2, de l’adaptateur réseau ConnectX-7, de l’unité de traitement de données (DPU) BlueField-3 et du logiciel prenant en charge la nouvelle architecture.

Quantum

Les SDK cuQuantum accélère les simulations d’ordinateurs quantiques sur des systèmes classiques. La première bibliothèque de cuQuantum est actuellement en version bêta publique, disponible au téléchargement. Appelé cuStateVec, c’est un accélérateur pour la méthode de simulation vectorielle d’état. Cette approche suit l’état complet du système en mémoire et peut atteindre des dizaines de qubits. Une deuxième bibliothèque à venir en décembre, avec TensorNet, est un accélérateur utilisant la méthode des réseaux de tenseurs. Il peut gérer jusqu’à des milliers de qubits sur certains algorithmes prometteurs à court terme.

Nvidia a intégré avec StateVec dans qsim, le simulateur de vecteur d’état de Google Quantum AI, qui peut être utilisé via Cirq, un framework open source pour la programmation d’ordinateurs quantiques. En décembre, cuStateVec sera prêt à l’emploi avec Qiskit Aer, un framework de simulateur hautes performances pour circuits quantiques d’IBM.

De plus, des laboratoires nationaux comme Oak Ridge, Argonne, Lawrence Berkeley National Laboratory et Pacific Northwest National Laboratory, des groupes de recherche universitaires à Caltech, Oxford et MIT, et des entreprises comme IonQ intègrent tous cuQuantum dans leurs flux de travail. Nvidia a également déclaré avoir créé le la plus grande simulation jamais réalisée d’un algorithme quantique pour résoudre le problème MaxCut en utilisant cuQuantum. Les algorithmes MaxCut sont utilisés pour concevoir de grands réseaux informatiques, trouver la disposition optimale des puces avec des milliards de voies de silicium et explorer le domaine de la physique statistique.

Soins de santé

Les hôpitaux utilisent les nouvelles technologies GPU de Nvidia, telles que les systèmes DGX, pour faire avancer les projets et la recherche en oncologie accélérés par l’IA. Équipes du MD Anderson Cancer Center de l’Université du Texas travaillent sur des réseaux de neurones convolutifs qui les aident à déterminer quels cas sont les plus susceptibles de développer un cancer malin afin que les cliniciens puissent mieux soutenir les patients à risque.

L’hôpital déploie des technologies GPU pour une variété de projets qui incluent la modélisation de l’IA pour la planification des traitements de curiethérapie et les évaluations de la qualité des traitements, selon le Dr Jeremiah Sanders, chercheur en physique de l’imagerie médicale chez MD Anderson. Sanders et un autre médecin travaillent également sur une application d’IA qui analyse les études IRM de la prostate pour déterminer la qualité de la délivrance de rayonnement.

Le Dr Kristy Brock, professeur de physique de l’imagerie et de physique des rayonnements au MD Anderson, a déclaré qu’elle utilisait la technologie Nvidia dans son étude sur la détection d’anomalies qui aide à déterminer les cas où un modèle d’IA qui contourne les tumeurs du foie à partir de tomodensitogrammes échoue.

Les Découverte Nvidia Clara projet – une collection de cadres, d’applications et de modèles pré-entraînés à la pointe de la technologie conçus pour révéler des informations sur la façon dont des milliards de molécules médicamenteuses potentielles interagissent à l’intérieur de notre corps – comprend un certain nombre d’outils d’apprentissage automatique et de plates-formes logicielles qui déploient La technologie Nvidia, comme les GPU DGX A100 Tensor Core.

Le St. Jude Children’s Research Hospital, le German Cancer Research Center et le Memorial Sloan Kettering Cancer Center utilisent tous des plateformes d’IA soutenues par la technologie Nvidia pour poursuivre leurs recherches sur les maladies débilitantes.

Des entreprises comme Johnson and Johnson et d’autres utilisent la technologie Nvidia dans les systèmes de robotique médicale et les machines d’imagerie pour accélérer les consultations et réduire les temps d’attente. Les Nvidia Clara Holoscan Plateforme informatique d’IA pour dispositifs médicaux sera disponible le 15 novembre

Automobile

La plate-forme AV de bout en bout Nvidia Drive permettra aux entreprises de véhicules autonomes de tester leurs véhicules, d’effectuer des exercices de cartographie et de formation, de simuler des itinéraires et de tester des voitures sur la route.

Conduisez Hyperion 8, qui devrait être inclus dans les véhicules d’ici 2024, est alimenté par des SoC Orin à double entraînement et est livré avec une suite de capteurs qualifiés comprenant 12 caméras, 9 radars, 1 LIDAR et 12 ultrasons.

Sécurité

Nvidia a annoncé la création d’un plateforme de cybersécurité zéro confiance qui combine trois technologies – Nvidia BlueField DPU, QUAI Nvidia et le Cadre d’IA de cybersécurité Nvidia Morpheus.

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Nvidia DOCA 1.2 est disponible en accès anticipé pour les développeurs créant des applications pour les DPU Nvidia BlueField.

Nvidia

L’outil est conçu pour offrir un plus grand niveau de sécurité aux entreprises qui exploitent des centres de données. Il isole les applications de l’infrastructure et fournit des pare-feu plus résistants tout en offrant « la puissance de l’informatique accélérée et de l’apprentissage en profondeur pour surveiller et détecter les menaces en continu, à des vitesses jusqu’à 600 fois plus rapides que les serveurs sans accélération Nvidia ».

Juniper Networks et Palo Alto Networks sont les premières entreprises de cybersécurité à utiliser à la fois BlueField et DOCA dans leur travail. Il sera largement disponible le 30 novembre, tandis que Morpheus est disponible dès maintenant.

Selon Nvidia, BlueField « décharge la charge CPU de l’exécution du logiciel de sécurité et permet aux développeurs d’utiliser les nouvelles capacités de cybersécurité de Nvidia DOCA 1.2 pour créer des services cloud mesurés qui contrôlent l’accès aux ressources, valident chaque application et utilisateur, isolent les machines potentiellement compromises et aident à protéger les données. contre les infractions et le vol. »

DOCA travaille main dans la main avec le framework de cybersécurité d’apprentissage en profondeur Morpheus pour servir de logiciel de base qui alimente le DPU Nvidia BlueField.

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