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为什么NVIDIA Jetson AGX Xavier工业模组最适合工业AI应用?

借助新的 NVIDIA Jetson AGX Xavier 工业模块,NVIDIA 使在安全性和可靠性至关重要的恶劣环境中的边缘部署 AI 成为可能。...这种新型工业模块扩展了 Jetson AGX Xavier 系统级模块的功能,使开发人员能够构建先进的、支持 AI 的加固系统。...这些包括纠错码、单纠错、错误检测和奇偶校验保护,以在工业应用中提供内部 RAM 弹性、地址和数据总线错误检测和纠正以及 IP 弹性。...新的 SCE 包含 Arm Cortex-R5 处理器,可用于集成故障检测机制、锁步子系统并支持内置系统测试。Cortex-R5 处于永远在线的域中,可用于安全和纠错功能。...NVIDIA 的 CUDA-X 加速、NGC上的免费生产就绪预训练模型和NVIDIA 迁移学习工具包为开发人员提供了构建和部署深度学习以及 AI 训练和推理系统的最快途径。

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NVIDIA Jetson AGX Xavier工业模组出来了!

这种新型工业模块扩展了 Jetson AGX Xavier 系统级模块的功能,使开发人员能够构建先进的、支持 AI 的加固系统。...专为可靠性、安全性和安保性而设计 Jetson AGX Xavier 工业模组 将 Jetson AGX Xavier 系统级模块的超级计算功能与在恶劣环境中部署 AI 所需的全新可靠性、可用性和可维护性功能相结合...这些包括纠错码、单纠错、错误检测和奇偶校验保护,以在工业应用中提供内部 RAM 弹性、地址和数据总线错误检测和纠正以及 IP 弹性。...新的 SCE 包含 Arm Cortex-R5 处理器,可用于集成故障检测机制、锁步子系统并支持内置系统测试。Cortex-R5 处于永远在线的域中,可用于安全和纠错功能。...NVIDIA 的 CUDA-X 加速、NGC上的免费生产就绪预训练模型和NVIDIA 迁移学习工具包为开发人员提供了构建和部署深度学习以及 AI 训练和推理系统的最快途径。

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AI硅脑】超越GPU,FPGA、ASIC和更智能的手机

研究小组于是训练了一个计算机视觉模型来检测松鼠,然后将其放在树莓派3上。每当有松鼠冒险接近喂鸟器,设备就会打开喷水系统进行驱赶。...训练这些网络需要消耗大量的计算能力,但训练负载可以分为许多同时运行的任务。这就是为什么具有精度浮点和核数很多的GPU表现如此好的原因。 然而,神经网络越大,挑战也越大。...它们被用于处理Azure中的网络任务,但微软也把FPGA用在诸如机器翻译这样的AI工作负载上。英特尔也想分AI工业的一杯羹,无论在哪里运行,包括云。...它有一个专为数据中心运行设计的训练设置,可以达到2.9 PetaOPs /秒。 边缘AI 基于云的系统可以处理神经网络的训练和推理,手机、无人机等客户端设备主要是后者。...他说:“自然语言处理可以变得更加个人化,训练的是系统,而不是训练用户。” 这只能使用能在给定时间进行更多处理以推断上下文和意图的芯片。

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游戏AI探索之旅:从AlphaGo到MOBA游戏

本次分享分为四部分: 第一部分,什么是游戏AI,游戏AI为什么对现在的游戏非常重要; 第二部分,业界和工业界对于做游戏AI主要的方法,以及现在业界一些主流的游戏上的进展。...通用的游戏AI的设计,包含三部分: 感知系统、决策系统、导航系统;游戏AI的决策操作基于一定的时间粒度进行循环工作。...业界和工业界对于做游戏AI主要的方法 接下来介绍一下常用的游戏AI方案,游戏AI常用方法分为三类:1) 工业界常用的行为树、有限状态机及势力图,优点:实现逻辑清晰,不足:固定逻辑执行,容易被玩家识破,复杂逻辑难实现...线下训练所使用的资源远远大于Alphago在围棋上使用的资源:12W+CPU,256GPU。 ? MOBA游戏AI的研究与探索 接下来介绍我们在MOBA游戏上的AI研究与探索。...目标学习是非常重要的,首先需要解决每个英雄要去哪里的问题,对每个英雄或者对每类英雄要去的位置和出场是不一样的。

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清华郑纬民院士:AI for Science的出现,让高性能计算与AI的融合成为刚需|MEET2023

虽然我们主要考虑半精度运算,但是也要考虑到精度运算的能力。 这两年下来有一个经验: 1)精度与半精度的运算性能之比1:100比较好。 2)人工智能计算机不能只做CNN的,还要做大模型训练。...Mobile AI Bench针对的是移动端硬件上的模型训练评测,不是整个系统的。MLPerf可扩展性不好。因此,我们决定要自己做一个。 做个AI基准设计一定要达到这四个目标: 1、统一的分数。...如果一个模型能在单个CPU上运算,那最省事了,但CPU的计算能力有限,内存也有限,模型也就大不到哪里去。因此大模型训练一定是多机的、分布的,这就涉及到了多种并行方法。 第一种,数据并行。...现在,我们把模型开源了,尤其是并行训练模型,将他们放在了开源系统FastMOE里,现在得到了工业界很多认可,像阿里巴巴的淘宝、天猫,腾讯的端到端语言模型,都用上了我们的并行系统。...3)大模型怎么训练得快?特别是关于数据并行、模型并行,还是专家并行。我们做了一个库放在Open Source上。现在工业界都来用我们的东西,使得大训练模型训练能够加快。

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天准科技推出基于NVIDIA Jetson AGX Xavier的自动驾驶计算平台

通过借鉴人类数十年来在 AI 领域积累的经验,NVIDIA DRIVE™ 硬件和软件解决方案提供行业领先的性能,旨在帮助汽车制造商、卡车制造商、一级供应商和初创公司开发出自动驾驶汽车。...产品特色 -Xavier处理器,工作在Root-Endpoint模式下 -内置车规级MCU处理器,运行满足车规要求的安全系统 -内置硬件授时同步电路,为自动驾驶车载系统提供安全可靠的时钟源 -主要接口资源...∶12路GMSL2接口,支持每路独立触发;12路CAN总线接口,2路 LN接口,2踏干兆车载以太网,1路万兆以太网,支持激光需达的Encoder信号接入,支持主备路供电电源,支持PPS、GPRMC、Tiger...天准致力于以的人工智能技术推动工业转型升级。...主要产品为工业智能装备,包括精密检测装备、微制造装备、智能工厂方案、工业AI部件等,产品功能涵盖尺寸与缺陷检测、自动化生产装配、智能仓储物流等工业领域多个环节。

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4000选手参赛,首届“全国人工智能大赛”初赛回顾

从赛事筹备之初,组委会就系统性的构建了完备的评审机制,技术委员会由该领域具有较高的理论水平和较丰富的实践经验专家组成。 大赛初赛主观评审采用“通过/淘汰”制。...赛项专家会审后,最终筛除相关无效团队后,赛项分别确定了初赛晋级的 100 支队伍。...2.2.4 作品亮点分析 AI+4K HDR 赛项:排名靠前的团队的基础代码为 EDVR,并且在基础模型之上引入了其他的网络结构和模块以更好地恢复高频信息,同时考虑到视频当中例如转场的特性,对训练数据与模型生成的结果进行了一定的预处理和后处理...ReID 赛项:前排的选手的团队工程结构清晰,在基础模型之上采用多个模型融合的方法完成建模,并结合了全局与局部的多特征,并对于根据数据集的特质采用如不同的数据增扩方式、损失函数的结合、网络结构的微调、训练方式的变化等训练技巧...9 日中午 12:00 开启,复赛时间为 2019 年 12 月 9 日中午 12:00 至 2020 年 1 月 3 日中午 12:00。

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未来淘汰你的是 AI 还是懂 AI 的同事?InfoQ研究中心发布 2024 年中国技术发展十大趋势

5G、数据资产、云计算、数字孪生等技术正融入工业互联网的各个环节,产品设计、资源勘探、生产制造、设备管理、安全生产各个环节之间也日益融合。5G 工厂、跨平台等工业互联网建设成果不断累积和爆发。...根据 InfoQ 2023 年 11-12 月进行的 AI 应用开发者问卷调研,36% 的 AI 应用开发者认为,算力问题在未来需要得到解决。...在问答系统外,RAG 会如何影响推荐、总结等更多任务领域;RAG 未来将如何将应用范围拓展至多模态数据等等都是 RAG 未来发展需要考虑的问题。...这当中,以减速器为代表的运动控制、以视觉、力矩传感器为代表的环境感知、以芯片为代表的决策系统,都将能够在多模态大模型大脑的交互控制下,完成高质量的任务决策。...这当中既包括跨平台及工业互联网试点园区,将会有针对性地为中小企业开发轻量化的应用,扩大工业互联网应用供给,为中小企业打造一批“工具箱”。

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国产深度学习平台爆发,IDC调研显示百度深度学习市场综合份额超过谷歌

人工智能正在进入大规模落地阶段,越来越多的开发者和企业基于深度学习平台构建、训练和部署智能应用。通过此次 IDC 报告可以看到,百度的深度学习平台建设已走在世界前列。...百度首席技术官王海峰指出,人工智能技术具有通用性,呈现标准化、自动化、模块化的特征,进入工业大生产阶段。...飞桨具备开发便捷的深度学习框架、超大规模深度学习模型训练技术、多端多平台部署的高性能推理引擎、产业级开源模型库四大领先技术。...面向产业 AI 应用场景,推出企业版平台开发模式,EasyDL 零门槛 AI 开发平台和 BML 全功能 AI 开发平台,帮助企业开发者加速 AI 应用创新落地。...截至目前,飞桨凝聚了 320 万开发者,服务 12 万家企事业单位,覆盖农业、工业、林业、民生、通信、电力、公益、城市管理等数十个行业,创建了 36 万个模型。

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王亮:游戏AI探索之旅——从alphago到moba游戏

本次分享分为四部分,第一部分,什么是游戏AI,游戏AI为什么对现在的游戏非常重要;第二部分,业界和工业界对于做游戏AI主要的方法,以及现在业界一些主流的游戏上的进展。...0007.jpg 通用的游戏AI的设计,包含三部分: 感知系统、决策系统、导航系统;游戏AI的决策操作基于一定的时间粒度进行循环工作。...0009.jpg 接下来介绍一下常用的游戏AI方案,游戏AI常用方法分为三类:1) 工业界常用的行为树、有限状态机及势力图,优点:实现逻辑清晰,不足:固定逻辑执行,容易被玩家识破,复杂逻辑难实现; 2)...线下训练所使用的资源远远大于Alphago在围棋上使用的资源:12W+CPU,256GPU。 0020.jpg 接下来介绍我们在MOBA游戏上的AI研究与探索。...目标学习是非常重要的,首先需要解决每个英雄要去哪里的问题,对每个英雄或者对每类英雄要去的位置和出场是不一样的。

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江行智能CTO樊小毅:AI+边缘计算驱动能源产业变革 | 量子位·视点分享回顾

随着数字化转型、碳目标、十四五规划和构建新型电力系统等相关指导政策的发布,能源电力智慧化变革正式拉开序幕。目前,人工智能技术在能源电力行业已有应用,但仍然面临诸多挑战与机遇。...在产业转型和碳目标的大背景下,人工智能落地能源电力行业遇到了哪些新挑战?为什么边缘计算能成为解决这些挑战的关键基础服务?AI+边缘计算技术在行业应用的框架、案例和未来展望有哪些?...需要综合利用云、云计算、人工智能、边缘计算、大数据、物联网、移动通信、区块链等技术来达成这个战略,建设新型电力系统,拥有包括自学习、自适应、自驱优、自恢复和自组织等特征,最终建成推动碳目标实现的这样一个综合能源系统...再次是组装式应用,我们看到在工业互联网领域,因为每套系统的定制化要求非常高,这就会导致在工业场景中出现我们业内所说的烟囱林立现象,比如在电网业务的场景中,需要在人工智能应用的输出上去叠加一层跟OA业务系统的联通...5、工业边缘系统:构建自主研发的实时工业边缘系统,需要完成国产化要求,同时提供实时的边缘计算服务,实现实时反馈、辅助决策,直至自主决策。

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漆远:小数据学习和模型压缩存挑战,场景成为 AI 技术发展关键

“于是我们就在CTR预估上采用了这个系统。因为这个系统只要能提升1‰,就有很多收益;提升1% 的收益就更多。...它带来了图像识别、语音识别、NLP 等领域的长足进步,但是它的落地点在哪里?这就要问你的核心价值在哪里。一开始我们就很具体,就做客服。...客服项目在蚂蚁金服可以说是第一个标杆性的人工智能落地项目,它一开始是典型的人力服务工作,在成都客服中心有几千人,每年11接电话非常繁忙。...PPT上显示的是三个简单的真实APP展示,展示了机器人本身是怎么来回答问题的;第二,在你没有问问题之前,不靠语音信号或者NLP输入信息,而是通过用户的行为轨迹自动判断当前可能的问题在哪里系统会根据用户的行为轨迹做出时间训练模型进行分析...基于加强学习的对话系统 “其实在对话系统没有很多数据的情况下,一开始你很难做加强学习,有可能你就只能做一个规则技术。

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全球芯片短缺,显卡价格居高不下,跑深度学习该如何装机?

这些只是单纯的算力需求,还不论训练 SOTA 模型的新挑战——对于 NLP 和推荐系统模型来说,内存和芯片内 / 芯片间的通信正在成为又一个瓶颈。...基于 Faster R-CNN 和 FPN 模型针对 PCB 工业缺陷识别进行训练,原本耗时超过 20h 的训练,使用 HP Z8 G4 仅需要 11h,节省了一半的时间。...MobileNet 训练速度如何?在工业铭牌检测深度神经网络模型训练中,HP Z8 G4 的表现同样速度更快。...由于 HP Z8 G4 电源功率可以高达 1700W,支持三块宽 GPU 卡或者四块单宽 GPU 卡,能够一次性加载更多视频 / 图片数据,搭配路 CPU 和高速硬盘,能够显著提升训练速度。...提供了从模型开发、训练到部署的完整流程和工具,能够大幅度降低人工智能的进入门槛,提升开发效率。 在惠普工作站上使用 Linux 系统也很简单。

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AI大牛沈向洋就职清华演讲全录:人类对AI如何做决定一无所知

2005 年,沈向洋曾以聘教师的身份在清华任教,并于 2015 年参与了清华、华盛顿大学、微软共同成立的全球创新学院(GIX)。...一旦哪里出现问题,就可以对操作文件进行复盘,从而找出问题。但是,AI 是不相同的,AI 没有这样的一张检修表,我们往往不知道是哪个环节出现了问题。 03 构建具有可解释性的 AI ?...从不断的训练中,我们得到结论:这种偏见来自于训练采用的样本数据。 基于以上问题,我们对微软 500 名机器学习领域工程师进行了调查,我们问他们如何改善机器学习系统?...所以,我们构建了一个系统来进行对比,看到底是哪里出了问题。 ?...传统机器学习系统是低级模式,而现在的模型带有错误可解释性,可以从整体视角,根据数据集不同的特征来判断哪里出现了问题,也可以从集群角度来了解到底为什么会出现这样的问题。

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从硬件到框架,30+巨头参与的AI基准竞争结果公布(第一回合)

每个 DGX-1V 包含:插槽 Xeon E5- 2698 V4、512GB 系统 RAM、8 x 16 GB Tesla V100 SXM-2 GPU。...每个 DGX-2H 包含:插槽 Xeon Platinum 8174、1.5TB 系统 RAM、16 x 32 GB Tesla V100 SXM-3 GPU,通过 NVSwitch 连接。...例如,英特尔提交的单系统插槽 Intel Xeon Scalable 处理器结果在 MLPerf 图像分类基准测试(Resnet-50)上得分为 0.85;在推荐系统基准(Neural Collaborative...微软 Eric Boyd 说:「开放的生态系统能使 AI 开发者更快地实现创新,除了 ONNX 外,微软很高兴参与 MLPerf 以支持开放和标准的性能基准测试。」.../12/record-breaking-mlperf-ai-benchmarks/ https://code.fb.com/ml-applications/mask-r-cnn2go/ https

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3D视频聊天,10倍性能TPU,还有Android 12重磅登场!

每年一更的Android系统也是必不可少,全新Android 12色彩鲜艳,整体UI大变样。 手机拍照诊断皮肤病,WearOS更新等许多精彩彩蛋都藏在本次IO大会上。...在哪里可以租木筏? 就目前而言,我们需要通过多次的搜索才能得到想要的结果。而MUM则可以帮助用户更好地完成这种复杂的搜索任务。 ?...因此,在使用MUM搜索有关富士山的信息时, 就可以看到诸如在哪里可以欣赏到最佳的风景,或者哪里有温泉,亦或者是流行的纪念品商店等等,而这些信息通常以日语的形式出现。...多类型处理 依然是去爬富士山的例子,比如你有一登山靴,想知道能不能穿着去爬富士山。...系统色调会随壁纸而改变,想换即换,每天心情colorful。 ? 除了视觉上的变化以外,Android12也变得更为高效。 谷歌在优化了CPU使用后也提升了续航力,新系统运行更快、反应速度更短。

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【NVIDIA GTC2022】在自动光学检测(AOI)领域中推广Jetson Xavier 方案到底解决哪些痛点?

那么让我们来看看人工智能的实施阶段,如果我们不知道人工智能采用的流程,我们将永远不知道问题出在哪里。...大规模部署 AI 应用程序需要考虑什么,以下是您应该考虑的四个重要关键。我们接下来会每个点具体说一说 第一个,工作效率,当部署人工智能系统时,训练和部署的自动化流程变得非常重要。...由于很多工程师的时间是将图像数据从 AI 机器复制到训练计算机,或者将训练模型复制到 AI 机器。...第五个话题,我要和大家分享的是带有AI推理引擎的AOI的硬件系统。...如左图所示,在POE阶段通常使用一个带RTX GPU卡的工业电脑把控制系统和推理系统放一起,因为非常简单,但是对于生产线中,AI推理与控制系统分开是非常重要的,因为你除了GPU卡外,还会要添加POE卡、

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两年前被微软收购的 Bonsai,成为了 Build 2020 的重要杀器

大会第一天,发布了多个重磅新品,包括 AI 超级计算机、工业系统 AI 开发平台 Bonsai 项目等,我们从中可一窥微软的 AI 布局。...微软 CEO Satya Nadella 开幕致辞表示 AI 技术与云计算已被用于 COVID-19 这场危机中 本次大会上,微软重点介绍了工业系统 AI 开发平台 Project Bonsai。...技术风险投资公司、新企业联合公司、三星、西门子和以及微软自己的风险投资公司——M12。...Project Bonsai 是用于构建自主工业控制系统AI 平台,也是一项「机器教学」服务,它结合机器学习、校准和优化功能,能够让制造、化工、建筑、能源和采矿等行业机械的核心控制系统自主化,以协助管理各类工业设备...微软也在 AI 竞争中取得了一席之地,从入门级 ML 平台,到工业系统的高级 AI 平台,微软拥有了全面的 AI 产品组合。

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前阿里P10大神AI创业,主打决策智能,从《星际争霸II》开始

袁泉和龙海涛其人 袁泉,离职前担任阿里认知计算实验室负责人、资深总监,是手机淘宝、手机天猫推荐算法团队缔造者,2013年到2016年期间率队打造了“千人千面”的手淘推荐系统,因此还拿下了当年11的CEO...在2013-2017年期间,龙海涛在阿里巴巴负责搜索广告业务的架构设计,主导了其核心的离线系统、在线引擎和索引内核的升级换代,并因此获得了阿里妈妈“最佳团队奖”、“最佳项目奖”和“双十一个人创新特别奖”...即便狭隘一些,DeepMind、OpenAI等知名组织也都希望从星际、DOTA2这样的游戏中寻得AI突破,腾讯则还用AI+游戏进行模型算法研发、训练。 那为啥启元世界也选择《星际争霸》?...想要玩好星际,必须基于时序上、空间上去做推理,比如说地理位置的优势,坦克如果架在哪里可能会比较好,如果开分机在哪个位置去开会比较有利,甚至于军营造在什么地方,这些对于AI来说都需要进行一个空间上的推理。...当然,更长远未来,从《星际争霸》中学习训练AI,还会进入各行各业,从工业机器人的生产与操控,到自动化农业,智能交通、物联网领域,都不缺乏应用场景。 作者系网易新闻·网易号“各有态度”签约作者

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连线清华,沈向洋离职后首次公开演讲:构建负责任的AI

其实早在2005年,沈向洋就首次受聘成为了清华大学高等研究院聘教授,距今已经过去了15年,严格来说,这应该是“续聘”。...一旦哪里出现问题,我们需要对操作文件进行复盘,找出问题所在。但是,AI没有这种检修表,这就让我们对其中的问题更加迷茫。...从不断的训练中,沈向洋表示,他们得到的结论是:这种偏见来自于训练采用的样本数据。 基于这个问题,他们对微软500名机器学习领域工程师进行了调查,向他们询问是如何改善机器学习系统的?...调查后得到的结论是,机器学习工程师面临的最大问题之一就是,有时候他们知道系统出问题了,但不知道具体是哪里,也并不知道为什么。...沈向洋表示,训练时他们使用了很多数据,通过列出27种职业,包括会计、律师、教师、建筑师等,然后输入一段话,系统可以识别出其职业为,如果修改了段落中某些单词,哪怕只改变很小的一部分 ,比如只修改了性别,最终的结果就从

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