NVIDIA 加速計算總經理Ian Buck在本周開幕的華盛頓GTC大會開幕式上表示,AI革命已近在咫尺,是時候利用現代AI來幫助企業應對面臨的巨大挑戰了。
Buck還宣布,美國郵政署(United States Postal Service, USPS)將采用NVIDIA端到端AI技術。該機構提供了全球最大規模的寄送服務,每年寄送郵件1460億。
Buck在為期三天的華盛頓GTC上對3500多名開發人員、CIO和政府官員表示:“當下面臨的挑戰在于我們如何使AI從創新階段過渡到實際應用。我們的挑戰是‘如何將AI帶入行業并使其被廣泛利用?’”
在長達一個小時的演講過程中,Buck解釋了現代AI的訓練和部署方式,并描述了NVIDIA如何將AI應用于汽車、醫療、機器人技術和5G等行業。
美國郵政署的例子使成功應對挑戰成為可能。
Buck介紹,美國郵政署將基于NVIDIA EGX的深度學習解決方案部署到200個處理設施中,這些設施將于2020年開始運行。
使用EGX,美國郵政署將能夠以更高的精度批量處理計算任務,速度提高10倍。
生活在“AI世界”的一天
當Buck還是一名斯坦福大學的學生時,他以創建CUDA計算平臺而聞名。他詳細介紹了NVIDIA技術如何加速從AI數據提取到AI訓練乃至AI最終部署的整個過程。Buck表示,下一步將是創建垂直AI平臺,使各行各業的專家都能基于此提升工作效率。
在醫療領域,大量數據正在使工作人員應接不暇。一個典型放射科每天要查看8,000張圖像。Buck表示,每分鐘就會有3篇論文在PubMed醫學研究中心上發表。
Buck詳細介紹了NVIDIA Clara軟件開發套件如何使用新一代遷移學習模型,來幫助醫護人員快速應對新挑戰。它增強了預先訓練的模型,可以處理新任務,例如在幾分鐘或幾小時內利用更少的訓練數據找出某種特定類型的癌癥。
電信業是另一個可以從AI中受益的行業,因為它需要優先采用5G無線技術。與4G相比,5G支持您僅用3分鐘在移動設備上下載一季《怪奇物語》(Stranger Things,經典美劇),而4G則需要3個小時。5G反應速度快,僅有1毫秒延遲,而4G則有10毫秒延遲。
Buck表示:“我不會輕易使用‘革命’這個詞,但這是一場革命,因為AI為我們提供了輸入大量數據流并進行實時處理的機會。”
為了幫助電信公司及其客戶充分利用5G,NVIDIA上個月推出了NVIDIA EGX Edge超級計算平臺。這些服務器安全且可擴展,配備了多達4個NVIDIA CUDA Tensor Core GPU。
智慧城市也可以從EGX中受益。
運行NVIDIA Metropolis物聯網(IoT)應用程序框架為試點計劃的一部分,愛荷華州迪比克(Dubuque)的公共安全官員基于此捕獲了一輛誤入高速公路的車輛。
當然,NVIDIA也在努力使汽車更智能、更安全。NVIDIA DRIVE自動駕駛汽車平臺涵蓋了從汽車到卡車、從無人駕駛出租車到工業車輛的所有領域。
為了實現安全的開發和部署,NVIDIA建立了端到端工作流來開發自動駕駛汽車,其中包括用于收集數據、管理數據、標記數據、訓練AI、重播數據的系統,以及在各種場景下模擬性能表現的系統。
Buck表示:“與傳統的推理和訓練相比,這是一個更深入、更豐富的堆棧。”
最后,NVIDIA正在構建能夠釋放新一波創新浪潮的領域,即機器人領域。過去,機器人非常擅長重復性任務。Buck表示,然而,未來機器人“都會與交互相關”。
新一代機器人已經開始應用于零售、農業和食品配送業務領域,預計到2025年將增至1000億美元市場規模。
為了賦能AI技術,NVIDIA構建了一個端到端的機器人平臺Jetson,可以幫助公司更快速地部署新型機器人。它包括構建在一系列功能強大的系統級芯片(SoC)上的完整軟件堆棧,從99美元的Jetson Nano開始。
“對于機器人技術而言,這將是一個激動人心的時刻,” Buck表示。
NVIDIA將AI引入垂直行業的例子不勝枚舉,例如面向醫療的NVIDIA Clara,面向智能城市和零售的NVIDIA Metropolis,面向自動駕駛汽車的NVIDIA DRIVE,面向設計和媒體的NVIDIA Omniverse以及面向電信行業的NVIDIA Aerial。
Buck表示:“醫療數據科學家或智慧城市工程師能夠在垂直平臺使用這項技術,將企業對于AI的利用又提升到了更高水平。”
我們旨在通過NVIDIA深度學習學院(Deep Learning Institute, DLI)為企業員工提供培訓。DLI剛剛增加了12門新課程,已經為超過18萬AI工作者提供了培訓,適用于個人、團隊和大學。
Buck表示:“我的目標和任務不僅是做出色的演示,更是幫助行業利用AI解決問題?!?/p>
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原文標題:NVIDIA 加速計算總經理Ian Buck:AI革命近在咫尺,如何使AI從創新階段過渡到實際應用?
文章出處:【微信號:NVIDIA_China,微信公眾號:NVIDIA英偉達】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。
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