源之原味

最后一站-上升的机器人的土地: 全球巡回演唱会在东京包裹

 

这篇文章来自 nvidia.com。原始 url 是: https://blogs.nvidia.com/blog/2017/12/12/gtc-japan-tokyo-komatsu/

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在机器人和 roadcars, NVIDIA 结束了其七城市的全球 GPU 技术会议系列 在日本, 在自治机器带领世界。

另外一个挤满了人的房子迎接了这一事件--4000 多名开发商、公司高管和研究人员在东京市中心的一家酒店里--NVIDIA 创始人兼首席执行官詹森. 黄描述了 GPU 驱动的深入学习的转变。

"下一次重大革命是自主机器, 我无法想象一个比日本更合适的地方来创造他们的未来," 黄在今年的第七大议会上说。

他分享了 AI 进入一个新行业的消息, NVIDIA 与日本小松联手 创建更安全、更高效的建筑工地。他还为未来的软件定义的汽车, 它可以提供增强的能力, 识别驱动程序, 并提供适当的警告, 由 NVIDIA 驱动泽维尔平台的驱动。

此次日本活动使今年的 "大学" 系列节目的上座率超过了 2.2万, 从硅谷春季的开球, 到北京、慕尼黑、特拉维夫、台北和华盛顿特区的秋季演出。这比五年前增加了10倍

这次会议包括了70多项关于 AI、1000多名工程师的深度学习培训, 以及一个展示了20家公司在 NVIDIA 快速成长中的工作的展览。 初始程序 为 AI 初创公司。

小松合作伙伴宣布

节目的大新闻: 与小松合作的 NVIDIA, 世界领先的重型建筑设备, 带来 edge-to-cloud AI 技术, 提高建筑地盘的安全和生产力。在日本, 在人口迅速老龄化的情况下, 劳动力短缺意味着, 在未来的十年中, 该国1/3 的建筑工人将离开该领域, 这不是一件小事。

nvidia 首席执行官詹森宣布, nvidia 与小松的合作, 世界领先的重型建筑设备。

"利用虚拟现实和人工智能, 我们可以融合自主机器和人类," 黄说。"我们正在与小松合作, 这是世界上最伟大的公司之一, 现在正在发明自主机器的未来, 我对此感到超级兴奋。

随着新闻的发展, 建筑业和采矿业加入了越来越多的主要行业, NVIDIA 与市场领导者合作, 运用了深度学习的力量。上个月, 我们描述了改变医学影像的计划, 并与 GE 医疗和细微差别.去年, 我们制定了一条通过深入学习改造机器人的途径, 与日本 .几年来, 我们一直在推进应用 人工智能在汽车, 在与奥迪, 特斯拉, 丰田和沃尔沃等关键项目的工作。

"深入学习有机会革命性的未来制造业, 未来的工业设备, 未来的机器人, 并帮助创建下一代自主机器," 黄说。

他对日本能够继续在智能机器上引领世界的能力表示强烈的热情, 他说, 在未来的岁月里, 这将变得越来越普遍。

他说: "我相信, 某一天, 每一件事情的移动都将是自主的, 或者将被灌输自治。

主旨还包括一系列的示范, 其中黄展示了如何 NVIDIA 驱动自主平台将提供一个巨大的范围内 AI 灌输的副驾驶和援助的特点。这将帮助汽车制造商在正式到达之前提供与完全自治相关的能力。

nvidia 的驱动自动驾驶平台将提供一个激动人心的范围内 AI 注入的副驾驶和辅助功能, nvidia 总裁詹森解释说。

例如, 这类车辆会将车辆外的潜在安全危险通知司机。在车内, 它会检测司机困倦和分心, 提供适当的警报。当停车时, 它会认出司机, 因为他们接近车辆, 自动打开门或树干, 并调整座椅和控制, 以他们的喜好。

在高速公路上, NVIDIA 驱动甚至可以接管驾驶, 作为一个副驾驶员, 使用其完整的环绕知觉, 使自适应巡航控制, 车道保持和自动车道的变化。通过 wi-fi 或蜂窝连接的无线软件更新, 系统的功能可以扩展到整个车辆的使用寿命。

还宣布在日本的一些生态系统合作伙伴, 现在使用 NVIDIA 驱动平台.

先驱宣布, 它将结合其3D 激光雷达传感器与 NVIDIA 驱动 AI 平台, 创建自主驾驶解决方案在2020年。该传感器能很好地检测和映射远程对象, 性能高, 成本低。

和第四层, 一个 Nagoya-based 的启动, 已经开发了一个 ai 的车辆, 它调用 Milee, 一个改装的雅马哈机动高尔夫球车与3D 印制板, 并由 NVIDIA 驱动器驱动。该车主要用于城市地区的乘车共享和交付, 没有加速器、刹车踏板或方向盘。以每小时20公里的最高时速, 它的设想, 它可以用于最后一英里的交付, 并最终为老年人和偏远地区的居民提供流动性。

NVIDIA 首席执行官詹森对开发商、公司高管和研究人员的整个房子发表了讲话。

带链接到 NGC, 泰斯拉 V100 gpu 我

Huang announced that the Chainer deep learning framework, developed by Japan’s Preferred Networks, is now available on theNVIDIA GPU Cloud container registry.

NGC, which is available free of charge to developers using NVIDIA GPUs worldwide, includes NVIDIA-optimized deep learning frameworks such as TensorFlow and PyTorch, third-party managed HPC applications, NVIDIA HPC visualization tools, and NVIDIA’s programmable inference accelerator, NVIDIA TensorRT.

NVIDIA also announced that Japan’s National Institute of Advanced Industrial Science and Technology is using more than 4,000 NVIDIA Tesla V100 GPUs 建设日本最快的超级计算机, 称为 AI 桥接云基础设施 (我)。今年春季将上线, 预计将实现 37 1.271 FP64 高性能和 0.55 exaflops 的 AI 性能。

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