تعمل Nvidia على تسريع رؤية الذكاء الاصطناعي باستخدام Metropolis والتحديثات ذات الصلة
انضم إلى كبار المديرين التنفيذيين في سان فرانسيسكو يومي 11 و 12 يوليو ، لمعرفة كيف يدمج القادة استثمارات الذكاء الاصطناعي ويحسنونها لتحقيق النجاح.. يتعلم أكثر
تم تعيين Vision AI على قفزة إلى الأمام مع إمكانات إطار عمل Metropolis الجديدة من Nvidia. يركز إطار عمل تطوير التطبيقات هذا على الخدمات المصغرة ، بالإضافة إلى مجموعة من تدفقات العمل السحابية الأصلية التي تمكن المستخدمين من بناء نماذج أكثر كفاءة للرؤية والذكاء الاصطناعي.
بعد الإعلان عن Nvidia GTC 2023 هذا الأسبوع ، انضمت Metropolis إلى إصدارات جديدة من TAO Toolkit 5.0 الخاصة بالشركة ، والتي تتيح إنشاء نماذج AI مخصصة للغاية ، بالإضافة إلى توسيع منشئ خط أنابيب البيانات Nvidia DeepStream لتطبيقات وخدمات الذكاء الاصطناعي.
قالت Nvidia إن أكثر من 1000 شركة تسعى إلى إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي ذات الرؤية تستخدم حاليًا أدوات مطور Metropolis لمواجهة التحديات التشغيلية ومعالجة المستشعرات وإنترنت الأشياء باستخدام AI Vision.
تحسين سير العمل للنظام البيئي الصناعي للذكاء الاصطناعي
قدمت Nvidia لمجتمع GTC توسعات كبيرة في تدفقات عمل Metropolis التي تهدف إلى وضع إمكانات وبحوث أكبر للذكاء الاصطناعي في متناول المزيد من المطورين. تشمل هذه التوسعات مجموعة أدوات Nvidia TAO ، والخدمات الصغيرة Metropolis ، و DeepStream SDK ، بالإضافة إلى أداة إنشاء البيانات الاصطناعية Nvidia Isaac Sim وتطبيقات محاكاة الروبوتات.
حدث
تحويل 2023
انضم إلينا في سان فرانسيسكو يومي 11 و 12 يوليو ، حيث سيشارك كبار المسؤولين التنفيذيين في كيفية دمج استثمارات الذكاء الاصطناعي وتحسينها لتحقيق النجاح وتجنب المزالق الشائعة.
سجل الان
قال ممثلو Nvidia إن TAO 5.0 يسعى إلى إضفاء الطابع الديمقراطي على قدرات الذكاء الاصطناعي ذات الرؤية المتطورة ، وتمكين الأفراد والشركات باستخدام أدوات معالجة الصور وتحليلها المتقدمة.
قال آدم سكرابا ، مدير تسويق المنتجات في Nvidia ، خلال مؤتمر صحفي سابق لـ GTC: “ستصبح جميع البنية التحتية الرئيسية روبوتًا ، حيث تساعد Nvidia Metropolis في أتمتة العمليات المادية والبنية التحتية الأكثر قيمة في العالم”.
مع إمكانية الوصول بدون رمز إلى نماذج الذكاء الاصطناعي ذات الرؤية الحديثة ، يمكن لمستخدمي Metropolis دمج تدفقات العمل القائمة على الذكاء الاصطناعي في أساليب التدريب الخاصة بهم ، والاستفادة من إمكانات TAO 5.0 و Issac Sim.
توظف شركة PepsiCo التوائم الرقمية
يمكن تدريب تدفقات العمل هذه ونشرها لاحقًا على أي جهاز يستخدم وحدة المعالجة المركزية أو GPU أو MCU أو DLA باستخدام خدمة تصدير TAO 5.0 ONNX. بالإضافة إلى ذلك ، تساعد التطبيقات المرجعية لـ Nvidia المستخدمين على إنشاء تدفقات عمل مضبوطة بدقة ، وتوليد استدعاءات API محسّنة للذكاء الاصطناعي لتكامل رؤية الكمبيوتر.
تستفيد شركة PepsiCo العملاقة في صناعة الأطعمة والمشروبات المريحة من إمكانات Nvidia Metropolis لتبسيط عملياتها. نجحت الشركة في تطوير توائم رقمية مدفوعة بالذكاء الاصطناعي لمراكز التوزيع التابعة لها ، باستخدام منصة Nvidia Omniverse لتصور الإعدادات المختلفة داخل منشآتها وتحديد تأثيرها على الكفاءة التشغيلية قبل التنفيذ في سيناريوهات العالم الحقيقي.
وبالمثل ، قامت شركة سيمنز ، وهي شركة بارزة للرقمنة والأتمتة الصناعية ، بغرس Nvidia Metropolis لتحقيق تصور من المستوى التالي داخل تطبيقاتها القائمة على الحافة. من خلال استخدام ملايين أجهزة الاستشعار الموزعة عبر مصانعها ، قامت شركة Siemens بتوصيل أساطيل من أجهزة إنترنت الأشياء والروبوتات عبر النظام البيئي Metropolis ، مما أدى في النهاية إلى دمج الذكاء الاصطناعي في سير عمل رؤية الكمبيوتر الصناعي.
تمكين رؤية الكمبيوتر برموز منخفضة
مجموعة أدوات Nvidia TAO عبارة عن إطار عمل AI منخفض التعليمات البرمجية يشحن بشكل كبير تطوير نموذج AI لأي مطور عمليًا ، في أي خدمة ، على أي جهاز. يحتوي TAO 5.0 على ميزات جديدة ، بما في ذلك نماذج AI التي تم اختبارها مسبقًا لمحول الرؤية. يوفر هذا القدرة على نشر النماذج على أي نظام أساسي مع تصدير ONNX القياسي والضبط التلقائي للمعلمات الفائقة مع التعلم الآلي الآلي (AutoML) والتعليق التوضيحي للبيانات بمساعدة AI.
قال سكرابا: “لا يُنشئ TAO أي رمز ولكنه يدعم” إحضار النموذج الخاص بك “، حيث يمكن للمطورين استيراد هياكل النماذج المخصصة الخاصة بهم وإجراء التدريب والضبط والتحسين”.
يدعم TAO 5.0 الآن محولات الرؤية لنماذج الرؤية الحاسوبية وأصبح مفتوح المصدر للمطورين. من خلال REST APIs ، يمكن للمطورين دمج TAO في أي خدمة AI. بالإضافة إلى ذلك ، تعمل ميزة AutoML في الخدمة أيضًا على أتمتة ضبط المعلمات الفائقة لنماذج AI وتم دمجها في خدمات مثل Google Vertex AI و AzureML و Azure Kubernetes و Amazon EKS.
تمكين حالات استخدام إنترنت الأشياء والحافة
قامت شركة STMicroelectronics للمتحكمات الدقيقة المدمجة بدمج TAO في سير عمل مطور الذكاء الاصطناعي STM32Cube ، مما مكن الشركة من تشغيل AI متطور في حالات استخدام إنترنت الأشياء وحالات استخدام الحافة التي تعمل بها وحدات التحكم الدقيقة STM32 ضمن ميزانية الحوسبة والذاكرة.
قال ماتيو دورنيرين ، رئيس أدوات STM32 Cube.AI في STMicroelectronics: “نحن متحمسون لدمج TAO في سير عمل تطوير STM32”. “إن توفير أحدث أدوات تدريب الذكاء الاصطناعي للمطورين الذين طوروا بالفعل أكثر من 11 مليار وحدة STM32 MCU سيكون له تأثير كبير على إنترنت الأشياء والحوسبة المتطورة.”
تعد Nvidia DeepStream SDK أداة رئيسية للمطورين الذين يتطلعون إلى إنشاء تطبيقات ذكاء اصطناعي ذات رؤية عبر مجموعة من الصناعات. التحديث الأخير في Nvidia DeepStream SDK هو وقت تشغيل جديد لتنفيذ الرسم البياني (GXF) يسمح للمطورين بالتوسع خارج إطار عمل الوسائط المتعددة GStreamer مفتوح المصدر. يسمح GXF من DeepStream للمستخدمين ببناء تطبيقات تتطلب تحكمًا صارمًا في التنفيذ ، مما يتيح الجدولة المتقدمة وإدارة الخيط المهم.
الإدراك شيء رؤية
غالبًا ما تتطلب إضافة تصور للمساحات المادية تطبيق رؤية الذكاء الاصطناعي على العديد من الكاميرات التي تغطي مناطق متعددة. على سبيل المثال ، تشمل التحديات في رؤية الكمبيوتر مراقبة تدفق البضائع المعبأة عبر المستودع أو تحليل تدفق العملاء الفرديين عبر مساحة كبيرة للبيع بالتجزئة. تهدف Metropolis Microservices إلى تسهيل دمج مهام الذكاء الاصطناعي ذات الرؤية المتطورة هذه في تطبيقات المستخدمين.
تشتمل الخدمات المصغرة في Metropolis على مجموعة من أدوات السحابة الأصلية لبناء تطبيقات تتبع متعددة الكاميرات من خلال رؤية الكمبيوتر ، باستخدام مصفوفة من المستشعرات لتوليد تصور مشترك مركزي.
تستخدم شركة Infosys الرائدة في مجال خدمات تكنولوجيا المعلومات Nvidia Metropolis لبناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي ذات الرؤية. ساعد إطار التدريب منخفض التعليمات البرمجية Nvidia TAO والنماذج المدربة مسبقًا Infosys على تقليل جهود التدريب على الذكاء الاصطناعي.
قال بالاكريشنان DR ، نائب الرئيس التنفيذي ورئيس قسم الذكاء الاصطناعي والأتمتة في Infosys: “تمكننا Metropolis من نشر الحلول بشكل أسرع وسريع عبر المتاجر وخطوط الإنتاج مع الحصول على مستويات دقة أعلى بكثير من ذي قبل”.
وقال إن Metropolis Microservices ، جنبًا إلى جنب مع DeepStream SDK ، حسنت رؤية الشركة لمعالجة إنتاجية خطوط الأنابيب وخفض تكاليف الحلول الإجمالية. يمكن لـ Infosys أيضًا إنشاء مجموعات من البيانات الاصطناعية باستخدام SDK للنسخ المتماثل Nvidia Omniverse لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي بسهولة باستخدام وحدات تخزين جديدة وتغليف.
مهمة VentureBeat هو أن تكون ساحة المدينة الرقمية لصناع القرار التقنيين لاكتساب المعرفة حول تكنولوجيا المؤسسات التحويلية والمعاملات. اكتشف إحاطاتنا.
