NVIDIA stara się rozwijać swoją działalność. Obecnie prowadzą w segmencie kart graficznych, ale teraz kładą większy nacisk już na rozwiązania służące sztucznej inteligencji oraz uczeniu maszynowemu. Niewątpliwie stają się w tym liderem. Najciekawiej prezentują się jednak ich wiadomości na temat przygotowywanego układu mobilnego.
Jesteśmy świadkami wielkiej rewolucji cyfrowej. Tworzymy coraz więcej danych, a te muszą być przetwarzane, choć nie da się ukryć, że to może stanowić poważne zagrożenie dla naszej prywatności. Najlepszym dowodem na to ryzyko jest ostatnia afera związana z Facebookiem i Cambridge Analityca, o której więcej dowiecie się z artykułu Kuby. Mimo to lepiej, że dysponujemy już technologią, dającą sobie radę z przetwarzaniem informacji i możemy czerpać z tego korzyści.
Niestety, najefektywniejsze układy znajdziemy w ogromnych superkomputerach. W ich przypadku wydajność pozwala na szerokie zastosowanie, a różnice między ich kolejnymi generacjami robią wrażenie i tu peletonowi przewodzi nie kto inny, jak NVIDIA. Zresztą to z układów graficznych stopniowo wyewoluowały procesory do algorytmów uczenia maszynowego z racji tego, że dysponują dużą liczbą wątków. Tu wysoka moc pojedynczego rdzenia na niewiele się zdawało. Z tego też powodu pozycja Amerykanów nie może dziwić, ponieważ w segmencie GPU nie mają wielkich rywali, choć AMD próbuje sił ze swoimi Radeonami. Mimo wszystko serie RX i Vega nie zdołały skutecznie przełamać dobrej passy linii GeForce. Na pomoc przyszli im górnicy, dla których to akurat AMD jest lepszym, bardziej opłacalnym wyborem.
W trakcie konferencji GTC zapowiedziano wprowadzenie open sourcowego NVDLA do platformy Project Trillium, opierającej się o rdzenie w architekturze ARM. ARM, obserwując obecne trendy rynkowe, rozpoczęło opracowywanie rozwiązania pod kątem przyspieszenia działania sztucznej inteligencji w urządzeniach mobilnych. W tym celu stworzono dedykowane rdzenie ARM ML. Z kolei technologia ARM OD odpowiada za rozpoznawanie obiektów i jest w stanie rejestrować obraz w rozdzielczości Full HD przy 60 klatkach na sekundę, skupiając się przede wszystkim na ludziach: ich gestach, twarzach oraz pozach. Z kolei ARM NN stanowiłby łącznik między układem, a frameworkiem uczenia maszynowego, m.in. Theano lub TensorFlow.
Warto wspomnieć, że brytyjska firma da firmom przykładowe wersje takiego chipu w kwietniu, a na większą dostępność niektórzy będą musieli poczekać do połowy roku. Należy tu dodać, że za powstawanie takich procesorów nie będą oni odpowiedzialni. W końcu ARM jest od opracowywania, a nie produkcji finalnych produktów. To zadanie należy już do Samsunga, Qualcomma czy może właśnie NVIDII. Bezsprzecznie Project Trillium może być przełomowy dla urządzeń mobilnych oraz Internetu Rzeczy – przede wszystkim chodzi o smartfony, hybrydy, wearables i głośniki inteligentne.
Najczęściej NVIDIA korzysta z własnych projektów. Jednak w przypadku układów mobilnych czy wbudowanych, tj. Tegra oraz Jetson, postawili na architekturę ARM, a w zamian Brytyjczycy przy wykorzystaniu ich technologii mogą zaprezentować potencjał całej platformy. Widać, że twórcy GeForce'ów chcą stać się potentatem w tym segmencie. Obawiam się jedynie, że zdobędą tu monopol, bo na razie nie znajdziemy na rynku żadnego, równie aktywnego konkurenta.
źródło: Engadget
Hej, jesteśmy na Google News - Obserwuj to, co ważne w techu
