Como cada año Jensen Huang, CEO de NVIDIA en su conferencia principal de NVIDIA GTC 2019 en el centro de convenaciones de San Jose California, tomó el escenario para sorprender a los 9,000 asistentes más la comunidad conectada en línea, con sus últimos desarrollos y lanzamientos de su ecosistema. Su estrategia de empresa de aplicaciones para inteligencia artificial, aprendizaje de máquinas, visualización y aceleración de GPUs toma fuerza con sus recientes anuncios y el mensaje lo dirige a los 9 millones de creadores de contenido 3D identificados por la empresa.
A continuación te describimos un resumen de sus nuevos desarrollos.
Colaboración 3D
Omiverse es una nueva aplicación o plataforma de NVIDIA de colaboración de contenido 3D de creadores y diseñadores de código abierto, según Huang se refiere a ella como el Google Docs para contenido 3D.
Centros de Datos para inteligencia artificial
“La aceleración en el computo no solo es sobre tener mejor hardware, se trata de colaboración, co-diseño, optimización continua entre el chip, los sistemas, el algoritmo y la aplicación, comenta.” Jensen Huang. NVIDIA presentó las librerías de aceleración CUDA-X para manejo de ciencia de datos como un apoyo a inteligencia artificial, aprendizaje de máquinas, analítica y para hacer mejor uso de los datos.
CUDA-X AI ha sido adoptado por todos los principales servicios en la nube, incluidos los servicios web de Amazon, Google Cloud Platform y Microsoft Azure. Ha sido adoptado por Charter, PayPal, SAS y Walmart.
Como parte de CUDA-X se mostró la forma de trabajo con PRADA, (Programmable Acceleration Domains Architecture) como una solución para crear dominios de trabajo en cómputo con el propósito de resolver a una industria en específico.
La tecnología RTX de Turing para rendereo tipo raytrace en tiempo real continua su adopción en la industria, la idea es hacer una mímica de las propiedades físicas para mostrarlo de manera virtual de una forma acelerada, ha este momento ha sido adoptado por socios como Adobe, Autodesk, Dassault Systèmes, Pixar, Siemens, Unity, Unreal y Weta Digital entre otros. Además se presentó el NVIDIA RTX Server como arquitectura que se comercializara para visualización y el nuevo DataScience Workstation, todos basados en GPUs RTX pre instalados con CUDA-AX AI.
Amazon Web Services
NVIDIA hace equipo con Amazon web Services para acercar la inteligencia artificial a millones de usuarios y startups con equipos conectados. El procesador NVIDIA Jetson habilitara la implementación de AWS IoT Greengrass para dispositivos tipo Edge. La solución permitirá crear modelos de datos, entrenarlos y optimizarlos para su implementación de predicción con interfaces de aprendizaje de máquina. NVIDIA Jetson AGX Xavier Developer tiene programas de desarrollo SDK para crear aplicaciones de inteligencia artificial para autos autónomos.
Autos autónomos
NVIDIA anuncia una alianza con el Toyota Research Institute para el desarrollo de autos autónomos la seguridad de estos. Parte de la alianza establece el uso de equipo NVIDIA DRIVE AGX Xavier™ AV y el desarrollo en conjunto con los equipos de NVIDIA, TRI-AD de Japón y el Toyota Research Institute de EU.
Jensen Huang CEO de NVIDIA, agregó: “Los autos autónomos para uso diario y en aplicaciones comerciales en innumerables industrias pronto serán comunes. Todo lo que se mueva será autónomo. La producción de todos estos vehículos a escala, requerirá una colaboración conectada de todos los elementos del sistema. Nuestra relación con TRI-AD y el Toyota Research Institute es un modelo ejemplo para esa colaboración”.
En la relación con Toyota para usar la computadora DRIVE AGX Xavier AV, el acuerdo amplía la colaboración para validación de pruebas utilizando DRIVE Constellation, que está disponible y permite a los fabricantes de automóviles simular miles de millones de millas de conducción en todas las condiciones. Además se anunció Safety Force Field, una algoritmo de política de conducción diseñada para proteger a los autos que conducen por sí mismos de colisiones, una especie de "burbuja" de seguridad.
En robótica
Jensen Huang dio a conocer Jetson Nano, un módulo de computo pequeño con CUDA-X AI con acceso desde $99USD, con un desempeño de cómputo de 472 GFlops para que los programadores desarrollen aplicaciones de inteligencia artificial a bajo costo. Se presenta como un kit de desarrollo o en un módulo de producción para mercados más grandes.
Por: Sergio Alvarez, editor de 3DCadPortal
