NVIDIA 以人工智慧驅動的 Jetson為製造業、工業與零售業開啟物聯網平台的無限可能
NVIDIA (輝達) 今天宣布推出體積僅信用卡大小的 NVIDIA® Jetson™ TX2,將人工智慧運算 (AI) 導入終端設備,為智慧型工廠機器人、商用無人機以及建置在各大 AI 城市中的智慧攝影機開啟一扇大門。
Jetson TX2 帶來比前一代方案達二倍的效能以及以耗電不到 7.5 瓦兩倍多的能源效率運行。這讓 Jetson TX2 在終端裝置上能運行更大、更深的神經網路,進而開發出更高智慧化的裝置,並提升影像分類、導航以及語音辨識等作業的精準度與反應速度。
NVIDIA 副總裁暨 Tegra 事業部總經理 Deepu Talla 表示:「Jetson TX2將強大的AI功能導入終端裝置中,催生出新類型的智慧機器。這些裝置將支援智慧影像分析,促使我們城市變得更智慧、更安全,同時,業者也能開發出優化製造過程及新型態協作方式,使遠距工作變得更有效率的新型機器人。」
Jetson TX2 加入嵌入式運算產品 Jetson TX1 與 TK1 的行列。其屬於開放平台,從大型企業、新創公司,到專業研究人員與高中學生,任何人都能使用於終端應用開發先進的人工智慧解決方案。
思科副總裁暨協作端點技術事業群總經理 Snorre Kjesbu 表示:「NVIDIA Jetson 是個極為強大的平台,讓我們能夠擴增各種人工智慧功能,像是在 Spark 產品中整合臉部與語音辨識功能,連結各地所有使用者。藉由 Jetson TX2 在人工智慧運算與繪圖方面的各種先進技術功能,我們不僅能持續發展新的體驗,還成功排除實體與虛擬之間的各項阻礙。」
國際 K12 中小學科學與科技教育非營利組織 FIRST 主席 Donald E. Bossi 表示:「多年來 NVIDIA 透過多方面的支援展現對 FIRST 的承諾,提供我們 Jetson 開發套件以開發機器人,還提供線上訓練資源、技術團隊與贊助活動資金。藉由這些幫助, NVIDIA 將啟發更多青少年學子成為創新者與發明家。」
系統規格與軟體
Jetson TX2的重要特色包括:
- GPU: 256個核心搭載 NVIDIA Pascal™ 架構,效能居同級產品之冠
- CPU:雙核64位元 NVIDIA Denver 2 與四核 ARM® A57 處理器
- 影片:4K x 2K 解析度 60fps 影像編碼與解碼
- 攝影機:12 條 CSI 通道,最多可串聯 6 部攝影機;每通道每秒傳輸 2.5 gigabytes
- 記憶體:8GB LPDDR4記憶體;每秒傳輸58.3 gigabytes
- 儲存空間: 32GB eMMC
- 連結:802.11ac WLAN 以及藍牙
- 網路:1GB 乙太網路
- 支援的作業系統: Tegra® 專用 Linux
- 尺吋:50mm x 87mm
Jetson系列方案擁有最完備的人工智慧運算軟體開發套件 JetPack 3.0,除了讓客戶更容易將人工智慧整合到各式各樣的應用,還支援:
- TensorRT™ 1.0 高效能神經網路介面引擎,能在實際應用中部署深度學習應用
- cuDNN 5.1 深度神經網路最小單元 (primitive) 的 GPU 加速函式庫
- VisionWorks™ 1.6 針對電腦視覺與影像處理的軟體開發套件
- 最新繪圖驅動程式與多種 API ,包括 OpenGL 4.5 、 OpenGL ES 3.2 、 EGL 3.2 、 EGL 1.4 以及 Vulkan 1.0
- CUDA® 8能把 GPU 變成通用型大規模平行處理器,讓開發者取用可觀的處理效能並發揮用電效率
供應時程
歐美建議售價與上市時程:NVIDIA Jetson TX2 開發套件 (內含載板與 Jetson TX2 模組) 即日起於美國與歐洲開放預訂,售價 599 美元,預計於 3 月 14 日出貨。其他地區將於隨後數週上市。團購Jetson TX2 模組達千台以上可享 399 美元優惠,自第二季起將透過NVIDIA以及全球各地經銷商供應。 Jetson TX1 開發套件也降價至499美元。
NVIDIA 預計將於 4 月 12 日下午 2:00 至 2:40 在台北國際安全博覽會 (Secutech),針對影像辨識發表 CompoSec Forum 主題演說,並於主題舘提供最新產品演示,還有深度學習實作營供與會者分享深度學習成果。
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關於NVIDIA (輝達)
NVIDIA(輝達)為人工智慧運算公司,自 1999 年發明 GPU 起,成功促進 PC 電競市場的成長並重新定義現代電腦繪圖卡產品,掀起電腦平行運算革命。近年來 GPU 深度學習也促發被視為下一個運算時代的人工智慧,透過 GPU 以類人腦方式運作於電腦、機器人與自駕車等,來感知並解讀真實世界。欲瞭解更多資訊,請瀏覽 //www.nvidia.com.tw/newsroom 及 //blogs.nvidia.com.tw 網站。
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