NVIDIA宣布RAPIDS、医学影像应用和面向自动驾驶汽车的驾驶模拟器
2018年10月10日,在慕尼黑2018年GPU技术大会上,NVIDIA首席执行官Jensen Huang发表了主题演讲。他宣布了RAPIDS,这是一个开源的CUDA加速工具包,可以帮助数据科学家更快地处理数据。他们宣布了在医学影像方面开展的合作。他们还宣布了一个自动驾驶汽车模拟器,汽车制造商可以使用它来验证自动驾驶汽车。
\\
RAPIDS
\\
NVIDIA宣布推出RAPIDS:这是一款开源软件,将GPU技术融入到数据科学管道中。它基于许多数据科学家正在使用的经典机器学习管道构建:使用Numpy、panda和scikit-learn编写的Python程序。RAPIDS可以使用多个Cuda Core读取数据,并在多个Cuda Core上运行学习和推理。2.4版的Spark会加入RAPIDS,包括流GPU支持、cuML、cuGraph和批cuDF。为了确保他们的数据科学平台可以为企业所用,NVIDIA与Oracle、IBM和沃尔玛等几家大公司开展了合作。要了解更多信息,可以查看NVIDIA的博客。
\\
\\
NVIDIA医疗应用程序
\\
NVIDIA也正进入医疗市场,把他们的Clara AGX平台用于放射市场。他们创建了一种基于神经网络的图像识别算法,用于放射图像的可视化。这里的计算机需要运行一个医学成像管道,它接收传感器数据,对其进行处理,并将其可视化。要了解更多信息,可以查看NVIDIA的博客。
\\
NVIDIA自动驾驶汽车平台
\\
Jensen Huang宣布了NVIDIA AGX,这是一款用于自动化机器的计算机。它是一块带有Xavier处理器的板子,具有109GB/s的高速IO。自动化机器(汽车或机器人)的计算机不同于其他应用,现实世界中的平台需要实时运行,并且必须可靠。
\\
随着慕尼黑成为多家大型汽车制造商的大本营,NVIDIA在GTC欧洲大会上宣布了NVIDIA在成为自动驾驶汽车硬件生产商方面取得的进展。去年,他们已经宣布了将于2019年发布Pegasus平台。此外,计算硬件方面,他们还谈到了SDK Drive Works,其中包含了很多可以用于自动驾驶的算法。Drive IX现在已经可用,Drive AGX Xavier开发工具包现在也已可用。沃尔沃宣布,他们将使用Drive AGX平台来测试他们的消费类汽车,这些汽车将具有二级自动驾驶功能。2级意味着汽车将具有自适应巡航控制和车道保持等高级功能,但司机将参与汽车性能的监控。
\\
NVIDIA还发布了一款自动驾驶汽车模拟器Drive Constellation。它由两台计算机组成,其中一台计算机渲染另一台计算机用来决定采取何种行动的环境。这个模拟器可以用来验证自动驾驶汽车的功能,甚至可以用来创建一个虚拟的自动驾驶汽车许可证,计算机通过后才能在公共道路上驾驶。要了解更多信息,请查阅NVIDIA的博客。
\\
Tesla T4和DGX2
\\
Jensen Huang还展示了Tesla T4,它是在之前9月18日的GTC大会上发布的。它是一种多精度TensorCore加速器,可以在float32、int8和int4中运行推理。它每秒能做5.5万亿次运算。Jensen还谈到了DGX2,他们于2018年3月宣布了这一计划。该平台由连接在一块板上的16块Tesla V100 32GB GPU组成。它们由12个NVSwitches连接。它有1.5TB的系统内存,每秒可以进行高达2千万亿次处理。它还有32TB的SSD用于数据存储。由于大多数公司都在云环境中使用多服务器,NVIDIA宣布了KubeFlow。通过运行TensorRT推断服务器,你可以将神经网络推断部署到数据中心。它可以在多个服务器上分配神经网络推理的负载。目前,企业通常有多个pod,每个pod都运行专门的推理模型。遗憾的是,如果对特定模型的需求上升,你就必须扩展服务器以满足对该功能的需求。TensorRT和Kubernetes使得在多个服务器上分配多模型工作负载成为可能。Kubernetes确定工作负载在数据中心里的位置,并将模型放在具有剩余容量的服务器上。
\\
查看英文原文:NVIDIA Announces RAPIDS, Medical Image Application, and a Driving Simulator for Autonomous Vehicles.
NVIDIA宣布RAPIDS、医学影像应用和面向自动驾驶汽车的驾驶模拟器相关推荐
- 面向自动驾驶的边缘计算技术研究综述
本文由吕品,许嘉,李陶深,徐文彪联合创作 摘要 边缘计算在自动驾驶的环境感知和数据处理方面有着极其重要的应用.自动驾驶汽车可以通过从边缘节点获得环境信息来扩大自身的感知范围,也可以向边缘节点卸载计算任 ...
- CVPR 2021 论文大盘点-医学影像篇
关注公众号,发现CV技术之美 本文总结医学影像相关论文,包含医学图像分割.医学图像合成.X射线检测等.共计 22 篇. 大家可以在: https://openaccess.thecvf.com/CVP ...
- 五问“ChatGPT+医学影像”:新一代的AI能否成为放射科医生的一把利器?
自ChatGPT引爆人工智能领域以来,迅速吸引了来自不同领域的科学家和从业者的目光,期待着这一里程碑式的技术为自己的行业带来新的变革. 近日,上海科技大学生物医学工程学院创始院长.联影智能联席CEO沈 ...
- 基于 U-Net 的医学影像分割算法综述
来源:UNknown知识库 转载自新机器视觉 仅做学术分享,若侵权,请联系删文 ▍一.医学图像分割简介 医学影像分割是医学影像分析中的重要领域,也是计算机辅助诊断.监视.干预和治疗所必需的一环,其关键 ...
- 51篇最新CV领域综述论文速递!涵盖14个方向:目标检测/图像分割/医学影像/人脸识别等方向...
点击上方"3D视觉工坊",选择"星标" 干货第一时间送达 本文共汇总了从2020年4月至今的计算机视觉领域综述性论文,共54篇,涵盖图像分割. 图像识别.人脸识 ...
- 对中国医学影像AI产品商业化的思考
编辑导语:医疗人工智能从2017和2018年的百家争鸣,到2019年融资困难.行业开始洗牌,进入2020年国家药监局已经批准5张医疗AI注册证,医疗AI行业已经过了PPT时代,开始进入商业变现阶段. ...
- 体素科技:2018年,算法驱动下的医学影像分析进展
机器之心原创 作者:体素科技.邱陆陆 自 2012 年 AlexNet 挑战 ImageNet 获得巨大成功以来,用于图像领域的深度学习算法以令人目不暇接的速度飞速演化着.通用图像领域中,有明确边界的 ...
- 【CV】54篇最新CV领域综述论文速递!涵盖14个方向:目标检测/图像分割/医学影像/人脸识别等方向...
文章来源于极市平台,作者CV开发者都爱看的 [导读]本文共汇总了从2020年4月至今的计算机视觉领域综述性论文,共54篇,涵盖图像分割. 图像识别.人脸识别/检测.医学影像.目标检测.3D方向(自动驾 ...
- 2020年计算机视觉综述论文汇总!涵盖14个方向:目标检测/图像分割/医学影像/人脸识别等方向
导读:本文共汇总了从2020年4月至今的计算机视觉领域综述性论文,共54篇,涵盖图像分割. 图像识别.人脸识别/检测.医学影像.目标检测.3D方向(自动驾驶/深度估计).GAN.文本检测与识别.姿态估 ...
最新文章
- DDD 领域驱动设计:贫血模型、充血模型的深入解读!
- [转] DataSet的的几种遍历
- PyTorch ResNet 测试
- Intel VT学习笔记(四)—— VMCS(下)
- VTK:创建字母频率的条形图用法实战
- How to install sharepoint server 2010 sp2 in window 7 x64
- telnet远程登陆、mstsc远程控制、SSH之间的比较和区别
- (大数据工程师学习路径)第四步 SQL基础课程----SQL介绍及mysql的安装
- LAMP、LNMP实战之九搭建cms、blog、bbs(持续更新)
- sklearn.preprocessing之数据预处理
- 网络_Wake-on-Lan(WoL)软件推荐, 让你不在局域网也能实现网络唤醒
- 手机上最好用的五笔输入法_手机输入法正在暴露你的年龄,九宫格和全键盘,你用的是哪一种?...
- java 运行 内存限制 + 远程调试
- mysql运维工程师_运维工程师需要了解的MySQL运维经验
- flutter开发的ios应用没法通过爱思等工具浏览文件目录Document
- 女人要想赚钱,应该选什么路?
- 企业微信X微盛联合发布会回顾:All in企业微信赛道两年,微盛的增长逻辑
- 基于51单片机的12864液晶演示器驱动
- BlockingQueue!
- 最全的运营数据指标解读
热门文章
- 设森林F对应的二叉树为B,它有m个结点,B的根p,p右子树结点个数n,森林F中第一棵树的结点个数
- android 破碎酷炫动画,Android特效——玻璃破碎效果
- 误删u盘文件夹怎么恢复
- Python 入门之类的基础语法
- 爬取电影天堂电影详情和磁力链接
- 电脑客户端如何同时登陆多个微信账号
- winsock的两篇文章
- DL之RNN:人工智能为你写小说——基于TF利用RNN算法训练数据集(William Shakespeare的《Coriolanus》)替代你写英语小说短文、训练测试过程全记录
- Linux多核运行机制(SMP)
- hud2504 又见GCD