Рубрика «Nvidia» - 20

CUDA всем хороша, пока под рукой есть видеокарта от Nvidia. Но что делать, когда на любимом ноутбуке нет Nvidia видеокарты? Или нужно вести разработку в виртуальной машине?

Я постараюсь рассмотреть в этой статье такое решение, как фреймворк rCUDA (Remote CUDA), который поможет, когда Nvidia видеокарта есть, но установлена не в той машине, на которой предполагается запуск CUDA приложений. Тем, кому это интересно, добро пожаловать под кат.

TLDR

rCUDA (Remote CUDA) — фреймворк, реализующий CUDA API, позволяющий использовать удалённую видеокарту. Находится в работоспособной бета-версии, доступен только под Linux. Основная цель rCUDA — полная совместимость с CUDA API, вам не нужно никак модифицировать свой код, достаточно задать специальные переменные среды.

Читать полностью »

В нашей жизни может быть много моментов, которые нужно записать на камеру в замедленном режиме – первые шаги ребенка, первая поездка на море, трюк любимой собаки. Современный смартфон позволяет снимать с частотой 240 кадров в секунду или выше, но постоянно в таком режиме записывать не получится — памяти не хватит, и батарея сядет быстро. Созданная Nvidia нейросеть работает с уже отснятыми видео, превращая их в замедленные.

Читать полностью »

Прямой репортаж с рождения крупного игрока в аппаратном AI, который ускоряет TensorFlow и конкурирует с NVidia - 1

Завтра будут официальные пресс-релизы о слиянии старожила Silicon Valley, компании MIPS, с молодой AI компанией Wave Technology. Информация об этом событии просочилась в СМИ вчера, и вскоре CNet, Forbes, EE Times и куча хайтек-сайтов вышла со статьями об этом событии. Поэтому сегодня Derek Meyer, президент объединенной компании (на фото снизу справа), сказал «ладно, распостраняйте инфо среди друзей» и я решил написать пару слов о технологиях и людях, связанных с этим событием.

Главный инвестор в MIPS и Wave — миллиардер Dado Banatao (на фото снизу в центре слева), который еще в 1980-х основал компанию Chips & Technoilogies, которая делала чипсеты для ранних персоналок. В Wave+MIPS есть и другие знаменитости, например Стивен Джонсон (на фото справа вверху), автор самого популярного C-компилятора начала 1980-х годов. MIPS хорошо известен и в России. В руках дизайнерши Смрити (на фото слева) плата из Зеленограда, где находятся лицензиаты MIPS Элвис-НеоТек и Байкал Электроникс.

Wave уже выпустила чип, который состоит из тысяч вычислительных блоков, по сути упрощенных процессоров. Эта конструкция оптимизирована для очень быстрых вычислений нейронных сетей. У Wave есть компилятор, который превращает dataflow граф в файл конфигурации для этой структуры.

Объединенная компания создаст чип, который состоит из смеси таких вычислительных блоков и многопоточных ядер MIPS. Сейчас Wave продает свою технологию в виде ящика для дата-центров, для вычислений нейронных сетей в облаке. Следующие чипы будут использоваться во встроенных устройствах.
Читать полностью »

Прежде чем я начну

Перед тем, как начать основное повествование, я бы хотел уточнить несколько моментов. Статья направлена в первую очередь на обладателей ноутбуков с технологией Nvidia Optimus, желающих установить себе GNU/Linux(далее Linux). Материал направлен на то, чтобы вышеуказанная ЦА ознакомилась с возможными решениями вопроса и на то, чтобы облегчить и ускорить ею его решение. Кроме того, статья не в последнюю очередь является мотивирующей, и направлена на понимание людьми одной простой истины: в Linux, как и в жизни, всегда найдётся обходной путь, и если Вы сдадитесь, лучше(в большинстве случаев) не станет.

Qui quaerit, reperit

— Латинская поговорка

Предисловие

До поры до времени я был обычным линуксоидом. Тестил разные дистрибутивы, потихоньку узнавал новое. Просто потому, что мне было интересно. Как правило, «знания» ограничивались Ubuntu и её форками, а также Fedora и ещё парой «user-friendly» дистрибутивов. Но, как гласит ещё одна латинская поговорка, omnia fluunt, omnia mutantur, то есть все течёт, всё меняется, и понятно, что так не могло продолжаться вечно.

Всё хорошо начиналось

Следует отметить, что у меня было не очень большое раздолье для экспериментов: относительно слабый ПК, который еле-еле тянул GNOME 3, и медленный интернет, который сильно усложнял общую ситуацию. Но тогда большего для мальчика 12 лет и не нужно было. В конце концов мне надоело экспериментировать, я установил Windows 10 и на несколько лет забыл о Linux.

Время шло, и где-то через 2 года я понял, что пришло время обновить мой замшелый кусок железа ПК, и начал копить деньги. Что-то выручил с продаж своих вещей, что-то дарили, более половины суммы накинули родители, пришлось даже принести в жертву продать свой Xbox(!)Читать полностью »

Tesla частично открыла исходный код Model S-X 2018.12 - 1

Всем известно, что автомобильное программное обеспечение Tesla создано на базе open source проектов, а именно на операционной системе Linux под лицензией GPL. Эта лицензия требует у разработчиков производных программ обязательно публиковать свой исходный код. Иначе это превращается в улицу с односторонним движением, когда разрешено только брать, но не отдавать. Но именно так до недавнего времени поступала Tesla.

В мае 2018 года процесс сдвинулся с мёртвой точки: Tesla опубликовала значительную часть кода софтверного релиза Model S/X 2018.12. Это системный образ платформы Tesla Autopilot, системный код для аппаратного обеспечения и код информационно-развлекательной системы на базе Nvidia Tegra, которая работает в автомобиле.

Репозитории на Github:

https://github.com/teslamotors/buildroot
https://github.com/teslamotors/linux

Читать полностью »

Nvidia разработала робота, который учится выполнять задачи, наблюдая за человеком - 1
Бакстер

Обычно все промышленные роботы функционируют по одному принципу. Им в точности задают, что нужно делать. И они выполняют этот заранее определенный алгоритм, пока оператор не внедрит в них другую команду. Как правило, таким индустриальным аппаратам не позволяют работать близко к тем хрупким существам, которые их запрограммировали. Но команда ученых Nvidia из Сиэтла нашла решение этой проблемы, и сделала первого робота, который учится на примере человека. Внутри у него только клубок нейросетей и «словарь», позволяющий описывать то, что вокруг происходит. Читать полностью »

Nvidia отказывается от поддержки видеокарт на архитектуре Fermi - 1
GeForce GTX 580 на архитектуре Fermi: одна из видеокарт, которая снимается с поддержки

Компания Nvidia опубликовала сообщение о прекращении поддержки видеокарт на архитектуре Fermi. С апреля 2018 года обновления драйверов Game Ready, в том числе улучшения производительности, новые функции и исправления багов, будут выпускаться только для видеокарт семейств Kepler, Maxwell и Pascal.

Критические обновления для Fermi продолжат выходить до января 2019 года.
Читать полностью »

Nvidia представила систему виртуальной реальности Holodeck, предназначенную для совместного использования - 1

Главный исполнительный директор Nvidia Дженсен Хуан как-то говорил мне, что одной из вещей, больше всего волнующих его в размышлениях о технологиях будущего в компании, является желание наконец довести до ума систему Holodeck — и сейчас, это именно то, что Nvidia представляет как свою новую фотореалистичную VR-платформу для дизайнеров и разработчиков.

Читать полностью »

Nvidia, производитель графических процессоров, на волне бума искусственного интеллекта размещает свои чипы в беспилотниках, роботах и робомобилях

image

Инженеры из CTA.ai, польского стартапа, занимающегося созданием изображений, пытаются популяризовать более комфортабельную альтернативу колоноскопии. Для этого они используют компьютерные чипы, лучше всего известные фанатам компьютерных игр.

Эти чипы изготавливает компания из Кремниевой долины, Nvidia. Её технология может помочь быстро сортировать изображения, получаемые сенсорами размером с таблетку, проглатываемые пациентом, что позволяет докторам обнаруживать нарушения работы кишечника на 70% быстрее, чем если бы они изучали записанное видео. В результате процедура стоит меньше, а диагноз получается более точным – так утверждает Матеуш Мармоловский, генеральный директор CTA.
Читать полностью »

Ученые из Center of Clinical Data Science станут первыми, кто сможет обрабатывать данные с помощью суперкомпьютера для глубокого обучения DGX-1 на базе восьми графических процессоров Tesla V100. V100 показывают результат в 960 терафлопс при вычислениях FP16 благодаря технологии Volta Tensor Core.

Первый суперкомпьютер DGX-1 на базе Tesla V100 применят в медицине - 1Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js