Anatoly Levenchuk (ailev) wrote,
Anatoly Levenchuk
ailev

Впечатления с GTC Europe 2017

Анонсы все наверняка уже прочли, всякие мои мысли по поводу увиденного, услышанного и пощупанного я напишу потом, а пока несколько строк о том, что запомнилось на GTC Europe 2017:
-- когда беспилотный автомобиль бодро стартует, то тебя ощутимо вдавливает в спинку. Это ни разу не похоже на робототехнику с их полусонными роботами.
-- мороженое с сосиской на вкус более чем ужасно. Не было таких людей на выставке, которые бы его не обсуждали. Я отделался легко: попробовал полложечки у товарища. Действительно, незабываемое впечатление.
-- доклад от Мерседеса, в котором говорится, что автомобиль должен стать чем-то типа Google Assistant (в девичестве Google Now). Нет уже изготовителей кофейников, которые не мечтали бы сделать из них полноценный coffee companion: изучать привычки, подстраиваться под вкусы, учитывать контекст и настроение. Такой вот компанейский мир, в котором лучше всех меня изучит мобильник: он просто будет меня изучать и во время сна дома в постели, и во время поездок в Мерседесе, и во время питья кофе.
-- момент keynote, в котором Jensen показывает распознавание цветочков без оптимизирующего компилятора и с новым TensorRT 3. Более красочной презентации я ещё в жизни не видел. Вдогонку к этому была повторённая на одном из стендов презентация, только обратная: цветы не распознавались, а генерировались компьютером.
-- ужасный интернет: на фоне всех чудес искусственного интеллекта и подвигов мировой автомобильной промышленности пользоваться интернетом почти не получалось. Оно вроде как был, но его вроде как не было.
-- восхитительное шоу одного актёра, CEO NVIDIA Дженсена Хуанга. Оказывается, он в этом непрерывном мировом турне конференций не повторяется: каждое шоу уникально. Мне шоу в Мюнхене понравилось даже больше, чем в майское шоу в Сан-Хосе. Двухчасовой концерт с более чем шикарными номерами, анонсирующими крутые изменения жизни на планете.
-- вопрос одного из журналистов нашей делегации: "как объяснить, что NVIDIA вдруг оказалась в центральной позиции по изменению нашего мира?!". Я пытался объяснить это тем, что NVIDIA удачно работает в самом низу технологического стека, и всё над этим стеком в какой-то степени "её". Но потом надолго задумался: все презентации NVIDIA рисуют технологические стеки. Но понятно ли людям, что это такое, что это означает, и как такие картинки лежат в основе планов по захвату мира? В принципе, это было основное моё размышление на этой конференции: про технологический стек и бизнес-стратегии.
-- грузовичок Deutsche Post DHL, который играл роль вьючного животного: водитель разносит пакеты пешком от одного домового почтового ящика к другому, а грузовичок едет за ним сам. Мечта Boston Dynamics с их проектом BigDog оказалась реализована грузовичком, причём для абсолютно мирных применений, и не на пересечённой местности, а в городе.
-- фотореалистичность от хорошей отрисовки бликов в виртуальной реальности. Мелкие движения головы-корпуса приводят к сильному смещению бликов на предметах. Это существенно добавляет к реалистичности. А ещё смешно: показывается взрыв-макет (как ещё это назвать, оно ж в 3D) автомобиля, 14тыс. индивидуальных деталей, равномерно распределённых в пространстве. У меня то же самое, только ровно разложенное на полу, в учебнике системного мышления приводится как редукционизм, с которым как раз и боролся системный подход. А тут все от редукционизма приходят в восторг и говорят "вау!".
-- серверный рэк, в котором 24 компьютера TX-2, каждый с 1TFLOPS и размером с кредитную карточку. Глубокое обучение на этой архитектуре не сделаешь, но для обработки многопоточного видео это самое оно, так что пользуется спросом. Полный аналог ARM-серверов.
-- через "пену" корпуса DGX Workstation можно смотреть! Не так чтобы это был совсем прозрачный корпус, но контуры обстановки по другую сторону корпуса (а это две пенистые стенки) вполне видно. Очень неожиданно!
-- распознавание позы WRNCH, делается с одной простейшей видеокамерой, и оно очень устойчиво. Хотя для танцев этого распознавания пока совершенно недостаточно, но в тамошнем roadmap много чего есть.
-- обилие слайдов с x10 и x15 в keynote. Этому уже не удивляешься. x500 ещё немного удивляет. Экспоненциальные технологии требуют всё бОльших и бОльших доз, тьфу, раз, чтобы сохранять удивление постоянным. Какие-нибудь 320TOPS для Pegasus воспринимаются просто небольшой циферкой. Но ведь это триста двадцать триллиона тензорных операций в секунду! Триллионы операций в секунду вообще перестали удивлять. А ведь ещё пара поколений (x3), и будет петафлопс на плате размером с автомобильный номерной знак. Удивительно то, что это уже не удивляет.
-- поиск по словам в видеоконтенте: произносишь пару-тройку слов в микрофон, и через полсекунды тебе начинают приводить видеофрагменты из огромного сериала с этими словами. В выставочном зале это перепробовали все, и отходили в глубокой задумчивости.
-- data science в списке областей вычислений, которыми интересуется NVIDIA. И там аппаратное ускорение баз данных. Я как раз обратил на это внимание на прошлой выставке и даже сделал доклад на BigData. А теперь это попало в keynote наряду с поддержкой машинной графики, scientific computing и deep learning.
-- рефрейминг шпионского города. Оказывается, технология распознавания лиц в толпе и на улицах нужна для того, чтобы искать не преступников, а стариков, забывших, где они живут. Найдутся все. А если нашедшиеся будут убегать, то на полицейских автомобилях на крышах есть дроны: нужно только указать на того, за кем гонимся, дрон его уже не упустит (даже если он перелезет через какой-нибудь забор), а автомобиль кратчайшим путём провезёт наряд полиции. Или отряд полиции будет гнаться пешком, а автомобиль к ним потом сам подъедет. Соколиная охота, или охота соколиков -- можно называть как угодно. Правда, всё это будет доступно не только полиции.
-- полностью собранный в NVIDIA технологический стек для digital twins, разве что слово это не произносится. Но даже DGX Workstation для одного такого приложения продали на какой-то завод, и плотные разговоры с GE уже идут.
-- автомобильная платформа Pegasus предназначена не просто для автономного автомобиля, а для robotaxi уровня 5 (полностью автономного). Я задумался: а в чём хитрость robotaxi по сравнению с просто driverless car? Что такое вообще taxi, как принцип, и как его поддерживать инфраструктурно?

Какие-то фото я делал, но пока приведу только одно: Дженсен Хуанг объясняет, что теперь в полупроводниковой промышленности не закон фирмы Мура, а закон фирмы Хуанга -- бывшая фирма Мура перестала выполнять его закон, и теперь этим занимается NVIDIA с немногочисленные товарищи. В этот момент Дженсен говорит, что за 5 лет разница между CPU и GPU при текущем раскладе накапывает x1000 по производительности:
.
Subscribe
  • Post a new comment

    Error

    Anonymous comments are disabled in this journal

    default userpic

    Your reply will be screened

  • 33 comments