Doplňování online videí o informace ohledně barev, okolí a dokonce emocí kvůli lepšímu vyhledávání bude brzy snadné díky novým grafickým procesorům od společnosti Nvidia vybaveným strojovým učením.
Model Nvidia Tesla M40 a jeho menší sourozenec M4 jsou serverové grafické procesory určené ke zpracování a analýze videa.
Grafické jednotky budou instalované v serverech, kam se ukládají videa a následně poskytují koncovým zařízením přes internet. Softwarové modely, analýza dat a speciální algoritmy pomáhají těmto grafickým jednotkám při klasifikaci, označování a změně rozlišení obrazu.
Společnost Nvidia je známá svými grafickými procesory, které poskytují vysoký herní výkon na PC i mobilních zařízeních. Její produkty slouží i v nejrychlejších superpočítačích světa určených pro výzkumné účely. Tesla M40 a M4 jsou první grafické jednotky Nvidia určené specificky pro servery v distribuovaných výpočetních prostředích, které se primárně využívají pro web hosting a poskytování multimediálního online obsahu.
Denně servery jako Youtube poskytují miliardy videí. S pomocí nových grafických jednotek Nvidia budou mít videa lepší obraz a budou méně roztřesená. Přidávání kontextu k videím je důležité z hlediska zpřesňování výsledků vyhledávání. Technologie strojového učení by bylo možné využít i v softwarových modelech pro analýzu videa a obrazu.
Grafická jednotka Tesla M40 má 3072 jader, nabízí špičkový výkon 7 teraflops, je osazená 5 GB paměti typu GDDR5 a při provozu si řekne o 250 W. Menší M4 má výkon 2,2 teraflops, spotřebu pouhých 50 až 75 W a 4 GB paměti GDDR5.
GPU budou osazovány výrobci serverů přímo do jejich produktů a nebudou k dispozici v maloobchodním prodeji.
Sada osmi grafických jednotek M40 může být například použita ve výkonných serverech, kde video a obrazy prochází analytickými algoritmy a nástroji. Video mohou následně poskytovat distribuované serverové systémy vybavené jednotkami Tesla M4, které zajistí postprocessing včetně zlepšení barev, změny velikosti a stabilizace obrazu.
Společnost Nvidia se rovněž podílí na vývoji modelů tzv. „hlubokého učení“, především pro autonomní vozidla. Tvrdí, že její mobilní čip Tegra X1 by mohl pomoci při konstrukci robotických vozidel, která dokáží rozpoznávat předměty, značky, obrazy, silniční pruhy atd.
PŘEDPLATNÉ
ČLÁNKY DO MAILU