שבבים חכמים

חברת NVIDIA היא יצרנית מובילה של מערכות Visual Computing. “ההיסטוריה שלנו עם ה- (Graphic Processor Unit) מתחילה בעולם המשחקים. היום זה הרבה יותר מזה, עם הרבה פונקציות שונות, עם מחשוב מקבילי, כפתרון לעיבוד מסיבי או גרפי. יש לנו 4 תחומי פעילויות מרכזיים”, מספר אדי סימור, מנהל טכני אירופה של חברת NVIDIA:

Gaming – זהו החלק המרכזי. צד ה-Gaming מסתובב מול הקצה הגבוה, מותג הטייטאן, והמותג עצמו GeForce שכולל מספר מוצרים. כל הסביבה, לא רק הכרטיס אלא גם התוכנה – הכל עוסק בביצועים. אתה מסתכל על גיימרים, יש תחרות, וכולם רוצים להשיג את התוצאות הגבוהות ביותר, ורוצים את מכונות המשחק עם הביצועים הגבוהים ביותר.

Automotive & Embedded – רכיב ה-TEGRA נוצר עבור שווקים אלו. בתחום האמבדד יצרה NVIDIA את פלטפורמת ה-JETSON המגדירה מחדש את רמות העיבוד האפשריות עבור מערכות משובצות. עם 325 GFLOPS תוך צריכת הספק של מתחת ל-10W כנקודת פתיחה, NVIDIA פותחת דלת ליישומים שלא היו אפשריים עד כה.
עבור שוק הרכב NVIDIA פיתחה שתי פלטפורמות ייעודיות, שהקנו להם מקום במספר תכניות פיתוח לרכבים עתידיים. למעשה חברות כגון אאודי, ב.מ.ו, הונדה, טסלה ולמבורגיני כבר שילבו בחלק מרכביהן את דורות ה-GPU הקודמים. בישראל הפעילות היא קטנה מאוד מאחר ואין ייצור מכוניות בארץ אבל יחד עם זה – יש מערכת שותפים בישראל, המספקים שירותים וטכנולוגיה לשוק הרכב ויצרני המערכות.

HPC&CLOUD – מחשוב עתיר ביצועים ושרותי ענן, מעבדים גדולים הנמצאים בפלטפורמות איכותיות המעניקות כח מחשוב גבוה מקרוב או דרך הענן. מוצרים אלו מאפשרים לפתור בעיות סבוכות במהירות בלתי נתפסת וחוסכים הן באנרגיה והן בזמן רב למשתמשים.

Enterprise – לחברות המעוניינות ליישם מודלים מסחריים כשירותיי ענן בקנה מידה מקומי.

סי.אר.ג’י אלקטרוניקס, שותפתה של NVIDIA בישראל, מספקת זה שנים את פתרונות NVIDIA בתחומי ה-HPC, ה-deep learning ופתרונות מבוססי NVIDIA בעולם המחשוב והגיימינג. שיתוף פעולה זה היווה כרית פורה למאמצי האמבדד של NVIDIA בשוק המקומי. החברה ממנפת את פעילותה בתחומי הוידאו עד כה, ליצירת מודעות למוצרי ה-TEGRA והטמעתם במוצרי החברות המקומיות. בחודש נובמבר, באירוע סגור שמתקיים זו הפעם החמישית, בשיתוף עם סי.אר.ג’י, הוצגו מספר טכנולוגיות “חמות”. רחפן קיבל יכולת ניווט עצמאית באמצעות GPU TEGRA, SOM מבוסס TEGRA הריץ אלגוריתם עקיבה ב-CUDA ומערכת HPC עבור יישומיי Deep Learning. המערכת נבנתה ע”י CRG. כמו כן, הוזמנו משתמשים רבים מהשוק המקומי להציג את יישומיהם מבוססי ה-GPU.  אדי כמנהל תחום האמבדד מספר: “אמבדד זו מילה גדולה, והתחום נוגע בכל הרבדים בשוק ההיי-טק המקומי. אצלנו באנווידיה אנחנו עוסקים בכל מה שלא במיינסטרים – בכל מה שצריך לראות ולנתח. תחום נרחב אצלנו הוא למשל תחום הרחפנים, בתחום זה משתמשים במצלמות על מנת לבנות מודל תלת ממד של העולם בו הוא טס, לצרכי התמצאות. לשם כך אנחנו פוגשים חברות רבות אשר משתמשות ב-TEGRA K1, זהו אשכול ARM ו-מערך GPU מלא בחבילה אחת – מה שמשתמשים בו בדרך כלל במחשוב נייח, ברכיב אחד. אנו רואים אפשרות לאפליקציות חדשות; והמרכזיות בהן הם מכשירים עם יכולות התבוננות, רובוטים עם יכולת ניווט אוטונומי, מעקב, שאנו קוראים להם כעת IVA Intelligence Video Analytics – כך שאם מסתכלים על שוק המעקב, זה שוק ותיק שבאופן מסורתי השתמש בוידאו אנלוגי כדי להסתכל מה אנשים עושים, כעת אנו רוצים לנתח מה הם עושים, ולבצע אנליטיקה לגבי מה קורה בסביבה. יש שינוי גדול בשוק כאשר כעת המצלמה צריכה לכלול חוכמה מסוימת ויכולת חישוב”.

ערים חכמות
בערים חכמות ניתן לראות יישום טוב של מצלמות חכמות. למשל, ההחלטה האם להדליק את התאורה ברחוב ברמה נמוכה יותר או חזקה יותר – החלטה זו צריכה להיות תלויה ברכיב נוסף – האם יש מישהו בכלל ברחוב? האם בכלל צריך תאורה אם אין שם אף אחד? זה נשמע פשוט, אבל זה לא כך. אם אתה מריץ אלגוריתם, זה ייתן לך תוצאות טובות. דוגמא נוספת היא אם מישהו שוכב על המדרכה ברחוב, אולי צריך לבדוק מה קרה להם, האם עומד לידו אדם אחר? האם הוא לבד? זה נראה קצת חשוד, אבל האם הוא שוכב כי יש לו בעיה, צריך להחליט האם לקרוא לחובש או לקרוא למשטרה. ויחד עם זה אפשר גם לנתח מה התרחש לפני כן, האם אדם שעומד בקרבת מקום תקף את אותו אדם, כמה אנשים מעורבים? איזה כוח משטרתי יש להזעיק? אלו החלטות שמתקבלות בזמן אמת והדרך לשיפור מתמיד של אלגוריתמים אלו עוברת בתהליכים של למידה עמוקה, Deep Learning.

כיצד אתם מאפשרים זאת?
באמצעות תוכנית ג’טסון – פלטפורמה למחשוב משובץ. הג’טסון הוא ערכת פיתוח שאנו מספקים. בישראל יש לו שימוש נרחב בעיקר במחקר ופיתוח. אוניברסיטאות מובילות שילבו את הפלטפורמה במחקרים הנעשים במעבדות מחשוב מקבילי ומספר גדל והולך של חברות היי-טק מקומיות, מתבססות על פלטפורמה זו בפתוח מוצרי הדור הבא שלהן. המוצר עצמו חסכוני מאוד כך שכל אדם יכול לרכוש אותו ולנסות לפתח עליו כל רעיון שעולה לו בעיקר מאחר ולמוצר זמינות של קוד פתוח, כל מפרטי החומרה נגישים ברשת ואין צורך ב-NDA, והכל זמין כדי להיות יצירתיים מאוד.

ג’טסון TK1
יש לנו גם שותפים רבים בעולם המשתמשים ב-GPU ביישומים צבאיים זה מספר שנים, החל ממטוסי קרב, רחפנים, ועד לרכבים אוטונומיים. אלה יחידות מחשוב גדולות, לפעמים של 25 קילו, אבל עם הדור הנוכחי TEGRA K1, תוכנת ה-CUDA וכלי הלמידה העמוקה יכולים כעת לפעול על עיצובים קטנים יותר וקלי משקל. לדוגמא, עם בעבר מוצר בעל יכולת מסוימת צרך כ-100 וואט, כרטיסי GE הנמצאים בשנה האחרונה בייצור שוטף מפיקים יכולת זהה עם צריכה של 5-10 וואט, כלומר בערך סדר גודל אחד קטן יותר. זהו נתון מדהים. ישנם גם שותפים נוספים המייצרים כרטיסים גנריים על בסיס TEGRA K1, כדוגמת Tonson Labs המקומיים. שותפים אלו מהווים יתרון משמעותי למתכננים המקומיים, המבטיח זמינות ותמיכה “מקרוב”.  משקפי Virtual Reality ואמצעים טקטיים גם הם מפותחים על בסיס אותה ארכיטקטורה. אחד מהאלגוריתמים של רחפנים הוא “עקוב אחריי” – עוקב אחר המכשיר, אדם או אובייקט. זה נעשה עם הג’טסון TK1. החברות הגדולות מבצעות את כל הפיתוח שלהן בדרך זו. ברגע שיש להם את האלגורתם הם יכולים להפעיל אותם בעולם האמיתי. כמו למשל: צוללת בלתי מאוישת שנבנתה על ידי אוניברסיטה באיטליה.  מוצרי ה-Deep Learning של NVIDIA כדוגמת מערכת ה-Digits מאפשרים לחברות לאמן את האלגוריתמים הייחודיים להם. עליהם להזין את הפרמטרים הרלוונטיים וליצור את ה”רשת העצבית” הרצויה, ה-DNN, על מנת לשכלל את האלגוריתם ולהגיע לאחוזי זיהוי טובים יותר. את התוצאה הם מריצים על מערכותיהם ובעולם המערכות המשובצות, על רכיבי ה-TEGRA.

הדור הבא
במהלך חודש נובמבר שחררה NVIDIA את הדור הבא למוצרי ה-אמבדד, ה-Jetson TX1 Module. הוא המעבד הנייד המתקדם ביותר ש-NVIDIA יצרה אי פעם. הארכיטקטורה החדשה של ,NVIDIA המקסוול מורכבת מ-256 ליבות CUDA GPU, מעבד 64 סיביות, יכולות 4K מנצחים, ושפע של ביצועי כוח יצרו מעבד יעיל יותר אף מקודמו, העושים אותו מושלם אפילו עבור היישומים המאתגרים ביותר בתחום המערכות המשובצות והרכב.

CRG ELECTRONICS הינה נציגת NVIDIA בישראל.