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usdt不用实名(www.caibao.it):只用CPU开发自动驾驶汽船,他们居然做到了

admin2021-01-26127

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  晓查 发自 凹非寺

  量子位 报道 | 民众号 QbitAI

  有件事情一直令我感应好奇:

  都2021年了,现在有自动驾驶船在海上行驶吗?

  带着这个问题,我打开谷歌,输入“Autonomous ship”,没想到现在的自动驾驶汽船手艺刷新了我的认知:

  完全无人的自动驾驶汽船今年将横渡大西洋(600558,股吧);零排放的自动驾驶汽船正在研发中……

  △ 准备横渡大西洋的“五月花号”自动驾驶船(图片来自IBM)

  除了实验室里的功效,其商业化进度更是超出我的想象:

  原来,早在2018年,RR(也就是劳斯莱斯)曾用自动驾驶汽船乐成跨海运送了80名VIP客户的汽车。

  RR的手艺来自一家挪威公司――Kong *** erg Maritime(康斯博格海事)。他们运用雷达和摄像头检测并避开障碍物,在途中自动行驶,驶入口岸后自动停泊。

  之后,RR商业海事部门于2019年4月被Kong *** erg收购。

  而这家Kong *** erg,正是前面提到的开发零排放自动驾驶船舶的航海巨头。

  在Kong *** erg的手艺蓝图里,未来挪威公司生产的化肥将在三个口岸之间装船、航行和卸货。整个历程完全无需人工现场干预。

  △ Kong *** erg正在开发的天下第一艘自动驾驶集装箱货船(图片来自官网)

  根据国际海事组织(IMO)的界说,现在的自动驾驶汽船手艺正在从L2向L3演进。

  至此,我对自动驾驶汽船的商业化历程已经有大致的领会,那么剩下的问题来了。

  汽船若何自动驾驶?

  自动驾驶汽车使用的手艺和芯片五花八门,有坚持只用图像识别的,也有连系激光雷达的;有自研芯片的,也有购置第三方盘算平台的。

  Kong *** erg用的是什么方案?

  和大多数无人车类似,Kong *** erg的方案采用了多种传感器:雷达探测远距离物体,激光雷达对船体四周区域举行高精度剖析,高清摄像头拍摄船舶前方海域180度视野情景。

  这就是他们首款上市的全自动驾驶船解决方案Intelligent?Awareness(智能意识)。

  三种传感器收集到的信息,经由算法处置后显示在屏幕上,海员可以通过仪表盘看到高亮显示的潜在危险区域。

  根据,Kong *** erg的说法,“智能意识”可辅助降低航海者的风险,尤其是在漆黑环境、恶劣天气条件下,或是拥挤海域,以及收支船坞之时。

  固然,其中用的图像识别与分类比自动驾驶汽车要庞大得多。

  由于海面上的搜索距离更大,因此图像中物体的缩放比例是一个伟大挑战。相同物体在差别距离上出现的巨细有天壤之别,可能最小10个像素块、最大10万个像素块。

  △海上目的检测因距离问题导致模子准确率下降

  这一定对硬件有很高的要求。

  他们居然只用CPU

  然而令人吃惊的是,Kong *** erg在这套方案里没有使用AI推理加速硬件,好比自力的GPU或NPU,而是完全依赖于英特尔的CPU(和内部集成GPU)。

  纵然在运算量更小的自动驾驶车上,不使用专门的AI芯片都是不能想象的。

  况且Kong *** erg已往的AI方案也不是没使用过GPU,为什么在汽船上反而不用了?令人费解。

  厥后,这家公司的一位项目经理Saarela在采访中道出了缘由:

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  其中一个主要原因是海事认证问题。若是不用GPU,我们的服务器会更容易通过认证。而且,我们还想降低功耗。

  我们理想的方案是使用差不多相同的通用服务器系统。我们并不是每台服务器都需要GPU,所有服务器都不用GPU会更好,这样我们就获得了冗余,能在任何服务器上运行任何应用程序。

  工业领域严苛的认证系统,商业用户节约成本的需求,让全CPU方案成为了“自动驾驶汽船”的首选方案。

  实际上, CPU也是完全可以胜任AI推理的。

  在这套方案中,Kong *** erg使用两个英特尔至强铂金8153处置器,每个处置器有16个内核。每个内核可处置两个线程,以是总共可并行处置64个模子。

  硬件规格绝对够豪华。问题是,CPU能知足自动驾驶的盘算需求吗?

  对于这一点,就连项目经理Saarela本人最初也没有信心。

  若是CPU处置图像的速率不够快,那么自动驾驶汽船就可能撞到其他高速移动的船只。对于商业海运来说,这种事故造成的经济损失不容小觑。

  谁说CPU不适合AI推理

  为领会决这个难题,Kong *** erg找来CPU供应商英特尔联手优化了“智能意识”解决方案。

  Kong *** erg卖力提供预先训练好的人工智能模子供英特尔使用。而英特尔则提供OpenVINO“加速包”,在不降低准确度的情况下辅助提升数据处置速率。

  OpenVINO(开放式视觉推理和神经网络优化)是英特尔于2018年推出的深度学习优化与部署开源工具包,辅助开发者更方便地在英特尔硬件平台上部署AI模子。

  OpenVINO支持Caffe、TensorFlow、MXNet、ONNX等主流深度学习框架,而PyTorch、PaddlePaddle等支持转换为ONNX的框架也可以间接使用,覆盖了绝大多数AI开发者。

  固然,用TensorFlow开发自动驾驶汽船的Kong *** erg也不破例。

  OpenVINO将训练好的模子通过模子优化器转换为中心示意 (IR)文件(*.bin和*.xml)。

  由于去除了模子中任何仅与训练相关的运算,并将部门推理运算融合在一起,以是大大加快了推理盘算的速率。

  下图展示了OpenVINO(深蓝色)在模子中的作用,它就像假设在深度学习框架(浅蓝色)和用户应用(橙色)之间的桥梁。

  OpenVINO将训练后的模子针对英特尔硬件举行深度优化,再重新部署,而且这个历程中无需重新训练AI模子。

  经优化后,在Kong *** erg的一个目的识别基准项目上,CPU每秒处置的图片数目提升了4.8倍。

  看到这个效果后,Kong *** erg的项目经理Saarela示意:

  效果让我十分震惊。我原以为我们永远都摆脱不了GPU,但这些效果改变了我的想法,让我看到了使用CPU的可能性。

  打开OpenVINO的先容页面,你会发现,这套工具给英特尔CPU带来了伟大的AI手艺加成。

  最新的2021.2版功效已十分壮大,支持图像分类、语义支解、目的检测、人脸识别、单眼深度估量、图像修补等险些所有CV应用模子。

  而作为一款可以放心用于工业领域的工具包,英特尔也考虑到稳定性提供LTS版,保证了性能、接口向后兼容性、7x24稳定性以及压力测试。

  搭配上英特尔配套提供的Python分发版,只需微调代码即可提高Python应用程序的性能,加速NumPy、SciPy和Scikit-learn等科学盘算、机械学习库。

  在官方文档中,Python分发版最高可以带来数倍的性能提升。

  现在,我终于明了,Kong *** erg为什么只用CPU也能开发自动驾驶汽船了。

  实在不仅是汽船,类似的场所还许多。就拿许多小我私家开发者来说,一台开发电脑可能没有自力显卡,然则绝对不能没有CPU。

  而有了OpenVINO工具包的加持,受限的硬件环境一样能发挥出AI的性能。

  说到这里,我突然想起来之前在英特尔开发者活动上抽中的奖品――第二代神经盘算棒,这家伙放在我抽屉里很久了。

  我特意去官网查询了一下,这款英特尔硬件也支持OpenVINO,而且我最近还入手了树莓派开发板,正愁若何使用。

  没想到解决自动驾驶汽船的疑问,还帮我解决了另一个难题――若何防止树莓派吃灰,现在是时刻用OpenVINO和神经盘算棒去重新部署一下我的YOLO模子了。

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(责任编辑:王治强 HF013)

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