Hệ sinh thái NVIDIA Metropolis mở rộng với các công cụ phát triển tiên tiến để tăng tốc Vision AI

Hơn 1.000 công ty chuyển đổi không gian và quy trình của họ với Vision AI bằng cách sử dụng NVIDIA Metropolis, bao gồm các công cụ dành cho nhà phát triển được tải xuống hơn 1 triệu lần.

Với AI ở điểm bùng phát, Thị giác máy tính được hỗ trợ AI (AI-enabled computer vision) đang được sử dụng để giải quyết các vấn đề thách thức nhất của thế giới trong hầu hết mọi ngành.

Tại GTC, một hội nghị toàn cầu về kỷ nguyên AI và metaverse, NVIDIA đã công bố các bản cập nhật công nghệ, sẵn sàng thúc đẩy làn sóng áp dụng Vision AI tiếp theo. Chúng bao gồm NVIDIA TAO Toolkit 5.0 để tạo các mô hình AI tùy chỉnh, sẵn sàng cho sản xuất; mở rộng cho bộ công cụ phát triển phần mềm NVIDIA DeepStream để phát triển các ứng dụng và dịch vụ Vision AI và quyền truy cập sớm vào Metropolis Microservices cho các building block cloud-native mạnh mẽ giúp tăng tốc Vision AI.

Bùng nổ việc áp dụng và hệ sinh thái

Hơn 1.000 công ty đang sử dụng các công cụ dành cho nhà phát triển của NVIDIA Metropolis để giải quyết các thách thức về Internet of Things (IoT), xử lý cảm biến và vận hành với Vision AI – và tỷ lệ áp dụng đang tăng nhanh. Các công cụ hiện đã được tải xuống hơn 1 triệu lần bởi những người muốn xây dựng các ứng dụng Vision AI.

PepsiCo đang tối ưu hóa các hoạt động của mình với NVIDIA Metropolis để cải thiện thông lượng, giảm downtime và giảm thiểu mức tiêu thụ năng lượng.

Gã khổng lồ về thực phẩm và đồ uống tiện lợi đang phát triển các bản sao kỹ thuật số do AI hỗ trợ cho các trung tâm phân phối của mình bằng cách sử dụng nền tảng NVIDIA Omniverse để trực quan hóa cách các thiết lập khác nhau trong các cơ sở của họ sẽ tác động đến hiệu quả hoạt động trước khi triển khai chúng trong thế giới thực. PepsiCo cũng đang sử dụng công nghệ thị giác máy (machine vision) tiên tiến, được hỗ trợ bởi nền tảng NVIDIA AI và các GPU, để cải thiện hiệu quả và độ chính xác trong quy trình phân phối của mình.

Siemens, công ty hàng đầu về công nghệ trong lĩnh vực tự động hóa và số hóa công nghiệp, đang bổ sung nhận thức cấp độ tiếp theo vào các ứng dụng dựa trên biên (Edge) của mình thông qua NVIDIA Metropolis. Với hàng triệu cảm biến trong các nhà máy, Siemens sử dụng NVIDIA Metropolis – một framework ứng dụng chính cho AI tại biên (Edge AI) – để kết nối toàn bộ đội robot và thiết bị IoT, đồng thời đưa AI vào các môi trường công nghiệp của mình.

Nhà sản xuất ô tô BMW Group đang sử dụng các công nghệ thị giác máy tính dựa trên lidar và camera – được xây dựng bởi Seoul Robotics và được hỗ trợ sức mạnh bởi nền tảng Edge AI NVIDIA Jetson tại cơ sở sản xuất của họ ở Munich để tự động hóa chuyển động của ô tô. Quá trình tự động hóa này đã giúp tiết kiệm đáng kể thời gian và chi phí, cũng như cải thiện sự an toàn cho nhân viên.

Giúp mọi nhà phát triển có thể truy cập Vision AI đẳng cấp thế giới trên mọi thiết bị

Khi AI có thể truy cập được đối với các nhà phát triển ở mọi cấp độ kỹ năng, giai đoạn tiếp theo của việc áp dụng AI sẽ đến.

GTC đang giới thiệu các bản mở rộng lớn của các quy trình công việc Metropolis, trong đó đưa một số khả năng và nghiên cứu AI mới nhất vào tay các nhà phát triển thông qua NVIDIA TAO Toolkit, Metropolis Microservices và DeepStream SDK cũng như công cụ tạo dữ liệu tổng hợp và các ứng dụng mô phỏng robot NVIDIA Isaac Sim.

NVIDIA TAO Toolkit là một framework AI low-code hỗ trợ quá trình phát triển mô hình Vision AI cho mọi nhà phát triển trên thực tế, trong mọi dịch vụ, trên mọi thiết bị. TAO 5.0 chứa đầy các tính năng mới, bao gồm các mô hình AI được đào tạo trước Vision Transformer, khả năng triển khai các mô hình trên bất kỳ nền tảng nào với xuất ONNX tiêu chuẩn, điều chỉnh siêu tham số tự động với AutoML và chú thích dữ liệu được hỗ trợ bởi AI.

STMicroelectronics, công ty hàng đầu về các bộ vi điều khiển nhúng, tích hợp TAO vào quy trình làm việc dành cho nhà phát triển STM32Cube AI của họ. TAO đã cho phép công ty chạy AI tinh vi trong các trường hợp sử dụng biên và IoT phổ biến mà các bộ vi điều khiển STM32 hỗ trợ trong ngân sách bộ nhớ và tính toán của họ.

 

NVIDIA DeepStream SDK đã nổi lên như một công cụ mạnh mẽ dành cho các nhà phát triển muốn tạo các ứng dụng Vision AI trong nhiều ngành công nghiệp. Với bản cập nhật mới nhất, thời gian chạy thực thi đồ thị mới (GXF) cho phép các nhà phát triển mở rộng vượt ngoài framework đa phương tiện GStreamer mã nguồn mở. Việc bổ sung GXF của DeepStream là một công cụ thay đổi cuộc chơi dành cho những người dùng đang tìm cách xây dựng các ứng dụng yêu cầu kiểm soát thực thi chặt chẽ, lập lịch trình nâng cao và quản lý luồng quan trọng. Tính năng này mở ra một loạt các ứng dụng mới, bao gồm cả những ứng dụng trong kiểm soát chất lượng công nghiệp, rô bốt và máy tự hành.

Việc thêm nhận thức vào không gian vật lý thường yêu cầu áp dụng Vision AI cho nhiều camera bao phủ nhiều khu vực.

Những thách thức trong thị giác máy tính bao gồm giám sát luồng hàng hóa được đóng gói trong nhà kho hoặc phân tích luồng khách hàng cá nhân trên một không gian bán lẻ lớn. Metropolis Microservices làm cho các tác vụ Vision AI phức tạp này dễ dàng tích hợp và triển khai vào các ứng dụng của người dùng.

Công ty dịch vụ CNTT hàng đầu Infosys đang sử dụng NVIDIA Metropolis để tăng tốc quá trình phát triển và triển khai ứng dụng Vision AI của mình. Framework đào tạo low-code NVIDIA TAO và các mô hình được đào tạo trước giúp Infosys giảm các nỗ lực đào tạo AI. Metropolis Microservices, cùng với DeepStream SDK, tối ưu hóa thông lượng pipeline xử lý vision của công ty và cắt giảm chi phí giải pháp tổng thể. Infosys cũng có thể tạo ra các kho dữ liệu tổng hợp với SDK NVIDIA Omniverse Replicator để dễ dàng đào tạo các mô hình AI với các đơn vị lưu kho và bao bì mới.

Các tính năng mới nhất của Metropolis

Khai thác các công nghệ Vision AI mới nhất của NVIDIA:

Đăng ký miễn phí để tham dự GTC và xem các phiên này để tìm hiểu cách tăng tốc phát triển ứng dụng Vision AI và hiểu nhiều trường hợp sử dụng của nó.

Xem bài phát biểu quan trọng tại GTC của người sáng lập kiêm Giám đốc điều hành NVIDIA Jensen Huang.

Theo NVIDIA

▪ Giải pháp nhận diện khuôn mặt tích hợp vào NAS – QVR Face
____
Bài viết liên quan
Anh Huy
Góp ý / Liên hệ tác giả