كل ما تريد معرفته عن مؤتمر انفيديا ضمن معرض CES 2016
قدمت انفيديا مؤتمرها الخاص ضمن فعاليات معرض CES 2016 بشكل رسمي البارحة, وكان الجميع متلهف لما سوف تعلن عنه خاصة جمهور الاعبين, من ناحية الجيل الجديد من معمارية الجيل القادم باسكال. لكن للأسف لم تعلن انفيديا عن أي شيء يخص المعمارية الجديدة أو عن بطاقات الجيل الجديد, كل ما كان يشغل تفكير المدير التنفيذي جين سون هوانغ هو التعلم العميق للمركبات ذاتية القيادة والتطور الجديد الذي قدمته انفيديا, بالإضافة الى الإعلان عن شريحة جديدة للتحكم ومعالجة كل تلك المهام وهي Drive PX 2 التي تصنف على أنها حاسوب خارق وهذا الأمر منطقي بعد أن تعرف القوة المدهشة التي تتمع بها.
كيف كانت بداية المؤتمر؟
كما هي العادة انتظرنا بشغف لإنطلاق المؤتمر, وفي تمام الساعة 5 صباحاً "كنا قد سهرنا حتى الصباح لنتابع هذا المؤتمر لنقدم لكم نقل مباشر لما يحدث على صفحتنا على الفيس بوك :-)" تقدم السيد جين سون هوانغ مفتتحاً المؤتمر ومرحباً بالجمهور الحاضر. بعد ذلك أنطلق السيد جين في الحديث عن المركبات ذاتية القيادة وماتقدمه انفيديا من حلول جديدة لتحسين عملية انطلاق مركبات ذاتية القيادة بالشكل المطلوب من خلال قوة المعالج الرسومي وقدرته على المعالجة السريعة, مما يجعل المركبات ذاتية القيادة تتعرف على محيطها بشكل أسرع لتواكب سرعة المركبة والمركبات التي بجابنها, وهذا يحتاج الى قوة هائلة لمتابعة كل تلك النقاط.
فلا يخفى على أحد أن المركبات ذاتية القيادة تحتاج الى قدرة هائلة على معالجة كل تلك المهام دفعة واحدة, تخيل معي وانت تقود سيارتك في الشارع أو الحي الخاص بك أو على الطريق العام, سوف تلاحظ أن كمية المعلومات التي تشاهدها عينيك كثيرة للغاية, من الشارع وحركة السيارات, الى حركة الناس ومنهم من يقطع الطريق عليك مسرعاً أو سيارة تقترب منك بشكل سريع وتقوم بتجاوزك دون أي إشارة, أضف الى ازدحام الطرقات بالمركبات..تخيل كل تلك المعلومات المركبة ذاتية القيادة تحتاج الى معالجتها دفعة واحدة! هذا يحتاج الى قوة رسومية هائلة.
التعلم العميق أصبح أسرع من السابق
أضف الى أمر أخر تطرق له السيد جين وهو الاهم..كيف يمكن للسيارة أن تتعرف على كل ذلك المحيط بشكل ذكي, وأن تفكر كالإنسان فعلاً, بدلاً من أن تفكر كما تفكر الألة التقليدية؟ التعلم العميق للمركبات يحتاج الى قوة هائلة من المعالجة الرسومية والسبب هو كثرة البيانات التي بحاجة لها المركبة لتتعرف على محيطها بشكل اكثر من جيد, وهذا الامر يحدث من خلال المعالجات الرسومية كالتي تقدمها انفيديا كما الجيل الأول Drive PX, وبفضل قوة انوية كودا من الجيل الجديد التي تسرع من عملية المعالجة بشكل يجعل من الممكن الوصول إليه بشكل أسرع, فسابقاً كان يأخذ التعلم العميق مع كمية كبيرة من المعلومات فترة طويلة للوصول الى النتائج وتحتاج الى أشهر عدة! أما اليوم فيمكن أن نصل الى نفس النتيجة وبشكل أفضل فقط من خلال بضعة أيام!
القدرة التي وصلت لها انفيديا مع التعلم العميق للمركبات ومنصتها الخاصه هو القدرة على إمكانية التعرف على الإشارات الخاصة بالسيارات من التوقف وتخفيف السرعة الى كامل الإشارات التي نشاهدها, بالإضافة الى قدرة التعرف على الإنسان والشارع والسيارات بشكل سريع وحتى انها أفضل من سرعة الاستجابة البشرية لها وأيضاً يشير جين الى قدرة المركبات على تمييز حتى نوعية الشوارع من مثلجه الى عادية وغيرها! وهو أمر لم يكن ممكن حدوث سابقاً, فقوة المعالج الرسومي لشركة انفيديا في مجال التعلم العميق تطور وأصبح يستخدم بكل مكان من البطاقات الرسومية GTX TITAN X للأجهزة المكتبية الى ألة Jetson بالإضافة الى بطاقات Tesla لاجهزة السيرفرات واليوم مع شريحة Drive PX الخاصة بالمركبات.
شريحة DRIVE PX 2 الحاسوب الخارق الأقوى والأذكى للمركبات ذاتية القيادة!
بعد ذلك أعلن السيد جين عن التطور الأحدث في عالم المركبات ذاتية القيادة والتعلم العميق من خلال شريحة DRIVE PX 2 الخاصة بالمركبات ذاتية القيادة التي تأتي مع 12 نواة معالج مركزي " 8 انوية A57 + أربعة أنوية Denver, ومع معالجين رسوميين مصنوعين بدقة تصنيع 16nm من معمارية باسكال "الجيل القادم" وتستهلك 250 واط, مع قدرة 8 تيرافلوب و 24 تريليون عملية تعلم عميق في الثانية! وهي تعمل بمركبات ذاتية القيادة بنظام تبريد مائي متكامل, أي انه حاسوب خارق كما تسميه انفيديا. ليس ذلك فحسب بل أن هذه الشريحة تعادل قوة 150 جهاز MacBook Pros في سيارتك, وذلك في إشارة من السيد جين الى قوة هذا الحاسوب الخارق.
تسمح شريحة NVIDIA DRIVE PX 2 لمجال صناعة المركبات الذاتية باستخدام الذكاء الاصطناعي لمعالجة التعقيدات الكامنة في القيادة الذاتية. إنه يستخدم التعلم العميق على أكثر المعالجات الرسومية تقدماً لدى انفيديا وذلك من أجل معرفة المركبة ما يدور حولها بزاوية 360 درجة بالكامل، للتحديد بالضبط مكان المركبة مقارنة مع باقي المركبات ولتقوم بحوسبة مسار آمن ومريح أثناء تحرك المركبة مع المركبات الأخرى.
بعد ذلك قال السيد جين "يتعامل السائقون مع عالم معقد بلا حدود. والذكاء الاصطناعي الحديث وتطور المعالج الرسومي يتيح لنا أخيراً من معالجة هذه التحديات الصعبة للسيارات الذاتية القيادة. إن المعالج الرسومي من انفيديا له دور مركزي في التقدمات الحاصلة في التعلم العميق والحوسبة الفائقة. إننا نستفيد منها لننشئ عقل خاص للمركبات المستقبلية الذاتية القيادة التي ستكون تحت درجة عالية من الانتباه بشكل متواصل، وفي النهاية تحقق مستويات بشرية خارقة من الوعي بالحالة التي تمشي فيها المركبة في الطريق".
كل هذه القوة كما يقول السيد جين كانت ممكنة مع شريحة تستخدم معالجين تيغرا من الجيل التالي, مع معالجين منفصلين من معمارية باسكال التي تقدم كما ذكرنا ما يصل إلى 24 تريليون عملية تعلم عميق في الثانية وهي أوامر مخصصة تسرع من عمليات الرياضيات المستخدمة في استدلال شبكة التعلم العميق. وهذه قوة حوسبة أكثر بعشر مرات من منتج الجيل السابق.
قدرات التعلم العميق لشريحة DRIVE PX 2 تمكنه من التعلم السريع لكيفية معالجة الصعوبات المتواجدة في القيادة اليومية، مثل الطرق الغير متوقعة، السائقين الغير حذرين في قيادتهم ومناطق البناء. التعلم العميق يعالج أيضاً مساحات المشكلة المتعددة حيث تكون تقنيات رؤية الحاسوب التقليدية غير كافية مثل ظروف الجو الضعيفة كالمطر، الثلج والضباب، وظروف الإضاءة الصعبة مثل شروق الشمس، غروب الشمس والظلمة الحالكة.
ومن أجل عمليات الفاصلة العائمة العامة، فإن معمارية المعالج الرسومي المتعددة الدقة لشريحة DRIVE PX 2 قادرة تقديم على ما يصل إلى 8 تريليون عملية في الثانية. يعني أكثر بأربع مرات من منتج الجيل السابق. هذا يتيح للشركات بمعالجة العمق الكامل لخورازمية القيادة الذاتية بما في ذلك الاستشعار الخاص بالمركبة، والمكان المتوقع الذي تمشي عليه باقي المركبات.
كما ذكرن السيد جين الى استخدام مركبات القيادة الذاتية مجموعة واسعة من الاستشعارات لتفهم محيطها. حيث يمكن شريحة DRIVE PX 2 أن تعالج ما تعرضه 12 كاميرا فيديو، إضافة الرادار والاستشعارات الفوق صوتية. إنه يدمجها كي تلتقط بدقة الأغراض، تتعرف عليهم، تحدد مكان المركبات الأخرى بالعالم حولها ومن ثم حساب مسارها الأمثل من أجل قيادة آمنة.
اكثر من 50 شركة مصنعة للسيارات ومنشأت أبحاث تعتمد على حلول انفيديا
هذا العمل المعقد تم تسهيله من قبل NVIDIA DriveWorks، وهي مجموعة أدوات برمجة ونماذج تسرع من تطوير واختبار المركبات الذاتية القيادة. NVIDIA DriveWorks تتيح تعيير الاستشعار، بيانات المكان المحدد، التزامن، التسجيل ومن ثم معالجة تدفق بيانات الاستشعار عبر مسار معقد من الخوارزميات التي تعمل على جميع العمليات العامة والمخصصة لشريحة DRIVE PX 2.
وضمن حديثه أشار السيد جين الى معلومات مثيرة وهي أن انفيديا قدمت الجيل الأول من DRIVE PX في الصيف الماضي، وأكثر من 50 شركة مصنعة للمركبات، مطورين ومنشأت أبحاث قد اعتمدت منصة الذكاء الاصطناعي لانفيديا من أجل تطوير القيادة الذاتية. إنهم يمدحون منصتها، قدراتها وسهولة التطوير الخاصه بها. كما أشار قائلاً "كما أننا وباستخدام منصة التعلم العميق NVIDIA's DIGITS استطعنا في أقل من أربع ساعات من تحقيق دقة تزيد عن نسبة 96% باستخدام مركز بيانات إشارة المرور لدى Ruhr University Bochum's. بينما احتاج الآخرون سنوات من التطوير لتحقيق مستويات مماثلة من هذا التنبؤ مع خوارزميات حوسبية كلاسيكية، بينما نحن كنا قادرين على القيام بذلك بسرعة الضوء".
بعد ذلك اختتم السيد جين حديثة بأن المستقبل لمربكات القيادة الذاتية أصبح أكثر قدرة على تحقيقه بفضل قوة معالجات انفيديا الرسومية من الجيل الجديد, ويجب أن نتطلع في المستقبل القريب رؤية أولى النتائج من هذه المنظومة المتكاملة التي توفرها انفيديا من الحاسوب الخارق DRIVE PX 2 الى الادوات الشاملة القادرة على توفير تجربة مثالية ونتائج مبهرة مع التعلم العميق للمركبات.
