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光靠CPU开发了自动驾驶轮船,他们居然做到了?

来源:河洛网    发布时间:2021-02-01     发布人:洛阳新闻网

本文经AI新媒体量子位(公众号ID:QbitAI )授权转载,转载请与来源联系。

光靠CPU开发了自动驾驶轮船,他们居然做到了?

我很好奇:

2021年了,现在自动驾驶船在海上行驶吗?

带着这个问题,我打开谷歌,输入&ldquo。 Autonomous ship” 没想到现在的自动驾驶轮船技术刷新了我的认知。

完全无人驾驶的自动驾驶轮船今年正在开发横跨大西洋的零排放自动驾驶轮船… …

△准备横渡大西洋“ 五月花号” 自动驾驶船(图像来自IBM )

除了实验室的成果,商业化的进度超出了我的想象。

原来,在2018年,RR (劳斯莱斯)用自动驾驶轮船成功地将80名VIP顾客的车过了海。

RR的技术来自挪威公司& mdash & mdash; 康斯博格海事有限公司。 他们利用雷达和摄像机检测和避开障碍物,中途自动行驶,进港后自动停泊。

随后,RR商业海事部门于2019年4月被Kongsberg收购。

这个Kongsberg是开发上述零排放自动驾驶船舶的航海巨头。

根据Kongsberg的技术路线图,将来挪威公司生产的化肥将在三个港口之间装船、航行和卸货。 整个过程完全不需要人工现场干预。

△ Kongsberg正在开发的世界首艘自动驾驶集装箱货船(图像来自官网)。

根据国际海事组织( IMO )的定义,现在的自动驾驶轮船技术正在从L2向L3发展。

到目前为止,我对自动驾驶船的商业化过程有了大致的了解,所以剩下的问题就出来了。

轮船怎么自动驾驶? 自动驾驶车使用的技术和芯片五花八门,有只坚持图像识别的,也有结合激光雷达的。 有些人有自研芯片,有些人购买第三方计算平台。

Kongsberg用的是什么方案?

和许多无人车一样,Kongsberg的方案采用了多个传感器,即雷达检测远距离物体,激光雷达高精度分析船体附近区域,高清摄像机拍摄船舶前方海域180度视场的景象。

这是他们首次推出的全自动驾驶船解决方案智能& # 8239。 无线通信

三种传感器收集的信息经过算法处理后显示在屏幕上,船员可以看到仪表板上高亮显示的潜在危险区域。

据Kongsberg报道,“ 智能意识” 可以降低航海者的风险。 特别是在黑暗的环境、恶劣的天气、海域的拥挤、出入码头的时候很有用。

当然,其中使用的图像识别和分类要比自动驾驶车复杂得多。

由于海面上的搜索距离更大,图像中物体的定标是一个很大的挑战。 同一物体在不同距离出现的大小有天壤之别,最小10像素块,最大10万像素块。

△海上目标检测距离问题引起的模型精度下降

这必然对硬件有很高的要求。

他们只使用CPU,但令人惊讶的是,Kongsberg在这种情况下并没有使用独立的GPU和NPU等AI推理来加速硬件,而是依赖于英特尔的内部集成GPU ( CPU )。

即使是运算量更少的自动驾驶车,也无法想象不使用专用的AI芯片。

而且Kongsberg过去的AI方案也不是没有使用过GPU,为什么在轮船上反而不用了呢? 莫名其妙。

随后,这家公司的项目经理Saarela在采访中陈述了理由。

其重要原因之一是海事认证问题。 如果不用GPU的话,我们的服务器就容易通过认证了。 而且,我们也想降低耗电量。

我们的理想方案是使用几乎相同的通用服务器系统。 我们并不是所有的服务器都需要GPU。 因为所有服务器都最好不要使用GPU,所以我们获得了冗余,可以在任何服务器上运行任何应用程序。

产业领域严格的认证系统、商业用户降低成本的需求、所有CPU程序都变成了&ldquo。 自动驾驶轮船” 的FTP服务器连接设置。

实际上,CPU也足够经受住AI推理。

在这种情况下,Kongsberg使用两个英特尔至强白金8153处理器,每个处理器有16个核心。 每个内核可以处理两个线程,因此总共可以并行处理64个模型。

硬件规格绝对豪华。 问题是,CPU能满足自动驾驶的计算需要吗?

关于这一点,项目经理Saarela本人一开始也没有信心。

如果CPU处理图像的速度不够快,自动驾驶船可能会撞到其他高速移动的船上。 对商业海运来说,这种事故造成的经济损失不容忽视。

谁说CPU不适合AI推理,为了解决这个问题,Kongsberg和CPU供应商Intel合作优化了&ldquo。 智能意识” 解决方案。

Kongsberg负责在英特尔中使用预训练的人工智能模型。 英特尔提供开放视频和&rdquo加速包” 有助于提高数据处理速度,而不会降低精度。

开放式自动化优化和网络定制( open vino )是英特尔于2018年推出的深度学习优化和开源工具包的引入,是开发者对英特尔硬件的

虽然OpenVINO支持Caffe、TensorFlow、MXNet、ONNX等主流的深度学习框架,但是也可以间接使用PyTorch、PaddlePaddle等支持转换为onx的框架,并且可以直接使用

当然,用TensorFlow开发自动驾驶轮船的Kongsberg也不例外。

OpenVINO通过模型优化程序将训练过的模型转换为中间表示( IR )文件( *.bin和*.xml )。

通过删除模型中只与训练相关的运算,融合部分推理运算,大大提高了推理计算的速度。

下图显示了OpenVINO (深蓝色)在模型中的作用,就好像它是深度学习框架(浅蓝色)和用户应用程序(橙色)之间的桥梁一样。

OpenVINO将针对英特尔硬件对培训后的模型进行高度优化和重新部署。 另外,在这个过程中不需要重新训练AI模型。

经过优化,在Kongsberg的目标识别基准项目中,CPU每秒处理的图像数增加了4.8倍。

根据这个结果,Kongsberg的项目经理Saarela先生做了以下发言。

结果吓了我一跳。 我以为我们永远摆脱不了GPU,但这些结果改变了我的想法,展示了使用CPU的可能性。

打开OpenVINO介绍页,您会看到该工具为英特尔CPU带来了巨大的AI技术加成。

最新的2021.2版功能非常强大,支持图像分类、语义分割、目标检测、人脸识别、单眼深度估计、图像校正等几乎所有的CV应用模型。

此外,作为工业领域值得放心使用的工具包,英特尔在提供LTS版时考虑了稳定性,保证了性能、接口向后兼容性、7x24稳定性和压力测试。

与英特尔提供的Python分发版结合使用,只需对代码进行微调,就可以提高Python应用程序的性能,并加快NumPy、SciPy、Scikit-learn等科学计算和机器学习库的速度。

在官方文档中,Python分发版可以带来最高数倍的性能提升。

现在我终于明白了Kongsberg为什么只用CPU也能开发自动驾驶轮船了。

其实不仅仅是轮船,相似的情况也很多。 对于大多数个人开发者来说,一台开发电脑可能没有单独的显卡,但绝对没有CPU。

通过添加OpenVINO工具包,即使在有限的硬件环境中也能发挥AI的性能。

说到这里,我突然想起了以前在英特尔开发者活动上抽的奖品&mdash。 — 第二代神经计算棒,这个家伙放在我的抽屉里很久了。

我特地去官网查了一下。 此英特尔硬件也支持OpenVINO。 另外,我最近得到了草莓派的开发板。 我在烦恼怎么用。

没想到解决了自动驾驶轮船的疑问,还解决了另一个课题— — 要防止草莓派吃灰,现在正是使用OpenVINO和神经计算棒重新定位我的YOLO模型的时候。

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