Мозги для нового поколения роботов

Современный робот не только превосходит человека силой и способностью к неустанной однообразной работе, но и может выполнять акробатические трюки, недоступные большинству людей. Уступает он лишь силой разума, определяемой возможностями головного мозга. И вот в этой области мы видим поразительно быстрый прогресс – представленный на открытии проходившей на Тайване компьютерной выставки Computex 2018 встраиваемый компьютер Jetson Xavier задает новые стандарты и для робототехнической, и для всей ИТ-отрасли.

Знакомьтесь, Jetson Xavier!
Знакомьтесь, Jetson Xavier!

Как сказал представлявший это устройство руководитель NVIDIA Дженсан Хуан (Jen-Hsun Huang), имеет более чем 20-кратное преимущество над существующей системой Jetson TX2, широко применяющейся в складских роботах и дронах. Новое же устройство представляют не больше, не меньше, как первый в мире компьютер для интеллектуальных роботов. Интеллектуальных ­– намеренных в перспективе состязаться сообразительностью с людьми. Так возьмем же и сравним новый компьютер с человеческим мозгом.

Наш мозг – самый энергопотребляющий орган человеческого тела. Он съедает половину глюкозы в организме, развивает тепловую мощность около 25 Вт. Ну а компьютер Jetson Xavier укладывается в энергопотребление 30 Вт. Как у подслеповатой лампочки накаливания, вкручиваемой рачительными жильцами в места общего пользования коммунальных квартир. 0,72 кВтч в сутки – меньше трех рублей в день на электричество… Что же мы получаем за такую съеденную мощность? (Wetware с кремнием напрямую не сравнить, поэтому воспользуемся компьютерными мерами…)

А получаем мы производительность в 30 TOPS. Тридцать триллионов операций в секунду. Встроенный в него 512-ядерный графический процессор Volta GPU на ядрах Tensor совершает 10 TFLOPS FP16, 10 триллионов операций с плавающей запятой над 16-разрядными числами. Насколько это много? Рекордный в 2001 году суперкомпьютер ASCI White, позволявший министерству энергетики США поддерживать свой ядерный арсенал без испытательных взрывов, одним лишь компьютерным моделированием, имел производительность на тесте LINPACK в 7, 3 TFLOPS…

ASCI White выглядел так…
ASCI White выглядел так… (Photo by Don Gonzalez)

Да, машинные слова там были подлиннее… Но – ASCI White потреблял 3 МВт электроэнергии (причем еще дополнительно 3 МВт требовалось для охлаждающей системы…) весил 106 тонн и стоил $110 млн. Отобравший у него первенство и достигший в 2002 г. производительности 35,9 японский Earth Simulator стоил уже $500 млн. Ну а всего через полторы дюжины лет мы говорим о сопоставимых скоростях в мобильных массовых устройствах ­ – вот прогресс ИТ-отрасли, кажущейся стороннему наблюдателю вышедшей на плато. (Хотя и сегодня вычислительная мощь Jetson Xavier присуща рабочим станциям ценой в $10 000 и энергопотреблением в киловатт…)

512-ядерный Volta GPU играет в структуре Jetson Xavier примерно такую же роль, как и зрительная кора в человеческом мозге (ну, или в автомобильном автопилоте).  Только графические процессоры решают тут не свою прямую – строить изображение – а обратную задачу; эти самые изображения распознавать. Именно эту способность нейрофизиологи и считают важнейшей для человеческого сознания – Human single neuron activity precedes emergence of conscious perception. А тут к услугам нейросети робота предоставляется невиданная процессорная мощность.

Реклама на Компьютерре

Сами по себе нейроны головного мозга работать не могут – их нужно обучить тому, что нечто округлое, появляющееся над младенцем, мамино лицо… Нейросети роботов также нуждаются в глубоком обучении – для ускорения этого процесса в компьютере имеется пара NVDLA Engines. Эдаких учителей ядер Tensor, способных существенно повысить производительность Deep Learning.

Собственно, центральный процессор у Jetson Xavier восьмиядерный, ARMv8.2 64-bit CPU. 8MB кэша L2 и 4MB кэша L3.  Оперативной памяти – 16 гигабайт (как у нормального ноутбука). Массовой памяти eMMC 5.1 всего лишь 32 гигабайта (как у планшета, но тут она побыстрее и понадежней). Есть видеонервы – последовательные интерфейсы видеокамер Camera Serial Interface 2 (CSI-2), обеспечивающие работу с 16 камерами, или с одним устройством высокого разрешения с видеопотоком 109 гигабит/сек. Видеокодеры и видеодекодеры, 5 контроллеров PCI четвертого поколения. (Спецификацию можно посмотреть здесь.)

Все это – в корпусе 100х87х16 мм с 699 разъемами. Куда меньше пары литров объема человеческого мозга… Да, 9 миллиардов транзисторов «на борту» Jetson Xavier это не 100 миллиардов, несопоставимо более сложных, нейронов человеческого мозга… Но – транзисторы работают много быстрее нейронов. Сигнал по нервам бежит – в зависимости от их толщины – со скоростью до чуть больше 100 м/сек. Ну, а по нормально сконструированным кабелям – почти в 2/3 скорости света. В процессоре замедляется – переходный процесс на затворе транзистора должен накопить заряд для его срабатывания – но скорости тут совсем иные. Кремний уступает белку в сложности, но превосходит в быстроте…

У человеческого мозга и у бортового компьютера интеллектуального робота есть еще одна общая черта – и тот, и другой не могут функционировать сами по себе, без родственной среды. У человека это культура (в антропологическом смысле слова). Лишенные ее дети-маугли лишь слабые животные, мозг которых всего лишь потребитель ресурсов. Компьютер без софта – всего лишь «железка». И поэтому NVIDIA анонсировала Jetson Xavier не сам по себе, а в среде NVIDIA ISAAC. Названа она в честь и Айзека Азимова и самого сэра Исаака Ньютона…

Виртуальный робот, обучающийся в виртуальной среде, спасает реальное железо от синяков и шишек, а разработчика – от лишних затрат…
Виртуальный робот, обучающийся в виртуальной среде, спасает реальное железо от синяков и шишек, а разработчика – от лишних затрат…

Входят в нее следующие продукты – набор API, а также набор инструментов для создания программных платформ и алгоритмов с полностью ускоренными библиотеками Isaac SDK. Набор готовых алгоритмов NVIDIA для роботов Isaac IMX. И высокореалистичное виртуальное окружение для машинного обучения с аппаратным тестированием на системе Jetson Xavier – Isaac Sim. То есть – покупатель получает инструменты для создания программ робота, набор готовых блоков для этой работы и возможность опробовать разработанные им алгоритмы и программы в среде визуального и физического иммитационного моделирования. Без риска сломать дорогое оборудование и нанести вред окружающим предметам.

Объем инвестиций в новую платформу не называется, но говорится ушедших на разработку 8 000 человеколет. Доступен Jetson Xavier быдет к концу лета 2018 г., по цене $1299  (что, конечно, несколько дороже массово покупаемых детям «ардуинок», но не так чтобы совсем дорого даже для гаражного умельца…). Так что имеются прекрасные шансы увидеть «эволюционный скачок» интеллектуальной автономной робототехники, аналогичный тому, что наблюдался в конце 1970-х, с появлением общедоступных микропроцессоров!