Nvidia lance de nouveaux GPU axés sur la virtualisation

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Nvidia lance de nouveaux GPU axés sur la virtualisation

Alors que Nvidia organise cette semaine son événement virtuel GTC 2020, le fondeur en a profité pour effectuer différentes annonces dans les domaines du graphisme, de l’intelligence artificielle, de l’informatique de pointe, de la robotique et de la collaboration à distance. Celui-ci a ainsi présenté sa nouvelle plateforme CloudXR on AWS, sa plateforme de conception et de collaboration Omniverse ou encore ses nouveaux GPU Ampere.

Le RTX A6000 et le A40 sont les derniers modèles de GPU de Nvidia basés sur l’architecture Ampere. Le RTX A6000 est conçu pour la nouvelle ère de l’informatique visuelle, souligne Nvidia, pour qui ce GPU remplacera la version Turing du Quadro, tandis que le A40 – une version à refroidissement passif de la même carte – est le successeur des GPU RTX 6000 et RTX 8000. Nvidia ajoute que ces GPU seront destinés à des cas d’utilisation de calcul visuel comme le rendu et les stations de travail virtuelles.

« La pandémie rend encore plus nécessaire l’efficacité de l’informatique et de l’intelligence artificielle », explique Bob Pette, vice-président et directeur général de la visualisation professionnelle chez Nvidia. « D’un point de vue graphique, Ampere est un mélange parfait de shader, Tensor core, RT Core performance et s’avère très efficace en termes de puissance », glisse le dirigeant.

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Priorité à la VR

De son côté, la plateforme CloudXR présentée ce lundi par l’état-major de Nvidia devrait permettre aux organisations de créer et de fournir des expériences de réalité augmentée (AR) et de réalité virtuelle (VR) sans fil à partir de n’importe quelle application basée sur OpenVR.

Le SDK fonctionne sur les serveurs Nvidia situés dans le cloud ou dans les centres de données sur site, offrant les performances graphiques avancées nécessaires aux environnements virtuels sans fil, de réalité augmentée ou mixte, précise la société. La plateforme CloudXR comprend le SDK CloudXR, le logiciel Quadro Virtual Workstation (QvWS) et les SDK Nvidia AI pour fournir des graphiques photoréalistes.

La plateforme sera désormais disponible sur les instances Amazon EC2 P3 et G4, qui supportent les GPU Nvidia V100 et T4, permettant aux utilisateurs de cloud de diffuser des expériences immersives sur des appareils VR et AR distants, détaille Nvidia. CloudXR sur AWS sera généralement disponible au début de l’année prochaine, avec une bêta privée disponible dans les mois à venir.

Accélérer sur le travail collaboratif

Nvidia a également introduit sa plateforme Omniverse, conçue pour la collaboration et la simulation, en particulier dans les domaines de la conception, de la robotique, des véhicules autonomes et des médias et divertissement.

Grâce à cette plateforme, des équipes distantes peuvent collaborer simultanément sur des projets aussi facilement qu’elles le feraient pour éditer conjointement un document en ligne, souligne Nvidia.

Omniverse entrera en bêta ouverte cet automne. Nvidia précise que la bêta ouverte d’Omniverse fait suite à un programme d’accès anticipé d’un an au cours duquel Ericsson, Foster + Partners, ILM et plus de 40 autres entreprises ont évalué la plateforme et ont fourni des commentaires à l’équipe d’ingénieurs de Nvidia. Nvidia ajoute qu’Omniverse sera disponible au téléchargement cet automne.

Un œil sur la robotique

Enfin, Nvidia s’intéresse aussi à la robotique. Le fondeur vient ainsi de lancer le Jetson Nano 2 GB, un nouveau kit de développement pour les étudiants et les amateurs qui s’intéressent à la robotique. Le Jetson Nano 2 GB est destiné aux passionnés de robotique, aux étudiants et aux éducateurs qui veulent entrer dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA) et de la robotique.

Ce kit, qui sera commercialisé à 59 dollars par Nvidia, ne manque pas de ressources : non content d’être pris en charge par le kit de développement logiciel (SDK) Nvidia JetPack, il est également livré avec le runtime Nvidia container et un environnement Linux complet adapté au développement logiciel. En outre, le Jetson Nano 2 GB est alimenté par CUDA-X, un ensemble de bibliothèques et d’outils conçus pour prendre en charge les fonctionnalités basées sur l’IA, le traitement des données, l’apprentissage machine (ML) et le déploiement.

Selon Nvidia, cette combinaison « permet aux développeurs de regrouper leurs applications pour Jetson avec toutes ses dépendances dans un seul conteneur qui est conçu pour fonctionner dans n’importe quel déploiement ». Des formations et des certifications en ligne gratuites sont proposées, ainsi que des projets open source, des tutoriels et des modes d’emploi déjà fournis par des milliers de développeurs Jetson. « Le kit de développement Jetson Nano 2 GB fournit une plateforme évolutive pour apprendre et créer des applications d’IA au fur et à mesure de leur évolution », explique Nvidia.

La dernière offre de Nvidia dans la gamme Jetson s’appuie sur la plateforme Jetson AI at the Edge, y compris les lignes de produits Jetson Nano et Jetson Xavier NX. Le logiciel est utilisé pour développer et faire fonctionner des appareils de robotique et d’internet des objets (IoT). La plateforme de robots Open Source JetBot AI, dans laquelle le SDK de Jetson est utilisé pour créer de petits robots mobiles, y compris le kit Waveshare JetBot et le kit Seeed JetBot Smart Car, est susceptible d’intéresser particulièrement les étudiants et les amateurs de robotique.

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