Fusione di immagini AI e DGX GH200

Fusione AI e DGX GH200

Dai pixel ai panorami: all’interno della misurazione e dell’unione dell’IA e del centro dati di potenza dell’IA

DGX GH200 AI Supercomputer (1 GPU, pesante come 4 elefanti)

Nel campo della visione artificiale (CV), la capacità di unire immagini parziali e misurare le dimensioni non è solo un trucco avanzato, ma una competenza vitale. Che tu stia creando una vista panoramica dal tuo smartphone, misurando la distanza tra oggetti in un video di sorveglianza o analizzando immagini scientifiche, sia l’unione delle immagini che la misurazione svolgono un ruolo cruciale. Questo articolo mira a svelare questi due affascinanti aspetti della CV. Successivamente, parlerò dell’infrastruttura di intelligenza artificiale basata su cloud e del centro dati di potenza dell’IA.

L’arte dell’unione

L’unione delle immagini non è solo una sfida algoritmica; è una forma d’arte. Gli algoritmi di unione cercano di combinare senza soluzione di continuità più immagini in un’unica immagine espansiva, priva di cuciture, distorsioni e inconsistenze di colore. I metodi open-source variano in complessità, dai tradizionali algoritmi di corrispondenza delle caratteristiche come SIFT e SURF ai modelli di deep learning come DeepStitch.

Metodi tradizionali vs deep learning

  • Metodi tradizionali: Algoritmi come SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) e SURF (Speeded-Up Robust Features) utilizzano punti chiave e descrittori per individuare regioni sovrapposte tra le immagini. Questi metodi sono veloci e funzionano bene per casi d’uso semplici, ma possono avere difficoltà in scene più complesse.
  • Modelli di deep learning: Soluzioni come DeepStitch vanno oltre, utilizzando reti neurali per individuare punti di unione ottimali, offrendo una maggiore precisione, specialmente in scene complesse.

Ecco di seguito gli algoritmi open-source o le librerie disponibili per l’unione delle immagini e i panorami.

Algoritmi e modelli di IA open-source per l'unione delle immagini (raccolti dall'autore e rigenerati da GPT-4)

Misurare in un mondo 2D

L’unione delle immagini ci permette di ampliare il nostro orizzonte visivo, ma cosa succede con la comprensione del mondo all’interno di quel campo visivo? Ecco dove entra in gioco la misurazione delle immagini. Dall’utilizzo di semplici calcoli di distanza euclidei in un’ottica calibrata all’utilizzo di modelli di deep learning in grado di identificare e misurare gli oggetti, le tecniche sono diverse.

Da semplice a complesso

  • Metodi di calibrazione: Tecniche come la calibrazione della fotocamera forniscono un modo per correlare le dimensioni dei pixel alle dimensioni del mondo reale. Una volta calibrati, anche semplici formule geometriche possono fornire misurazioni accurate.
  • Rilevamento e tracciamento degli oggetti: Modelli di deep learning come YOLO o SSD sono in grado di identificare gli oggetti sia nelle immagini che nei video in tempo reale, aprendo la strada alla misurazione automatica.

Ecco di seguito i metodi open-source disponibili per la misurazione e la fotogrammetria.

Metodi open-source per la fotogrammetria (raccolti dall'autore e rigenerati da GPT-4)

Unione e misurazione: due facce della stessa medaglia

Ti potresti chiedere perché stiamo discutendo contemporaneamente di unione e misurazione. Il motivo è che spesso vanno di pari passo. Ad esempio, nelle applicazioni di sorveglianza, una vista panoramica unificata di una determinata area può essere utilizzata per tracciare e misurare con precisione la distanza tra più obiettivi. Nell’imaging medico, le immagini unite da angolazioni diverse possono fornire una visione più completa, facilitando misurazioni più precise.

TL;DR per CV Pixels

Sia che tu sia un appassionato, un ricercatore o qualcuno interessato alle applicazioni di CV, sia la cucitura che la misurazione sono tecniche fondamentali da comprendere. Mentre gli algoritmi tradizionali offrono un approccio rapido e diretto, l’avvento del deep learning ha aperto le porte a livelli di precisione e complessità senza precedenti. È un momento entusiasmante per immergersi nel mondo della CV, dove il confine tra il pixel e il panorama continua a sfumare, offrendoci una visione più chiara del quadro generale.

Il campo sta avanzando a ritmo serrato ed è fondamentale essere sempre aggiornati sugli ultimi algoritmi e metodologie. Quindi vai avanti, cucitura il tuo percorso attraverso panorami e misura il tuo mondo, un pixel alla volta!

AI Giant Foundation: DGX GH200

Dopo aver sfruttato l’IA/CV per capacità avanzate di cucitura e misurazione, riconosciamo anche il ruolo fondamentale delle GPU nel potenziare le nostre soluzioni basate sull’IA. In quest’era trasformativa dell’IA, il supercomputer AI DGX GH200 di Nvidia rappresenta un enorme passo avanti. Questo gigante computazionale, con una singola GPU pesante come quattro elefanti, ridefinisce ciò che è possibile.

Ben lungi dall’essere solo una macchina di grandi dimensioni, la sua capacità senza precedenti offre una sorprendente 144TB di memoria condivisa su 256 NVIDIA Grace Hopper Superchip (GH200). Ciò permette agli sviluppatori di disporre di una memoria quasi 500 volte superiore, consentendo la creazione di modelli complessi su larga scala per affrontare i problemi più complessi di oggi. Veramente, non è solo una macchina, ma il futuro dell’IA materializzato.

Verso GH200

Il chip supercomputer NVIDIA GH200 Grace Hopper integra le architetture Grace e Hopper di NVIDIA tramite NVLink-C2C, offrendo un modello di memoria CPU+GPU (H100) coerente ottimizzato per applicazioni di IA e HPC. Come GPU per data center di nona generazione, l’H100 Tensor Core introduce un nuovo motore Transformer, vantando un addestramento AI fino a 9 volte più veloce e un’elaborazione AI fino a 30 volte più veloce rispetto al suo predecessore, A100.

In un’operazione di rebranding strategico nel maggio 2020, Nvidia ha rinominato la sua linea di GPGPU Tesla in Nvidia Data Center GPUs per evitare confusione di marchio con le automobili Tesla. Originariamente in concorrenza con Radeon Instinct di AMD e Xeon Phi di Intel, queste GPU supportavano la programmazione CUDA o OpenCL ed erano fondamentali nell’apprendimento profondo e nei compiti di calcolo.

Spaziando su dieci generazioni, ognuna con micro-architetture distinte – Tesla, Fermi, Kepler, Maxwell, Pascal (P100), Volta (V100), Turing (T4), Ampere (A100, A40), Hopper (H100) e Ada Lovelace (L40) – le GPU per data center di Nvidia hanno costantemente spinto i limiti nell’apprendimento profondo e nel calcolo scientifico.

DGX GH200 vs GH200 vs H100

Qual è la differenza tra un DGX GH200, un GH200 e un H100?

gpus.llm-utils.org

NVIDIA Annuncia il Supercomputer AI DGX GH200

NVIDIA annuncia oggi una nuova classe di supercomputer AI con grande memoria – un supercomputer NVIDIA DGX™ alimentato da NVIDIA®…

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NVIDIA Grace Hopper Superchip

Una CPU accelerata innovativa progettata da zero per applicazioni di IA e HPC su grande scala.

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L’architettura NVIDIA Grace™ Hopper™ unisce le prestazioni innovative della GPU NVIDIA Hopper con la…

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Nvidia Tesla – Wikipedia

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Soluzioni di supercalcolo NVIDIA

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