Fusión de imágenes de IA y DGX GH200

Fusión de imágenes de IA y DGX GH200' (Image fusion of AI and DGX GH200)

De píxeles a panoramas: Dentro de la medición y unión de IA y del poderío de la IA en el centro de datos

En el campo de la Visión por Computadora (CV), la capacidad de unir imágenes parciales y medir dimensiones no es solo un truco avanzado, sino una habilidad vital. Ya sea que estés creando una vista panorámica desde tu teléfono inteligente, midiendo la distancia entre objetos en un video de vigilancia o analizando imágenes científicas, tanto la unión de imágenes como la medición desempeñan un papel crucial. Este artículo tiene como objetivo desmitificar estos dos fascinantes aspectos de CV. Luego compartiré sobre la infraestructura de IA en la nube, el poderío de la IA en el centro de datos.

El Arte de Unir

La unión de imágenes no es solo un desafío algorítmico; es una forma de arte. Los algoritmos de unión se esfuerzan por combinar de manera perfecta múltiples imágenes en una única salida expansiva, libre de costuras, distorsiones e inconsistencias de color. Los métodos de código abierto varían en complejidad, desde algoritmos tradicionales de coincidencia de características como SIFT y SURF hasta modelos de aprendizaje profundo como DeepStitch.

Métodos Tradicionales vs. Aprendizaje Profundo

• Métodos Tradicionales: Algoritmos como SIFT (Transformación Invariante a la Escala de Características) y SURF (Características Robustas Aceleradas) utilizan puntos clave y descriptores para encontrar regiones superpuestas entre imágenes. Estos métodos son rápidos y funcionan bien para casos de uso simples, pero pueden tener dificultades en escenas más complejas.
• Modelos de Aprendizaje Profundo: Soluciones como DeepStitch van más allá al utilizar redes neuronales para encontrar puntos de unión óptimos, brindando una mayor precisión, especialmente en escenas complejas.

A continuación se presentan algoritmos o bibliotecas de código abierto disponibles para la unión de imágenes y panoramas.

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Medición en un Mundo 2D

La unión de imágenes nos permite expandir nuestro horizonte visual, pero ¿qué pasa con la comprensión del mundo dentro de ese campo de visión? Ahí es donde entra la medición de imágenes. Desde el uso de cálculos simples de distancia euclidiana en una configuración calibrada hasta el aprovechamiento de modelos de aprendizaje profundo que pueden identificar y medir objetos, las técnicas son diversas.

De lo Simple a lo Complejo

• Métodos de Calibración: Técnicas como la calibración de la cámara proporcionan una forma de relacionar las dimensiones de los píxeles con las dimensiones del mundo real. Una vez calibrado, incluso las fórmulas geométricas simples pueden proporcionar medidas precisas.
• Detección y Seguimiento de Objetos: Los modelos de aprendizaje profundo como YOLO o SSD son eficientes en la identificación de objetos tanto en imágenes como en videos en tiempo real, abriendo el camino a la medición automatizada.

A continuación se presentan métodos de código abierto disponibles para la medición y fotogrametría.

Unir y Medir: Dos Caras de la Misma Moneda

Tal vez te preguntes por qué estamos discutiendo la unión y la medición juntas. La razón es que a menudo van de la mano. Por ejemplo, en aplicaciones de vigilancia, una vista panorámica unida de una ubicación se puede utilizar para rastrear y medir la distancia entre múltiples objetivos con precisión. En imágenes médicas, las imágenes unidas desde diferentes ángulos pueden proporcionar una vista más completa, facilitando medidas más precisas.

TL;DR para CV Pixels

Ya sea que seas un aficionado, un investigador o alguien intrigado por las aplicaciones de CV, tanto el cosido como la medición son técnicas integrales para comprender. Si bien los algoritmos tradicionales ofrecen un enfoque rápido y sencillo, el advenimiento del aprendizaje profundo ha abierto la puerta a niveles sin precedentes de precisión y complejidad. Es un momento emocionante para adentrarse en el mundo de CV, donde la frontera entre el píxel y el panorama continúa difuminándose, ofreciéndonos una visión más clara del panorama general.

El campo avanza a un ritmo rápido y es crucial mantenerse actualizado con los últimos algoritmos y metodologías. ¡Así que adelante, cose tu camino a través de panoramas y mide tu mundo, píxel a píxel!

AI Giant Foundation: DGX GH200

Después de aprovechar la IA/CV para capacidades avanzadas de cosido y medición, también reconocemos el papel fundamental de las GPU en la alimentación de nuestras soluciones basadas en IA. En esta era transformadora de la IA, la supercomputadora AI DGX GH200 de Nvidia se erige como un avance monumental. Este gigante informático, con una GPU única tan pesada como cuatro elefantes, redefine lo que es posible.

Lejos de ser solo una máquina grande, su capacidad sin igual ofrece una impresionante 144TB de memoria compartida a través de 256 NVIDIA Grace Hopper Superchips (GH200). Esto capacita a los desarrolladores con casi 500 veces más memoria, lo que permite la creación de modelos complejos a gran escala para abordar los problemas más desafiantes de hoy en día. Verdaderamente, no es solo una máquina, sino el futuro de la IA materializado.

Hacia GH200

La superchip GH200 Grace Hopper de NVIDIA integra las arquitecturas Grace y Hopper de NVIDIA a través de NVLink-C2C, ofreciendo un modelo de memoria coherente CPU+GPU (H100) optimizado para aplicaciones de IA y HPC. Como la GPU de centro de datos de novena generación, el H100 Tensor Core introduce un nuevo Motor de Transformadores, que ofrece hasta 9 veces más velocidad de entrenamiento de IA y hasta 30 veces más velocidad de inferencia de IA en comparación con su predecesor, A100.

En un movimiento estratégico de cambio de marca en mayo de 2020, Nvidia cambió su línea de GPGPU Tesla a GPU de centro de datos de Nvidia para evitar confusiones de marca con los automóviles Tesla. Originalmente compitiendo con Radeon Instinct de AMD y Xeon Phi de Intel, estas GPU admitían programación CUDA u OpenCL y fueron fundamentales en tareas de aprendizaje profundo y computacionales.

Abarcando diez generaciones, cada una con microarquitecturas distintas: Tesla, Fermi, Kepler, Maxwell, Pascal (P100), Volta (V100), Turing (T4), Ampere (A100, A40), Hopper (H100) y Ada Lovelace (L40), las GPU de centro de datos de Nvidia han empujado constantemente los límites en el aprendizaje profundo y la computación científica.

DGX GH200 vs GH200 vs H100

¿Cuál es la diferencia entre un DGX GH200, un GH200 y un H100?

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NVIDIA anuncia la supercomputadora de IA DGX GH200

NVIDIA anunció hoy una nueva clase de supercomputadora de IA de memoria grande: una supercomputadora DGX™ de NVIDIA alimentada por NVIDIA®…

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Superchip NVIDIA Grace Hopper

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Nvidia Tesla – Wikipedia

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Soluciones de supercomputación de NVIDIA

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