AI图像融合和DGX GH200

AI图像融合和DGX GH200

从像素到全景:AI测量、拼接和数据中心AI强大之处

DGX GH200 AI超级计算机(1个GPU,重量相当于4头大象)

在计算机视觉(CV)领域中,拼接部分图像并测量尺寸不仅仅是一个高级技巧,而是一项至关重要的技能。无论您是从智能手机创建全景视图,测量监控视频中物体之间的距离,还是分析科学图像,图像拼接和测量都发挥着关键作用。本文旨在揭开CV中这两个令人着迷的方面的神秘。然后,我将分享关于云AI基础架构、数据中心AI强大之处的内容。

拼接的艺术

图像拼接不仅仅是一个算法挑战,它也是一门艺术。拼接算法致力于将多个图像无缝地合并成一个扩展的输出,无缝、无失真和无色彩不一致。开源方法的复杂性各不相同,从传统的特征匹配算法(如SIFT和SURF)到深度学习模型(如DeepStitch)。

传统方法与深度学习

  • 传统方法:像SIFT(尺度不变特征变换)和SURF(加速鲁棒特征)这样的算法使用关键点和描述符来寻找图像之间的重叠区域。这些方法速度快,在简单的用例中效果良好,但在更复杂的场景中可能会遇到困难。
  • 深度学习模型:像DeepStitch这样的解决方案通过使用神经网络找到最佳的拼接点,在复杂场景中提供更高的准确性。

以下是可用的用于图像拼接和全景图的开源算法或库。

开源图像拼接算法和AI模型(作者收集并由GPT-4重新生成)

在二维世界中的测量

图像拼接使我们能够扩展我们的视觉范围,但是在该视野内理解世界呢?这就是图像测量的作用。从在校准设置中使用简单的欧几里得距离计算,到利用可以识别和测量对象的深度学习模型,技术多种多样。

从简单到复杂

  • 校准方法:像相机校准这样的技术提供了一种将像素尺寸与真实世界尺寸相关联的方法。一旦校准,即使是简单的几何公式也可以得出准确的测量结果。
  • 物体检测和跟踪:像YOLO或SSD这样的深度学习模型在图像和实时视频中识别物体,为自动化测量铺平了道路。

以下是可用的用于测量和摄影测量的开源方法。

摄影测量的开源方法(作者收集并由GPT-4重新生成)

拼接和测量:同一枚硬币的两面

您可能想知道为什么我们同时讨论拼接和测量。原因是它们常常是相辅相成的。例如,在监控应用中,对一个位置进行拼接的全景视图可以用于准确跟踪和测量多个目标之间的距离。在医学成像中,来自不同角度的拼接图像可以提供更全面的视图,从而实现更精确的测量。

CV像素的简介

无论您是爱好者、研究人员还是对CV应用感兴趣的人,拼接和测量都是理解该领域的关键技术。传统算法提供了一种快速简单的方法,而深度学习的出现则为我们带来了前所未有的精确度和复杂性。现在正是深入研究CV世界的激动人心时刻,像素和全景之间的界限不断模糊,让我们更清晰地看到了大局。

这个领域正在以迅猛的速度发展,保持与最新算法和方法的更新至关重要。所以,请放心地通过拼接全景图和逐像素测量来探索您的世界吧!

AI巨人基金会:DGX GH200

在利用AI/CV进行高级拼接和测量能力之后,我们也认识到GPU在推动我们的AI驱动解决方案方面的基础性作用。在这个变革时代的AI领域,Nvidia的DGX GH200 AI超级计算机是一个重大的突破。这台计算巨兽,单个GPU的重量相当于四头大象,重新定义了可能性。

它不仅仅是一台大型机器,它的无与伦比的能力提供了强大的共享内存,拥有256个NVIDIA Grace Hopper超级芯片(GH200),总共达到了惊人的144TB。这使得开发人员拥有近500倍的内存,能够创造复杂的大规模模型来解决当今最具挑战性的问题。确实,这不仅仅是一台机器,而是AI的未来实现。

迈向GH200

NVIDIA GH200 Grace Hopper超级芯片通过NVLink-C2C将NVIDIA的Grace和Hopper架构融合在一起,为AI和HPC应用提供了一种协调的CPU+GPU(H100)内存模型。作为第九代数据中心GPU,H100 Tensor Core引入了一个新的Transformer引擎,AI训练速度比其前身A100快9倍,AI推理速度快30倍。

为了避免与特斯拉汽车品牌混淆,Nvidia在2020年5月进行了战略性的品牌再定位,将其特斯拉GPGPU系列改为Nvidia数据中心GPU。这些GPU最初与AMD的Radeon Instinct和英特尔的Xeon Phi竞争,支持CUDA或OpenCL编程,在深度学习和计算任务中起着关键作用。

经历了十个代际,每个代际都有不同的微架构——Tesla、Fermi、Kepler、Maxwell、Pascal(P100)、Volta(V100)、Turing(T4)、Ampere(A100、A40)、Hopper(H100)和Ada Lovelace(L40)——Nvidia的数据中心GPU在深度学习和科学计算领域不断突破极限。

DGX GH200与GH200与H100的区别

DGX GH200和GH200以及H100之间有什么区别?

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NVIDIA Grace Hopper超级芯片

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Nvidia Tesla – 维基百科

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