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2020年10月20日 | 英特尔联手Katana Graph,加速提高大规模图形分析效率

2020-10-20 来源:EEWORLD

英特尔和Katana Graph宣布合作,双方将对Katana Graph引擎在英特尔系列产品上进行移植和优化,这些产品包括英特尔®至强®可扩展处理器、基于至强的计算群集以及即将推出的英特尔独立GPU系列,包括代号为“Ponte Vecchio”的GPU。英特尔和Katana Graph将利用高性能、横向扩展的并行计算,帮助客户以无与伦比的效率解决大规模非结构化数据问题。

 

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大规模、非结构化数据集经常应用于社交网络分析、安全和认证、电子芯片设计工具、生物医学和制药应用(基因网络分析和医学知识图形挖掘)以及用于模拟传染病传播的流行病学研究中。英特尔广泛的技术生态系统可以帮助客户在数据周期的每个阶段实现分析加速。例如,英特尔至强可扩展处理器可以高速分析大量数据,同时英特尔®傲腾™持久内存技术可以帮助客户克服数据移动和存储瓶颈。

 

“为了对大型非结构化数据进行深入分析并大规模使用,需要在CPU和GPU上同时部署和执行。我们与Katana Graph的合作将加快图形分析在英特尔产品的应用,包括市场领先的英特尔至强可扩展处理器以及即将推出的GPU产品,使更多客户从图形计算中受益,”英特尔公司架构、图形与软件副总裁、机器学习性能总经理Wei Li表示。

 

Katana Graph引擎是纵向扩展和横向扩展分析领域的佼佼者,它可以在多种平台和技术组合上运行,包括x86 CPU的大型计算集群、具有英特尔傲腾持久内存的大型内存系统、单节点或多节点GPU平台或这些技术的任意组合。此外,它还可以扩展到生产集群中的数百台机器上。

 

Katana Graph的首席执行官兼联合创始人Keshav Pingali表示:“在大型、非结构化数据集上进行计算是未来的范例。与该领域的其他公司不同,Katana有专门的高级编程模型以及针对处理图形和超图应用程序的运行系统。这就是为什么我们的分析库比其他供应商的解决方案快几个数量级的原因。我们很高兴能与英特尔合作,为我们共同的客户带来高性能、可扩展的图形计算。”

 

Katana Graph引擎已经被客户使用,包括:

 

一家大型国防承包商正在使用Katana Graph,通过在计算机网络中部署实时入侵检测系统来解决安全问题。由该系统构建的在线交互图像展示了网络用户如何彼此交互以及与网络资源交互。

 

电子设计自动化公司正在评估由Katana Graph来实行高性能并行模块,以此来解决电子电路设计问题,包括逻辑综合、超图分区、布局和全局布线。图形引擎也被用于构建非结构化展示,从而对COVID-19传播的污染和流行病学研究项目进行建模。

 

各类基础架构部署模型(例如本地部署、混合和大型云平台,包括AWS和Microsoft Azure)都支持Katana Graph的企业系统。该系统提供了一个功能全面的图形数据库,该数据库具有可扩展的并行查询,用于长时间运行的计算的执行以及对知识图谱的广泛支持。


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对于能判断障碍物的机器人电路,网友可能还有以下几个问题及其相应回答:

问题一:机器人通常使用哪些传感器来判断障碍物?

回答
机器人通常使用多种传感器来判断障碍物,主要包括但不限于以下几种:

  1. 超声波传感器:这是最常见的一种传感器,通过发射超声波并接收其反射回来的信号,根据信号的时间差和波速计算障碍物的距离。超声波传感器在检测大范围、非接触式的障碍物时非常有效。

  2. 红外传感器:红外传感器通过发射红外光并接收其反射光来判断障碍物的存在和距离。红外传感器在近距离和快速检测中表现优异,且成本相对较低。

  3. 激光传感器:激光传感器利用激光束进行测距,具有高精度、长距离测量的特点。但相比超声波和红外传感器,激光传感器的成本更高,适用于对精度要求极高的应用场景。

  4. 视觉传感器:一些高级的机器人还配备了视觉传感器,如摄像头,通过图像处理技术来识别并判断障碍物。这种方法可以实现更复杂的场景理解和避障策略。

问题二:如何设计能判断障碍物的机器人电路?

回答
设计能判断障碍物的机器人电路需要考虑以下几个关键步骤:

  1. 选择合适的传感器:根据机器人的应用场景、成本预算和精度要求选择合适的传感器。

  2. 设计信号处理电路:将传感器采集到的原始信号(如电压、电流等)进行放大、滤波等处理,以便于后续的数字处理或微控制器读取。

  3. 微控制器编程:根据传感器的输出信号编写微控制器的程序,实现障碍物的判断、避障策略的制定和执行。

  4. 执行机构控制:通过微控制器控制机器人的执行机构(如电机、舵机等),实现机器人的移动和避障动作。

  5. 整体调试与优化:对整个电路进行调试和优化,确保机器人能够准确、稳定地判断障碍物并执行避障动作。

问题三:如何提高机器人判断障碍物的准确性和稳定性?

回答
提高机器人判断障碍物的准确性和稳定性可以从以下几个方面入手:

  1. 选用高质量的传感器:高质量的传感器具有更高的精度和稳定性,能够减少误判和漏判的情况。

  2. 优化信号处理电路:通过合理的电路设计和元器件选择,减少信号噪声和干扰,提高信号的信噪比和可靠性。

  3. 算法优化:对微控制器的算法进行优化,采用更先进的算法或策略来提高障碍物的判断精度和避障效果。

  4. 多传感器融合:利用多种传感器进行融合处理,可以弥补单一传感器的不足,提高整个系统的鲁棒性和可靠性。

  5. 实验验证与迭代优化:通过大量的实验验证和迭代优化,不断调整和优化机器人的参数和算法,以提高其判断障碍物的准确性和稳定性。

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在创立初期,DVSI面临着资金、技术、市场等多方面的挑战。然而,他们凭借着坚定的信念和不懈的努力,逐步克服了这些困难。他们不断投入研发,优化算法,提高产品的性能和稳定性;同时,他们积极开拓市场,与各大通信设备制造商建立合作关系,将产品推向市场。

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  1. 技术创新与突破:DVSI在语音编解码技术方面的持续创新,如推出新一代的高效压缩算法,进一步提升了产品的竞争力。
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