Лунный робот немецких исследователей использует NVIDIA Tesla

Компания NVIDIA объявила о том, что ее графические процессоры Tesla использует команда немецких ученых, участвующая во всемирном турнире по высадке робота на Луну к 2015 году.

Напомним, что проект Google Lunar X нацелен стимулирование исследований на Луне и предлагает самую большую в истории международных программ премию победителю. В общей сложности 30 миллионов долларов США получат первые команды с частным финансированием, которые выведут робота на поверхность Луны, провезут его 500 метров и передадут на Землю видеозапись, изображения и данные для дальнейших исследований.

Команда Part-Time Scientists (PTS) из 100 немецких ученых, инженеров и разработчиков стала одной из 26, принимающих участие в международном состязании. PTS установила графические процессоры NVIDIA Tesla в нескольких серверах и рабочих станциях центра управления полетов, откуда и будут управлять роботом «Азимов». Графические процессоры Tesla будут ускорять такие ресурсоемкие вычислительные приложения, как симуляция навигации транспортного средства, мониторинг позиций робота в реальном времени, а также обработку и передачу видео и изображений высокого разрешения.

“Графические процессоры NVIDIA помогут нам безопасно вывести робота на Луну и просчитать огромное количество данных для более глубокого понимания лунной поверхности, - сказал Роберт Бойме (Robert Böhme), лидер команды PTS. – В то же время у нас будет прекрасная возможность продемонстрировать научные достижения, которые стали возможными благодаря использованию современных высокопроизводительных графических процессоров”.

По замыслу разработчиков, быстрая обработка и анализ огромного объема видеоданных с робота, а также отправка на Землю новых направлений навигации являются залогом успеха миссии. Любая задержка информации может сбить робота с правильного курса, а в худшем случае повысить его шансы разбиться о препятствие, что, в конечном счете, может прервать миссию. С помощью графических процессоров NVIDIA команда PTS надеется получить прирост скорости в 5-10 раз при обработке полученных роботом массивов видеоданных.

Стратегія охолодження ЦОД для епохи AI