GPU AI - Technology Preview

jocover

This technology preview is a snapshot of some internal research we have been working on and talking about at various conferences for the past couple years. The level of interest in GPU-accelerated AI has continued to grow, so we are making this (unsupported) snapshot available for developers who would like to experiment with the technology.

The GPU accelerated path planning software provided in this technology preview is applicable to domains that include robotics, video games, synthetic environments (SE) and artificial intelligence in general. Systems that exploit multi-agent modeling for simulating the safe motion of virtual multi robots, non-player game characters and virtual humans navigating in a dynamic environment are just a few examples of applications that benefit from GPU-accelerated AI.

Please share your experience and feedback on this GPU AI technology in our developer forums.
Features supported in this release:

    * Roadmap Construction: generates a graph of collision-free paths for a given game level or configuration space based on an input 3D mesh
    * Path Searching: Finds optimal path for each agent from start to goal across the roadmap graph using either A* or Dijkstra search
    * Multi-agent Collision Avoidance: Consults roadmap to intelligently guide each agent from start to goal while avoiding collisions with other dynamic agents as well as static and moving obstacles

Benefits of GPU AI:

    * Faster than CPU AI: exploits GPU parallelism in every phase of the simulation, using 10s of thousands or even hundreds of thousands of GPU threads
    * Offload the CPU: free up CPU resources for other work
    * Flexible Roadmap Generation: roadmaps can be pre-computed offline or generated/updated during runtime
    * Widely supported: works on 100s of millions of GPUs, anything with compute capability 1.1 or later


http://developer.nvidia.com/object/gpu-ai.html

goldman948

以后cpu的工作就是运行windows以及显卡驱动了在游戏方面

gz_easy

我觉得现在的AI运算应该是逻辑转换比较多，CPU比较适合做，GPU可以大大加速可能需要浮点运算的数学模型，也许要看今后AI中运算类型决定由谁来做，不知道该不该叫做混合型AI运算。
此外文中提到"using 10s of thousands or even hundreds of thousands of GPU threads"，但毕竟动用GPU资源，外加GPU PhysX开销，也许会不堪重负。

Edison

如果是基于物理的 AI，GPU 还是比比较适合的。

goodayoo

对于AI，还是CPU的强项，也是CPU最后的阵地，如果这块给GPU占领的话，CPU确实就不重要了，不过编程方法和环境才是GPU通用计算面临最大的问题，世界上99%的程序都是运行在CPU上的，如果改用GPU，问题很复杂。

gzpony

对于AI，还是CPU的强项，也是CPU最后的阵地，如果这块给GPU占领的话，CPU确实就不重要了，不过编程方法和环 ...
goodayoo 发表于 2010-6-4 12:24

    AI即人工智能，绝对是高度并行而且海量简单运算，而且并无前后逻辑关系的运算，是属于天然适合GPU运算的领域之一。

acqwer

AI即人工智能，绝对是高度并行而且海量简单运算，而且并无前后逻辑关系的运算，是属于天然适合GP ...
gzpony 发表于 2010-6-4 13:13

    这个模拟的是你的AI吗？

VGASOS

邏輯選擇會是GPU的專長嗎

gzpony

这个模拟的是你的AI吗？
acqwer 发表于 2010-6-4 13:24

    估计不能模拟你的IQ。AI一般模拟的是正常的IQ。

变颜色那部分文字没有问题。AI就是这样的。每个神经元，或者说神经网络节点之间并没有逻辑先后关系，只有各自的状态。神经网络可以引入反馈，目的是根据误差调整训练或者说学习中各节点的权重。

acqwer

估计不能模拟你的IQ。AI一般模拟的是正常的IQ。

变颜色那部分文字没有问题。AI就是这样的。每 ...
gzpony 发表于 2010-6-4 13:35

    原来现在的人工智能模拟出来的是你觉得很正常的IQ啊

gzpony

原来现在的人工智能模拟出来的是你觉得很正常的IQ啊
acqwer 发表于 2010-6-4 13:40

    难道你的脑袋的神经元不是高度并行，同时运行的；而是象CPU一样串行运行，而且要根据上一个逻辑来运行下一个？

嗯，如果是这样的结构，可以理解解释你的智能了。

acqwer

难道你的脑袋的神经元不是高度并行，同时运行的；而是象CPU一样串行运行，而且要根据上一个逻辑来 ...
gzpony 发表于 2010-6-4 14:15

大师写一段代码来模拟一下脑神经的运算吧，写不出实际代码给个模型也行，今年的图灵奖非你莫属了，说不定以后还会出现个什么“gzpony奖”作为计算机算法的最高大奖的。

goldman948

以前很多游戏设计师说到未来游戏的重点是在ai的发展,不过厂商们却
全往OLG发展,OLG基本上也不需要什么复杂的AI,实在很讽刺.

acqwer

如果大师看得懂程序的话，随便找段最基础的A*算法看看是不是无前后逻辑关系的程序

aeondxf

几年前不是有人搞了快“APU”要在A*算法上NB大发的么

gzpony

大师写一段代码来模拟一下脑神经的运算吧，写不出实际代码给个模型也行，今年的图灵奖非你莫属了，说 ...
acqwer 发表于 2010-6-4 14:54

    嘿嘿，最近两年刚好关注点就在人工智能。尤其是研究了不少时间的神经网络和支持向量机。

多余的就不说了，你可以去查一下神经网络的原理模型，基本就是按照对人脑的神经元结构进行仿真而设计的。
啥都不懂的老用图灵奖来说事。这些神经网络的基本结构是20世纪50年代就开始发展起来，现在已经根本不新鲜了。

gzpony

贴两个神经网络入门理论链接

http://www.funnyai.com/AI/Book/DigtalNN/4.1.htm
http://www.funnyai.com/AI/Book/DigtalNN/4.1.2.htm

acqwer

嘿嘿，最近两年刚好关注点就在人工智能。尤其是研究了不少时间的神经网络和支持向量机。

多余 ...
gzpony 发表于 2010-6-4 15:19

    大师google的时候没有发现神经网络和脑神经之间的区别，或者说是没能发现？

gzpony

大师google的时候没有发现神经网络和脑神经之间的区别，或者说是没能发现？
acqwer 发表于 2010-6-4 16:02

    你逻辑混乱得想表达什么？

NN和人脑之间有区别也好，什么也好。现在这里讨论的是AI，人工智能。
只要人工智能的算法就是并行性，分布性，独立性，单位运算简单，那就很适合GPU处理。

你承认这个就够了，其他无需多说。