“`html
MPPI-Generic: Новая библиотека C++/CUDA для ускоренной GPU-оптимизации стохастических задач
Задачи стохастической оптимизации связаны с принятием решений в условиях неопределенности. Эта неопределенность может возникать из различных источников, таких как шум датчиков, системные помехи или непредсказуемые внешние факторы. Она имеет прямое отношение к управлению в реальном времени и планированию в робототехнике и автономных системах, где вычислительная эффективность критически важна для работы с комплексной динамикой и функциями стоимости в постоянно меняющихся средах. Основная проблема заключается в том, что методы оптимизации на основе выборки, такие как Model Predictive Path Integral (MPPI), хотя и мощные, являются вычислительно затратными и трудно выполняются в реальном времени.
Существующие подходы к оптимизации управления могут быть широко классифицированы на методы на основе градиента и методы на основе выборки.
Методы на основе градиента, такие как итеративный линейный квадратичный регулятор (iLQR) и дифференциальное динамическое программирование (DDP), эффективны, но ограничены необходимостью дифференцируемых функций стоимости и моделей динамики. Методы на основе выборки, такие как MPPI и метод перекрестной энтропии (CEM), позволяют использовать произвольные функции, но требуют больших вычислительных затрат из-за большого количества необходимых выборок.
Команда исследователей из Института технологии Джорджии предложила новую библиотеку C++/CUDA MPPI-Generic, которая ускоряет MPPI и его варианты на графических процессорах NVIDIA, обеспечивая работу в реальном времени.
Эта библиотека позволяет гибко интегрироваться с различными моделями динамики и функциями стоимости, предлагая простой API для настройки без изменения основной логики MPPI. Она нацелена на использование параллельной обработки графических процессоров для достижения достаточной эффективности для приложений в реальном времени, сохраняя гибкость для различных моделей и функций стоимости.
MPPI-Generic разработана для использования параллельных возможностей графических процессоров. Библиотека реализует алгоритмы MPPI, Tube-MPPI и Robust-MPPI, позволяя пользователям выполнять оптимизацию управления на различных системах с комплексной динамикой. Библиотека предоставляет различные реализации ядер (разделенные и объединенные ядра) для параллельного выполнения ключевых вычислений, таких как распространение динамики и оценка функции стоимости, по иерархии потоков графического процессора. Разделенное ядро разделяет вычисления динамики и стоимости для их параллельного выполнения, тогда как объединенное ядро выполняет оба в одном запуске, избегая записи промежуточных результатов в медленную глобальную память. Библиотека автоматически выбирает наиболее эффективное ядро на основе аппаратного обеспечения и размера задачи, с возможностью переопределения этого решения пользователями. Сравнения производительности с существующими библиотеками MPPI показывают, что MPPI-Generic достигает значительного ускорения на нескольких типах графических процессоров, позволяя использовать больше выборок без увеличения вычислительного времени. Исследование также исследует оптимизации, такие как векторизованные чтения памяти и эффективная обработка памяти графического процессора для дальнейшего улучшения производительности.
В заключение, MPPI-Generic предлагает высоко гибкое и эффективное решение для вызова оптимизации управления в реальном времени в сложных системах.
За счет использования параллелизации графического процессора и предоставления расширяемого API, эта библиотека позволяет исследователям настраивать и развертывать передовые контроллеры на основе MPPI на широком спектре платформ. Предложенный инструмент находит баланс между вычислительной скоростью и гибкостью, делая его ценным вкладом в область автономных систем и робототехники.
Проверьте статью. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на нас в Twitter и присоединиться к нашему каналу в Telegram и группе в LinkedIn. Если вам нравится наша работа, вам понравится наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему сообществу в Reddit с 50 тыс. подписчиков.
БЕСПЛАТНЫЙ ВЕБИНАР ПО ИСКУССТВЕННОМУ ИНТЕЛЛЕКТУ: “SAM 2 для видео: как настроить под ваши данные” (Ср, 25 сентября, 4:00 – 4:45 EST)
Статья MPPI-Generic: Новая библиотека C++/CUDA для ускоренной GPU-оптимизации впервые появилась на MarkTechPost.
Применение искусственного интеллекта в вашем бизнесе
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте MPPI-Generic: Новая библиотека C++/CUDA для ускоренной GPU-оптимизации.
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.
Определитесь, какие ключевые показатели эффективности (KPI) вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter @itinairu45358.
Попробуйте AI Sales Bot https://itinai.ru/aisales. Этот AI ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru. Будущее уже здесь!
“`
