עדכון 2018: כנס GTC הבינלואמי והצצה למרכז הפיתוח של חברת Nvidia בישראל

מאת אורי אליאבייב, 18 באוגוסט 2017

עדכון 2018:

חברת NVIDIA היא אחת החלוצות בתחום הבינה המלאכותית אשר מרבה לפרסם עבודות ומחקרים פורצי דרך מידי שנה. כחלק משאיפותיה לחלק את הידע שצברה, החברה דואגת להעצים ולטפח את הקהילה העולמית, ועל כן מארגנת NVIDIA מדי שנה את כנס (GPU Technology Conference (GTC הבינלאומי. בהמשך להצלחה של הכנס בשנה שעברה, מתכוונת NVIDIA לקיים את הכנס בשנית בישראל כחלק מסדרת כנסים ברחבי העולם המתמקדים בבינה מלאכותית וביישומים שלה בתחומי החיים השונים. הכנס יתקיים השנה בין ה-17 ל-18 לאוקטובר בגני התערוכה בתל אביב.

בשנת 2017, נכחו ב- GTC בישראל כ-2,000 מפתחים, יזמים ואנשי טכנולוגיה, אשר רצו להכיר לעומק את עולם הבינה המלאכותית. השנה חברת NVIDIA חוזרת עם כנס מושקע במיוחד ומתכננת מגוון רחב של הרצאות, סדנאות, הדגמות ומיצגים שידגימו את פריצות הדרך האחרונות בתחום. השנה NVIDIA שמה דגש רב על תחום ה-Deep Learning ועל תהליכי אימון מואצים של מודלים – כך שצפוי לנו הרבה תוכן איכותי בנושאים אלו.

לירון פרינד-סעדון, מנהלת קשרי מפתחים ב-NVIDIA ישראל, התייחסה לכנס והסבירה: "בכנס נציג יישומים מתקדמים של NVIDIA בעולמות הבינה המלאכותית, יחד עם שותפינו הטכנולוגיים. בכלל זה: כלי תוכנה כדוגמת TensorRT, Deep stream ונעניק למשתתפים את הכלים הנדרשים כדי להאיץ את פיתוח המוצרים שלהם". פרינד-סעדון מוסיפה ומציינת: "בין אם אתה רק בתחילת דרכך או כבר מומחה, תמיד יש נושאים חדשים ללמוד עליהם בכנס שלנו. תחום הבינה המלאכותית מתפתח בקצב מהיר ומציג פריצות דרך משמעותיות כל הזמן. הדרך הטובה ביותר להישאר מעודכן היא באמצעות התמדה בלמידה ובחשיפה לתכנים חדשים".

מלבד הסדנאות וההרצאות, הכנס מאפשר לסטארטפים מקומיים להכיר את תכנית Inception של חברת NVIDIA. תכנית זו היא מאיץ סטארטאפים וירטואלי, המסייע לסטארטאפים במהלך השלבים המאתגרים של פיתוח המוצר, יצירת אב טיפוס והשקת המוצר. חברי Inception זוכים למעטפת רחבה הכוללת סיוע שיווקי, חשיפה מוקדמת לטכנולוגיות מובילות, חיבור לארגוני Enterprise ושימוש בחומרה מתקדמת, כמו גם גישה למומחים של NVIDIA בתחום ה- Deep Learning שמסייעים להם בתהליך אימון המודלים.

מלבד זאת, חברי Inception הקיימים ישתתפו בתחרות Inception לסטארטאפים. התחרות, אשר התקיימה גם בשנה שעברה, מפגישה בין שישה סטארטאפים מתקדמים בתחום אשר יתחרו על המקום הראשון מול חבר שופטים מבכירי התעשייה. שנה שעברה, המנצחת הייתה חברת Cognata אשר מפתחת מערכת המאפשרת ליצור סימולציות עבור כלי רכב אוטונומיים ובכך לדמות תנאי שטח וסביבה מרובים.

השנה הסטארטפ הזוכה יקבל פרס כספי בסך 100,000$ ובנוסף ב- NVIDIA DGX Station.

*אם ברצונכם לקחת חלק בסדנאות או בהרצאות שיתקיימו בכנס,  אתם מוזמנים להשתמש בקופון שנוצר במיוחד לקהילה אשר מעניק לכם 20 אחוז הנחה על רכישת כרטיס לכנס ול-Training ב-18 באוקטובר.

 ההרשמה לכנס בקישור הבא, קוד ההנחה – CMOML

2017:

חברת Nvidia האמריקאית מוכרת היטב לכל מי שעוסק ב-Deep learning בעיקר הודות לכרטיסים הגרפיים המתפקדים כלב הפועם של מרבית מערכות המחשוב בתחום. כרטיסים גרפיים אלו מסייעים לחוקרים רבים להגיע לתוצאות מרשימות תוך קיצור משמעותי של זמני החישוב. ההבנה שכרטיסים גרפיים אלו חיוניים לאימון רשתות נוירונים מלאכותיות הובילה את חברת Nvidia להשקיע רבות במחקר ופיתוח סביב טכנולוגיות אלה. כפועל יוצא מכך, Nvidia שוקדת רבות על פיתוחים שיהיו מותאמים לצרכים החדשים שעולים ללקוחותיה ולאחרונה פתחה מרכז פיתוח חדש בישראל בו היא מרכזת את מאמצי החברה בתחום ה-Deep learning.

מרכז הפיתוח המקומי הוא רק הסנונית הראשונה לפעילות החברה בארץ ו-Nvidia אף עתידה לקיים את הכנס השנתי הגדול שלה, ה-GPU technology conference, בישראל. בכדי ללמוד על מרכז המחקר המקומי של החברה ועל הקשר ההדוק המתפתח בין Nvidia לישראל קיימתי ראיון עם אבי שפירא, מנהל מרכז המחקר והפיתוח של Nvidia בישראל, אשר סיפר לנו על הדרך שהחברה עברה, על עתידו של מרכז הפיתוח הישראלי ועל הכנס הגדול שמארגנת החברה בישראל.

מרכז הפיתוח המקומי

מרכז הפיתוח הישראלי של Nvidia נפתח בחודש ספטמבר 2016 וכעת מעסיק 20 עובדים שעוסקים בשיפור מוצרי החברה עבור משימות הקשורות לאימון אלגוריתמים לומדים. שפירא ציין כי המרכז הישראלי הוא חלק משמעותי ממאמצי הפיתוח של Nvidia העולמית וכי למרכז מספר תחומי אחריות מרכזיים. "המרכז של Nvidia בישראל הינו חלק מקבוצת הפיתוח העולמית של Nvidia ומתמקד במוצרי הליבה של החברה בדגש על חבילות תוכנה (SDK) וכלי פיתוח Debugger, Profiler וכו'. הכלים מאפשרים ללקוחות שלנו להאיץ את בניית המוצרים שלהם במגוון תחומים כדוגמת רכבים אוטונומיים, רחפנים ורובוטים המשלבים טכנולוגיות של בינה מלאכותית ולמידה עמוקה. כמו כן אנחנו ממשיכים להרחיב ולבנות צוותי פיתוח המשולבים עם הטאלנט המקומי."

לא לחינם בחר שפירא להתייחס בסוף דבריו ל-"הטאלנט המקומי" והוא הרבה לציין זאת גם בהמשך. מרכז הפיתוח של החברה עתיד, על פי תכניות החברה, לגדול באופן משמעותי בתקופה הקרובה ולגייס לשורותיו חוקרים ומפתחים רבים שיסייעו לחברה להגיע ליעדיה. שפירא אף מחדד ומדגיש כי הם מחפשים מומחים בתחומי הלמידה העמוקה שהיא לב ליבו של מרכז הפיתוח: "אנו צופים גידול בסניף המקומי של עשרות אנשים וממשיכים לחפש טאלנטים בתחומי ה-Deep Learning לצרף לשורותינו".  גורם משמעותי נוסף ששותף לחזון זה הוא ג'ף הרבסט, סגן נשיא לפיתוח עסקי בחברה, אשר ביקר בתחילת החודש בישראל וציין כי "Nvidia מעוניינת לגיוס כ–50 איש בשנה הקרובה למרכז הפיתוח".

עוד לפני הקמת מרכז הפיתוח בישראל, הבינה Nvidia כי שוק הבינה המלאכותית עתיד להיות אחד מקטרי הצמיחה המשמעותיים של החברה, זאת לצד עולם הגיימינג בו הציגה דומיננטיות מרשימה גם כן. שפירא התייחס לראשית ימיה של Nvidia ולקשר בין מוצרי החברה לבין אימון מודלים מתקדמים: "לפני כ-20 שנה פתחה Nvidia את ה-GPU הראשון שיועד להאצה של גרפיקה ואפשרה להפוך כל PC למכונת Gaming מתקדמת וכיום יכולות אלו ממשיכות לעולם ה-VR ולעיבוד גרפיקה מקצועית. במקביל לתחום הגרפיקה, הוציאה החברה לפני כעשור את CUDA המאפשרת למפתחים להשתמש ב-GPU למשימות של עיבוד מקבילי במגוון תחומים נרחבים שאינם קשורים בהכרח לגרפיקה. בשנים האחרונות הוכח שעיבוד מקבילי הקיים שנים רבות ב-GPU מתאים לאימון רשתות נוירונים בעולם הבינה המלאכותית וה-Deep Learning. כלומר, תשתית הליבה המרכזית לבינה מלאכותית כבר הייתה קיימת ומשם לקחה Nvidia את התחום קדימה בקצב מהיר, מה שמאפשר לתעשייה כולה להפוך את הפוטנציאל האדיר הגלום בבינה מלאכותית למציאות יומיומית."

במטרה לבנות את מעמדה בקטגוריה הצומחת של אימון אלגוריתמים לומדים, באופן מקביל לזה שעשתה בעולם הגיימינג, החלה Nvidia להציג פיתוחים ייעודיים עבור שוק זה ואף לחבור למוסדות אקדמיים וגופי מחקר גדולים לשם העמקת שיתופי הפעולה ביניהם. "חברות וגופי מחקר בתחום Deep Learning משתמשים באופן נרחב זה מספר שנים ב-GPU’s של Nvidia. בשנים האחרונות Nvidia משקיעה רבות בתחום ופיתחה שכבת תוכנה עשירה הכוללת SDKs/Libraries כדוגמת cuDNN המיועדים להאצה של תהליך ה- Training/Inferencing של Deep Nueral Networks ובוצעה האצה של ה-Frameworks המובילים כדוגמת TensorFlow/Caffe/MXnet וכן הלאה. במקביל לשיפורים היום יומיים בשכבת התכנה, מבוצעת עבודת פיתוח נרחבת גם בשכבת החומרה, בדור האחרון של המעבדים VOLTA GPU שולבו 640 Tesor Cores המאיצים פי 10 את תהליך ה-Training לעומת הדור הקודם, Pascal, ומספקים 120 TFlops" הסביר שפירא.

חשוב להדגיש כי Nvidia איננה לבד במגרש זה, וחברות טכנולוגיה רבות אחרות הבינו כי כרטיסים גרפיים עוצמתיים הם משאב חיוני הן להתקדמות הפנימית של החברה וביסוסה אל המתחרות והן בתור מנוע צמיחה שיכול להגדיל את שורת הרווח של החברה. חברת Nvidia מודעת לתחרות זו והחלה להתכונן למירוץ החימוש החדש כבר מלפני מספר שנים: "חברת Nvidia זיהתה מאוד מוקדם (שנת 2012) את הפוטנציאל האדיר הגלום בתחום ה-Deep Learning והמיקוד וההשקעות של החברה הוסטו לתחום הזה. כיום הפלטפורמה של Nvidia הפכה לסטנדרט בתחום למידה עמוקה הודות לשכבת תוכנה וחומרה עשירה המשולבת בכל ה-Deep Learning Frameworks המאפשרים לכל מפתח לבחור בסביבת הפיתוח הנוחה לו בידיעה שאנחנו נאיץ עבורו את תהליך האימון של הבינה המלאכותית".

מלבד הפיתוח הפנימי בתוך החברה עצמה, חברת Nvidia מתבוננת החוצה ובוחנת השקעות בסטארטאפים ברחבי העולם שפועלים בתחום הבינה המלאכותית – סטארטאפים שככל הנראה עושים שימוש נרחב במוצרי החברה. החברה אף השקיעה בשני סטארטאפים מקומיים: באפריל האחרון השקיעה החברה, באמצעות קרן GPU Ventures, בחברת Zebra medical המפתחת מנוע לניתוח הדמיות רפואיות מבוסס DL וביולי האחרון הודיעה החברה על השקעתה בחברת הסייבר הישראלית Deep Instinct. שאלתי לגבי השקעות עתידיות קבלה תשובה מעט עמומה, אך אין ספק כי Nvidia תמשיך לפקוח עין על החברות הישראליות העוסקות בתחום. "חברת Nvidia בוחנת כבר שנים רבות את החדשנות בישראל ותמשיך לבחון בישראל חברות אשר מאיצות את תחום הבינה המלאכותית" השיב שפירא.

גילוי נאות: הכתבה בחסות חברת Nvidia.

X