USPS投资于GPU驱动的服务器以加快包裹处理速度

美国邮政服务局(US Postal Service)计划从惠普公司购买GPU加速的服务器，预计它将帮助将包裹数据处理速度提高10倍以上。

该计划计划在2020年春季部署，使用HPE的Apollo 6500服务器，该服务器最多配备八个Nvidia V100 Tensor Core GPU。邮政局还将在美国近200个处理地点使用Nvidia的EGX边缘计算服务器。

英伟达在华盛顿特区的GPU技术大会上宣布了USPS的计划。前斯坦福大学教授伊恩·巴克(Ian Buck)在加入公司领导AI计划之前就创建了用于对Nvidia GPU进行编程的CUDA语言，并在专注于AI的开幕主题演讲中宣布了这一消息。

巴克表示，当今全球有一半的企业都依靠AI来实现网络保护和安全，而80%的电信公司将依靠AI来保护其网络。他对观众说：“人工智能是查看大量数据并查找异常，从大海捞针中抽出的绝佳工具。”

巴克表示，USPS每天要处理4.85亿封邮件，或每年1,460亿封邮件，计划使用由Nvidia GPU和深度学习软件驱动的服务器来训练用于图像识别的多种AI算法。然后，这些算法将部署到邮政局包裹处理站点的EGX系统中。

目的是提高识别包装标签的速度和准确性，这将提高包装交付的速度并减少人工介入的需要。

Nvidia AI部署和市场计划

人工智能已被许多行业接受，并取得了不同程度的成功。英伟达将自己用作豚鼠：

“在Nvidia，我们拥有一支无人驾驶车辆，我们将其用于收集数据和测试我们的自动驾驶能力。我们每周都会提取并创建数PB的数据，这些数据必须由我们自己的标签团队处理，并由AI处理。”“我们每天有成千上万的GPU进行培训，这些培训为数百名定义自动驾驶汽车功能的数据科学家提供支持。”

英伟达自动驾驶汽车中的模块称为Pegasus，由两个Volta GPU和两个Tegra SOC组成。巴克说：“这基本上是每辆车内部的AI超级计算机，可处理数百PB的数据。”

他说，现在的挑战是实际应用人工智能。为此，英伟达拥有许多针对汽车，医疗保健，机器人技术和5G行业的AI项目。例如，对于医疗保健而言，Nvidia的Clara软件开发套件具有经过预先训练的模型，可以处理任务，例如在数分钟或数小时内寻找特定种类的癌症。

对于物联网，英伟达拥有大都会物联网应用程序框架，因为城市构建了传感器来检测不安全的驾驶条件，例如，错误地驶入高速公路的车辆。英伟达还拥有DRIVE自动驾驶平台，该平台涵盖了从汽车到卡车，从机器人轴到工业车辆的所有内容。Nvidia的Omniverse套件以设计和媒体为目标，其天线产品与EGX服务器一起用于向5G迁移的电信公司。