SIGGRAPH에서 NVIDIA가 발표 fVDB실제 세계에 대한 AI 지원 가상 표현을 생성하는 새로운 딥러닝 프레임워크입니다.
fVDB는 다음 위에 구축됩니다. 오픈VDB물, 불, 연기, 구름과 같은 희소한 체적 데이터를 시뮬레이션하고 렌더링하기 위한 산업 표준 라이브러리입니다.
생성적 물리적 AI자율 주행차나 실제 세계에 거주하는 로봇과 같은 사물은 3차원 공간을 이해하고 작동할 수 있는 능력인 ‘공간 지능’을 가져야 합니다.
우리 주변 세계의 대규모와 초정밀 세부 사항을 포착하는 것은 필수적입니다. 하지만 AI를 훈련하기 위해 현실을 가상 표현으로 변환하는 것은 어렵습니다.
실제 환경에 대한 원시 데이터는 신경 복사장(neural radiance field)과 같은 다양한 기술을 통해 수집될 수 있습니다.NeRF) 및 lidar. fVDB는 이 데이터를 실시간으로 렌더링하는 대규모 AI 지원 환경으로 변환합니다.
OpenVDB 표준의 10년 혁신을 바탕으로 도입 fVDB SIGGRAPH에서 산업이 어떻게 혜택을 얻을 수 있는지에 있어서 큰 도약을 나타냅니다. 디지털 트윈 현실 세계의.
현실 규모의 가상 환경은 자율 에이전트를 훈련하는 데 사용됩니다. 도시 규모의 3D 모델은 기후 과학 및 재난 계획을 위해 드론으로 캡처됩니다. 오늘날 3D 생성 AI는 도시 공간과 스마트 시티를 계획하는 데에도 사용됩니다.
fVDB를 사용하면 산업계에서 이전보다 더 큰 규모와 더 높은 해상도로 공간 정보를 활용할 수 있으므로 물리적 AI가 더욱 스마트해집니다.
이 프레임워크는 NVIDIA 가속 AI 운영자를 기반으로 구축됩니다. 나노VDB효율적인 3D 시뮬레이션을 위한 GPU 가속 데이터 구조. 이러한 연산자에는 합성, 풀링, 어텐션 및 메싱이 포함되며, 모두 고성능 3D 딥 러닝 애플리케이션을 위해 설계되었습니다.
AI 운영자는 기업이 대규모 포인트 클라우드 재구성 및 3D 생성 모델링과 같은 공간 지능을 위한 복잡한 신경망을 구축할 수 있도록 지원합니다.
fVDB는 NVIDIA 연구팀의 장기간 노력의 결과이며 이미 지원에 사용되고 있습니다. 엔비디아 리서치, 엔비디아 드라이브 그리고 엔비디아 옴니버스 대규모이고 복잡한 실제 공간에 대한 고성능 모델이 필요한 프로젝트.
fVDB의 주요 장점
- 더 큰: 이전 프레임워크보다 4배 더 큰 공간 규모
- 더 빠름: 이전 프레임워크보다 3.5배 더 빠름
- 상호 운용 가능: 기업은 방대한 실제 데이터 세트를 완전히 활용할 수 있습니다. fVDB는 VDB 데이터 세트를 전체 크기의 3D 환경으로 읽어들입니다. 공간 지능을 갖춘 물리적 AI를 구축하기 위해 AI에 적합하고 실시간으로 렌더링됩니다.
- 더욱 강력해진 기능: 이전 프레임워크보다 10배 더 많은 연산자. fVDB는 이전에 여러 딥러닝 라이브러리가 필요했던 기능을 결합하여 프로세스를 단순화합니다.
fVDB는 곧 사용 가능할 예정입니다. 엔비디아 NIM 추론 마이크로서비스. 세 가지 마이크로서비스를 통해 기업은 fVDB를 통합할 수 있습니다. OpenUSD 워크플로산업 디지털화 및 생성적 물리적 AI 애플리케이션을 위한 개발 플랫폼인 NVIDIA Omniverse에서 AI 지원 OpenUSD 지오메트리를 생성합니다. 이들은 다음과 같습니다.
- fVDB 메시 생성 NIM – 실제 세계의 디지털 3D 환경을 생성합니다.
- fVDB NeRF-XL NIM — Omniverse Cloud API를 사용하여 OpenUSD에서 대규모 NeRF 생성
- fVDB Physics Super-Res NIM – OpenUSD 기반 고해상도 물리 시뮬레이션을 생성하기 위해 초고해상도를 수행합니다.
지난 10년 동안, 오픈VDB~에 거주하다 아카데미 소프트웨어 재단, 여러 가지를 얻었습니다 아카데미 상 시각 효과 산업 전반에 사용되는 핵심 기술로, 그 이후로 엔터테인먼트를 넘어 산업 디자인과 로봇 공학과 같은 산업 및 과학적 용도로 확장되었습니다.
NVIDIA는 오픈소스 OpenVDB 라이브러리를 계속 강화하고 있습니다. 4년 전, 이 회사는 나노VDBOpenVDB에 GPU 지원을 추가했습니다. 이를 통해 10배의 속도 향상이 이루어져 더 빠른 성능과 더 쉬운 개발이 가능해졌으며 실시간 시뮬레이션과 렌더링으로의 문이 열렸습니다.
2년 전 NVIDIA가 출시했습니다. 신경VDBNanoVDB를 기반으로 머신 러닝을 구축하여 VDB 볼륨의 메모리 공간을 최대 100배까지 압축하여 제작자, 개발자 및 연구자가 매우 크고 복잡한 데이터 세트와 상호 작용할 수 있도록 지원합니다.
fVDB는 NanoVDB 위에 AI 운영자를 구축하여 현실의 규모에서 공간 지능을 잠금 해제합니다. 조기 접근 프로그램 fVDB PyTorch 확장을 위해. fVDB는 다음의 일부로도 사용 가능합니다. OpenVDB GitHub 저장소.
더 깊이 파고들다 이 기술 블로그의 fVDB 그리고 가속 컴퓨팅과 생성 AI가 어떻게 산업을 변화시키고 NVIDIA 설립자 겸 CEO인 Jensen Huang의 두 가지 혁신과 성장을 위한 새로운 기회를 창출하는지 살펴보세요. 난로 옆 대화 SIGGRAPH에서.
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