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AWS는 NVIDIA를 통해 가속화된 로봇 공학 시뮬레이션을 제공합니다.

AWS는 NVIDIA를 통해 가속화된 로봇 공학 시뮬레이션을 제공합니다.

AWS는 NVIDIA를 통해 가속화된 로봇 공학 시뮬레이션을 제공합니다.

NVIDIA는 AWS와 Isaac Sim이 로봇 개발을 가속화하는 데 도움을 줄 수 있다고 밝혔습니다.

NVIDIA Corp.은 오늘 AWS re:Invent에서 로봇 공학 개발자를 위한 향상된 도구와 Amazon Web Services의 NVIDIA DGX Cloud 가용성, 인공 지능 및 양자 컴퓨팅을 위한 제품을 발표했습니다.

그만큼 회사 이제 NVIDIA Isaac Sim을 Amazon Elastic Cloud Computing(EC2) G6e 인스턴스의 NVIDIA L40S 그래픽 처리 장치(GPU)에서 사용할 수 있다고 밝혔습니다. 이는 로봇 시뮬레이션 확장을 두 배로 늘리고 AI 모델 훈련을 가속화할 수 있다고 말했습니다. 아이작 심 다음을 기반으로 구축된 참조 애플리케이션입니다. 엔비디아 옴니버스 개발자가 물리적 기반 가상 환경에서 AI 기반 로봇을 시뮬레이션하고 테스트할 수 있습니다.

와 함께 엔비디아 OSMO클라우드 네이티브 오케스트레이션 플랫폼인 를 통해 개발자는 AWS 컴퓨팅 인프라 전반에 걸쳐 복잡한 로봇 공학 워크플로를 쉽게 관리할 수 있다고 회사는 밝혔습니다.

“클라우드에서 사용할 수 있는 NVIDIA 가속 하드웨어와 소프트웨어의 조합을 통해 모든 규모의 팀이 물리적 AI 워크플로우를 확장할 수 있습니다.” 아킬 도카NVIDIA의 Omniverse 수석 제품 마케팅 관리자입니다.


연설 신청.


‘물리적 AI’란?

엔비디아에 따르면, “물리적 AI“라고 설명한다 일체 포함 물리적 세계를 이해하고 상호 작용할 수 있는 모델입니다. 회사는 “다음 물결을 구현한다”고 말했다. 자율 기계,” 와 같은 자율주행차, 산업의 조작자, 모바일 로봇, 휴머노이드심지어 공장이나 창고와 같은 로봇이 운영하는 인프라도 있습니다.

물리적 AI를 통해 개발자는 다음을 수용하고 있습니다. “세 대의 컴퓨터 솔루션” 훈련, 시뮬레이션, 추론을 통해 획기적인 발전을 이룰 수 있다고 NVIDIA는 말했습니다. 그러나 로봇 시스템용 물리적 AI에는 배포 시 정밀한 추론을 달성하기 위해 강력한 교육 데이터 세트가 필요합니다. 이러한 데이터 세트를 개발하고 실제 상황에서 테스트하는 것은 비실용적이고 비용이 많이 들 수 있습니다.

시뮬레이션은 AI 기반 로봇의 훈련, 테스트 및 배포를 가속화할 수 있기 때문에 답을 제공한다고 회사는 주장했습니다.

클라우드의 L40S GPU는 시뮬레이션, 교육 확장을 제공합니다.

개발자는 다음을 사용할 수 있습니다. 시뮬레이션 엔비디아는 로봇 설계는 물론 시스템과 알고리즘을 배포하기 전에 확인, 검증, 최적화한다고 밝혔습니다. 시뮬레이션을 통해 건설 또는 리모델링이 시작되기 전에 시설 및 시스템 설계를 최적화하여 효율성을 극대화하고 비용이 많이 드는 제조 변경 주문을 줄일 수 있다고 덧붙였습니다.

아마존 엔비디아 L40S GPU로 가속화된 EC2 G6e 인스턴스는 이전 아키텍처에 비해 성능을 두 배로 늘리는 동시에 장면과 시뮬레이션 복잡성이 증가함에 따라 확장할 수 있는 유연성을 제공한다고 엔비디아는 말했습니다. 로봇공학자는 이러한 인스턴스를 사용하여 많은 컴퓨터를 훈련할 수 있습니다. 비전 AI 기반 로봇을 구동하는 모델.

이는 데이터 생성 및 시뮬레이션에서 모델 교육에 이르기까지 다양한 작업에 대해 동일한 인스턴스를 확장할 수 있음을 의미합니다. NVIDIA는 OSMO를 통해 팀이 온프레미스나 AWS에서 분산 컴퓨팅 리소스 전반에 걸쳐 복잡한 로봇 개발 워크플로를 조율하고 확장할 수 있다고 덧붙였습니다. 구름.

NVIDIA는 Isaac Sim이 말했습니다. 육성할 수 있다 인식 모델 훈련을 위한 합성 데이터 생성과 같은 협업 및 중요한 워크플로우.

에이 참조 작업흐름 결합하다 NVIDIA 옴니버스 리플리케이터NVIDIA를 통해 맞춤형 합성 데이터 생성(SDG) 파이프라인 및 Isaac Sim의 핵심 확장을 구축하기 위한 프레임워크 NIM 마이크로서비스. 이를 통해 개발자는 생성적 AI 기반 SDG 파이프라인을 구축할 수 있다고 밝혔습니다.

여기에는 Python USD 코드를 생성하고 OpenUSD 쿼리에 응답하기 위한 USD Code NIM 마이크로서비스와 자연어 또는 이미지 입력을 사용하여 OpenUSD 자산을 탐색하기 위한 USD Search NIM 마이크로서비스가 포함됩니다.

Edify 360 HDRi NIM 마이크로서비스는 360도 환경 맵을 생성할 수 있고, Edify 3D NIM 마이크로서비스는 텍스트 또는 이미지 프롬프트에서 편집 가능한 3D 자산을 생성할 수 있습니다. 따라서 생성적 AI는 자산 생성부터 이미지 확대까지 수많은 지루한 수동 단계를 줄여 합성 데이터 생성 프로세스를 용이하게 할 수 있다고 NVIDIA는 말했습니다.

NVIDIA, AWS는 로봇이 시뮬레이션을 통해 학습하도록 지원합니다.

Isaac Sim을 통해 개발자는 물리적으로 정확한 시뮬레이션에서 로봇을 테스트하고 검증할 수 있습니다. 아이작랩, 오픈 소스 Isaac Sim을 기반으로 구축된 로봇 학습 프레임워크, 제공하다 실행 가능한 로봇 정책 구축을 위한 가상 놀이터 AWS 배치. 이러한 시뮬레이션은 반복 가능하기 때문에 개발자는 문제를 해결하고 검증 및 테스트에 필요한 주기 수를 줄일 수 있다고 NVIDIA는 말했습니다.

이 회사는 이미 로봇을 사용하고 있는 로봇 스타트업을 인용했습니다. 아이작 심 AWS에서:

NVIDIA는 NVIDIA L40S GPU로 구동되는 Amazon EC2 G6e 인스턴스에서 Isaac Sim 4.2를 사용할 수 있다는 것 외에도 다른 발표를 했습니다. AWS 마켓플레이스.

그것은 말했다 엔비디아 DGX 클라우드 AI 모델 훈련을 위해 AWS에서 실행할 수 있습니다. AWS 액체 냉각은 다음을 사용하여 데이터 센터에서 사용할 수 있습니다. 블랙웰 플랫폼; 그리고 그 엔비디아 BioNeMo NIM 마이크로서비스 및 AI 청사진는 신약 발견을 발전시키기 위해 개발되었으며 현재 AWS HealthOmics에 통합됨.

또한 회사는 최신 AI 청사진을 AWS에서 사용할 수 있다고 밝혔습니다. 비디오 검색 그리고 사이버보안통합 엔비디아 쿠다-Q ~와 함께 아마존 브라켓 양자 컴퓨팅 개발을 위한 여울 빠른 시작 노트북 아마존 EMR.

게시물 AWS는 NVIDIA를 통해 가속화된 로봇 공학 시뮬레이션을 제공합니다. 처음 등장한 로봇 보고서.

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