NVIDIA Isaac Sim ist jetzt auf Amazon Elastic Cloud Compute (EC2) G6e-Instanzen verfügbar.
Auf der AWS re:Invent kündigte NVIDIA die Verfügbarkeit von Isaac Sim auf Amazon Elastic Cloud Compute (EC2) G6e-Instanzen an, die von NVIDIA L40S-GPUs angetrieben und von NVIDIA OSMO, einer Cloud-nativen Orchestrierungsplattform, unterstützt werden. Diese leistungsstarke Kombination ermöglicht es Entwicklern, komplexe Robotik-Workflows über die AWS-Recheninfrastruktur hinweg nahtlos zu verwalten und zu skalieren und so modernste Simulations- und Trainingsfunktionen in die Cloud zu bringen.
Diese Zusammenarbeit ist ein wichtiger Schritt zur Weiterentwicklung der physischen KI und ermöglicht es Teams jeder Größe, Innovationen im Bereich autonomer Maschinen und Roboter zu entwickeln, beispielsweise selbstfahrende Autos, Industrieroboter, Humanoide und automatisierte Fabriksysteme. Durch die Nutzung des beschleunigten Hardware- und Software-Ökosystems von NVIDIA können Entwickler ihre physischen KI-Workflows mit beispielloser Geschwindigkeit und Effizienz skalieren.
Physische KI mit NVIDIA Isaac Sim und L40S GPUs
Skalierung der Robotik-Entwicklung in der Cloud
Physische KI erfordert eine robuste Infrastruktur zum Trainieren, Simulieren und Bereitstellen autonomer Systeme, die mit der physischen Welt interagieren können. Die Entwicklung realer Datensätze und das Testen von Robotersystemen in physischen Umgebungen ist jedoch kostspielig und oft unpraktisch. Die Simulation bietet eine kostengünstige und skalierbare Alternative zur Entwicklung KI-gesteuerter Robotersysteme.
- Amazon EC2 G6e-Instances mit NVIDIA L40S-GPUs: Diese Cloud-basierten Instanzen liefern 2-fache Leistungssteigerung gegenüber früheren Architekturen und ermöglicht Hochgeschwindigkeitstraining für Computer-Vision-Modelle, die KI-gesteuerte Roboter antreiben. Die Flexibilität der L40S-GPUs unterstützt Aufgaben von der Datengenerierung bis hin zum Modelltraining und zur Simulation. Diese Skalierbarkeit ist besonders vorteilhaft für die Bewältigung zunehmend komplexer Roboterumgebungen.
- NVIDIA OSMO: NVIDIA OSMO bietet Entwicklern eine Plattform zur Orchestrierung von Robotik-Workflows in verteilten Computerumgebungen. Ob vor Ort oder in der AWS-Cloud – OSMO vereinfacht komplexe Prozesse und ermöglicht eine kollaborative Entwicklung und eine schnellere Markteinführung von Robotik-Anwendungen.
Generierung synthetischer Daten und Modelltraining mit Isaac Sim
Zusammen mit NVIDIA Omniverse Replicator erleichtert Isaac Sim die Generierung synthetischer Daten für das Training von Wahrnehmungsmodellen. Mithilfe von generativen KI-Tools können Entwickler benutzerdefinierte Datensätze für Robotersimulationen erstellen, ohne den manuellen Aufwand herkömmlicher Ansätze. Zu den wichtigsten Funktionen gehören:
- Omniverse Replicator-Erweiterungen
- USD-Code NIM: Automatisiert die Python USD-Codegenerierung und verarbeitet OpenUSD-Abfragen.
- USD Suche NIM: Ermöglicht die Suche nach OpenUSD-Assets in natürlicher Sprache oder auf Bildern.
- Microservices von Edify: Generiert 360-Grad-HDRi-Karten und bearbeitbare 3D-Assets aus Text- oder Bildaufforderungen und optimiert so die Erstellung und Erweiterung von Assets.
Diese in die synthetische Datenplattform Rendered.ai integrierte Tool-Suite unterstützt Branchen wie Sicherheit, Fertigung und Landwirtschaft bei der Erstellung hochwertiger Datensätze für Computer-Vision-Modelle.
Branchenanwendungen und Anwendungsfälle
NVIDIA Isaac Sim und seine integrierten Plattformen treiben Innovationen in verschiedenen Branchen voran. Wichtige Beispiele sind:
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- Tata-Beratungsdienste: Erstellt benutzerdefinierte synthetische Datenpipelines für Anwendungsfälle im Automobil- und autonomen Bereich und ermöglicht die Erkennung von Fehlern und die Vermeidung von Gefahren durch die Simulation realer Szenarien.
- SoftServe und Pfeifer & Langen: SoftServe setzt Isaac Sim zur Validierung von Robotern in vertikalen Landwirtschaftsszenarien ein und steigert so die Effizienz eines der führenden Lebensmittelproduzenten Europas.
- Rendered.ai: Arbeitet mit Omniverse Replicator zusammen, um synthetische Daten für Anwendungen von der Fertigung bis zur landwirtschaftlichen Automatisierung zu entwickeln.
Implementierungen in der Praxis
Robotikentwickler nutzen NVIDIA Isaac Sim, um autonome Systeme zu simulieren, zu validieren und zu optimieren. Zu den Erfolgsgeschichten gehören:
- Flucht: Optimiert die Sensorintegration für Roboter, die präzise, maßgeschneiderte Massagen liefern.
- Cobot: Verwendet Isaac Sim, um die Logistikleistung seines KI-gesteuerten Cobots Proxie in Lagern und Krankenhäusern zu optimieren.
- Feld-KI: Bewertet die Leistung von Basismodellen in unstrukturierten Umgebungen und kommt Branchen wie der Baubranche, dem Bergbau sowie der Öl- und Gasbranche zugute.
- Schweizer Meile: Weiterentwicklung von vierbeinigen Robotern auf Rädern zur effizienteren und autonomen Ausführung von Aufgaben in Fabriken und Lagern.
- Belüftung: Entwickelt und testet Roboterzellenfunktionen für kleine und mittelgroße Hersteller mit Isaac Sim.
Verbesserung des Robotiklernens mit Isaac Lab
Isaac Lab, ein Open-Source-Framework, ergänzt Isaac Sim, indem es einen „virtuellen Spielplatz“ für die Entwicklung von Roboterrichtlinien bietet. In Verbindung mit AWS Batch können Entwickler kann wiederholbare Simulationen ausführen, um Robotersysteme zu testen und Fehler zu beheben. Dies verkürzt die Validierungszyklen und beschleunigt die Bereitstellungszeitpläne.
Transformation der Robotik mit NVIDIA Isaac auf AWS
Dion Harris, Global Lead für Simulation und KI bei NVIDIA, die Auswirkungen dieser Technologien:
„Durch die Kombination der Leistung von NVIDIA L40S GPUs, Isaac Sim und OSMO verfügen Entwickler nun über die Tools, um skalierbare, effiziente und innovative Robotiklösungen in der Cloud zu erstellen. Dies markiert eine neue Ära der physischen KI und ermöglicht eine nahtlose Integration zwischen Simulation und realen Anwendungen.“
NVIDIAs Fortschritte bei cloudbasierten Simulations- und Robotik-Workflows ermöglichen Entwicklern, komplexe Herausforderungen in Robotik und KI zu bewältigen. Durch die Nutzung der AWS-Infrastruktur, L40S-GPUs und der Fähigkeiten von Isaac Sim können Unternehmen Durchbrüche in der physischen KI-Entwicklung erzielen und so die Grundlage für transformatives Wachstum bei autonomen Systemen und ihren Anwendungen schaffen.
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