NVIDIA ရဲ့ GTC Berlin ကြေညာချက်တွေမှာ containerized Vera Rubin အခြေခံအဆောက်အအုံ၊ သူ့ရဲ့ substrate supply ကို ၂.၅ ဆ တိုးချဲ့ခြင်း၊ AI factory power management နဲ့ agent security အတွက် software၊ telecom၊ autonomous vehicle၊ robotics နဲ့ healthcare program တွေ ပါဝင်ပါတယ်။ အဓိကနံပါတ်ကတော့ deployment target ပါ- NVIDIA က သူ့ရဲ့ DSX POD reference design အသစ်က AI factory ရဲ့ deployment ကို ခြောက်လကနေ ၁၄ ရက်အထိ လျှော့ချပေးပြီး ၂၀၂၇ ခုနှစ် အစောပိုင်းမှာ partner-built system တွေ ထွက်လာမယ်လို့ ပြောပါတယ်။
DSX POD သည် အခြေခံအဆောက်အအုံပေါင်းစပ်မှုကို စက်ရုံထဲသို့ ရွှေ့ပြောင်းပေးသည်
NVIDIA DSX POD သည် Vera Rubin compute ကို စက်ရုံတည်ဆောက်ထားသော ကွန်တိန်နာများတွင် networking၊ cabling၊ rack-level power နှင့် liquid cooling တို့နှင့် ပေါင်းစပ်ထားသည်။ ပို့ဆောင်ခြင်းမပြုမီ rack-to-rack cabling၊ wiring၊ piping နှင့် functional validation တို့ကို မိတ်ဖက်များက ပြီးမြောက်အောင် လုပ်ဆောင်ပေးသောကြောင့် ပို့ဆောင်ပေးသော ကွန်တိန်နာသည် site ရှိ ပြင်ဆင်ထားသော power၊ cooling နှင့် networking သို့ ချိတ်ဆက်ပေးသည်။ NVIDIA သည် ထုတ်လုပ်ရေးစက်ရုံတွင် integration နှင့် testing ပြီးမြောက်ရန် အချိန်ပိုတိုသည်ဟု ယူဆပြီး ၁၄ ရက်ကြာ ကိန်းဂဏန်းတွင် ပြင်ဆင်ထားသော site တစ်ခုကို ယူဆပြီး supporting facility တည်ဆောက်ရန် အချိန်ကို ချန်လှပ်ထားသည်။
၂၀၂၇ ခုနှစ် အစောပိုင်းတွင် ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းသို့ ပို့ဆောင်ရန် ပစ်မှတ်ထားသော မိတ်ဖက်များမှာ Anduril၊ Armada၊ Bull၊ Crusoe၊ DayOne၊ Dell Technologies၊ Delta၊ Eaton၊ Foxconn (Ingrasys), GIGABYTE၊ HPE၊ Lenovo၊ Pegatron၊ Quanta Cloud Technology (QCT), Schneider Electric၊ Vertiv နှင့် Wistron တို့ဖြစ်သည်။ Dell ၏ ဗားရှင်းဖြစ်သော NVIDIA DSX POD ပါရှိသော Dell Modular Data Center ကို ယနေ့နံနက်တွင် ၂၀၂၇ ခုနှစ် အစောပိုင်း အချိန်ဇယားအတိုင်း ကြေညာခဲ့သည်။ NVIDIA သည် POD တစ်ခုချင်းစီ၏ စွမ်းရည်၊ rack အရေအတွက် သို့မဟုတ် ဈေးနှုန်းကို မထုတ်ပြန်ရသေးပါ။
ထုတ်လုပ်မှုအစီအစဉ်များသည် အောက်ခံအလွှာများ၊ ထုပ်ပိုးမှု၊ စမ်းသပ်ခြင်းနှင့် အလင်းအင်ဂျင်များကို တိုးချဲ့သည်
NVIDIA သည် လာမည့်သုံးနှစ်အတွင်း ၎င်း၏ထုတ်ကုန်များအတွက် အောက်ခံစွမ်းရည်ကို ၂.၅ ဆ တိုးမြှင့်ရန် စီစဉ်ထားသည်။ IBIDEN အတွက် ဒေါ်လာဘီလီယံပေါင်းများစွာ စွမ်းရည်ကြိုတင်မှာယူမှုကြိုတင်ငွေသည် ဂျပန်နိုင်ငံရှိ IBIDEN ၏ Ono စက်ရုံကို လက်ရှိစွမ်းရည်၏ သုံးဆအထိ တိုးချဲ့ရန် ပံ့ပိုးပေးပြီး ၂၀၂၈ ခုနှစ် ပထမသုံးလပတ်တွင် စွမ်းရည်ထပ်မံတိုးမြှင့်ရန် မျှော်လင့်ရသည်။ Samsung Electro-Mechanics သည် NVIDIA ၏ အောက်ခံထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်နှင့် ပူးပေါင်းပြီး ၎င်း၏လက်ရှိတောင်ကိုရီးယားလုပ်ငန်းများမှ စွမ်းရည်အပြင် Sejong နှင့် Busan ရှိ စက်ရုံအသစ်များနှင့် စက်ရုံအဆင့်မြှင့်တင်မှုများမှ စွမ်းရည်များပါဝင်သည်။
NVIDIA သည် ၂၀၂၇ ခုနှစ် ဒုတိယသုံးလပတ်မှ စွမ်းရည်ရောက်ရှိလာပြီး ၂၀၂၈ ခုနှစ်လယ်ပိုင်းတွင် အပြည့်အဝစွမ်းရည်ဖြင့် Unimicron ၏ KF substrate တိုးချဲ့မှုကို စွမ်းရည်ကြိုတင်မှာယူမှုသဘောတူညီချက်မှတစ်ဆင့် ထိုင်ဝမ်တွင် ပံ့ပိုးပေးနေပါသည်။ “ကျွန်ုပ်တို့သည် လူ့သမိုင်းတွင် အကြီးမားဆုံးသော အခြေခံအဆောက်အအုံတည်ဆောက်မှုအလယ်တွင် ရှိနေပါသည်” ဟု NVIDIA ၏ တည်ထောင်သူနှင့် CEO ဖြစ်သူ Jensen Huang က ပြောကြားခဲ့သည်။
NVIDIA နှင့် Amkor တို့သည် ၂၀၂၈ ခုနှစ်ကုန်တွင် တောင်ကိုရီးယားရှိ interposer wafer စွမ်းရည်ကို ၃၀၀ ရာခိုင်နှုန်းကျော် တိုးမြှင့်ရန် စီစဉ်ထားသည်။ NVIDIA သည် အမေရိကန်၊ ထိုင်ဝမ်နှင့် စင်ကာပူတို့တွင် တိုးချဲ့ခြင်းဖြင့် ၎င်း၏ စုစုပေါင်း semiconductor စမ်းသပ်စွမ်းရည်ကို ၂၀၂၆ မှ ၂၀၂၇ ခုနှစ်အထိ နှစ်ဆတိုးရန် မျှော်လင့်ထားသည်။ King Yuan Electronics (KYEC) သို့ ဒေါ်လာ ၁.၁ ဘီလီယံ စွမ်းရည်ကြိုတင်မှာယူမှု ကြိုတင်ငွေသည် အမေရိကန်စမ်းသပ်စက်ရုံအသစ်များနှင့် ပစ္စည်းကိရိယာများကို ရန်ပုံငွေထောက်ပံ့ပေးပြီး ၂၀၂၇ ခုနှစ် ဧပြီလအတွက် ပမာဏများများထုတ်လုပ်မှုကို ပစ်မှတ်ထားပြီး ၂၀၂၇ ခုနှစ် ဖေဖော်ဝါရီလတွင် ပမာဏများများထုတ်လုပ်မှုကို ပစ်မှတ်ထားသည့် စင်ကာပူစမ်းသပ်လုပ်ငန်းများကို တိုးချဲ့ထားသည်။
တွဲဖက်ထုပ်ပိုးထားသော မှန်ဘီလူးများအတွက် NVIDIA နှင့် Siliconware Precision Industries (SPIL) တို့သည် ထိုင်ဝမ်၏ မှန်ဘီလူးအင်ဂျင် ထုတ်လုပ်မှုစွမ်းရည်ကို ၂၀၂၇ ခုနှစ်လယ်တွင် ၁၅ ဆ တိုးချဲ့ရန် စီစဉ်ထားပြီး ၂၀၂၈ ခုနှစ်ကုန်တွင် နှစ်ဆထပ်မံတိုးမြှင့်ရန် စီစဉ်ထားသည်။ ဤအပိုင်းရှိ ကိန်းဂဏန်းတိုင်းသည် စီစဉ်ထားသော စွမ်းရည်ပစ်မှတ်တစ်ခုဖြစ်ပြီး NVIDIA သည် လက်ရှိ အခြေခံပမာဏကို မပေးပါ။
DSX သည် အအေးပေးခြင်း၊ ပါဝါဘတ်ဂျက်များနှင့် Cluster အသင့်ဖြစ်မှုကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းသည်
NVIDIA DSX သည် compute၊ networking၊ storage၊ software၊ power နှင့် cooling တို့ကို ပေါင်းစပ်ထားသော full-stack reference architecture ဖြစ်သည်။ ၎င်း၏ software အစိတ်အပိုင်းများမှာ provisioned budget အတွင်း dynamic power allocation အတွက် DSX MaxLPS၊ workload power ကို grid အခြေအနေများနှင့် ညှိနှိုင်းရန်အတွက် DSX Flex၊ simulation အတွက် DSX Sim၊ infrastructure management အတွက် DSX OS နှင့် computing နှင့် facility system များကို ချိတ်ဆက်ရန်အတွက် DSX Exchange တို့ဖြစ်သည်။
Vera Rubin အခြေခံအဆောက်အအုံသည် အအေးခံအပူချိန် ၄၅ ဒီဂရီစင်တီဂရိတ်အထိ ၁၀၀ ရာခိုင်နှုန်း အရည်အအေးပေးစနစ်ကို ပံ့ပိုးပေးပြီး DSX ရည်ညွှန်းဒီဇိုင်းများသည် ၎င်းကို closed-loop၊ dry-cooler အပူငြင်းပယ်မှုနှင့် ချိတ်ဆက်ပေးသည်။ NVIDIA က ထိုဒီဇိုင်းများသည် အပူဆုံးအချိန်များတွင် စက်ပိုင်းဆိုင်ရာ အအေးပေးမှု ဖြည့်စွက်လိုအပ်ခြင်း ရှိ၊ မရှိကို ဒေသဆိုင်ရာရာသီဥတုက ဆုံးဖြတ်ပေးခြင်းဖြင့် စက်ရုံအအေးပေးရေသုံးစွဲမှုကို သုညနီးပါးအထိ လျှော့ချပေးနိုင်သည်ဟု ပြောကြားခဲ့သည်။ ၂ ဂစ်ဂါဝပ်စကေးဖြင့် NVIDIA သည် ရိုးရာအအေးပေးမျှော်စင်စနစ်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက တစ်နေ့လျှင် ရေလီတာ ၅၄ သန်း ချွေတာနိုင်သည်ဟု ခန့်မှန်းထားသည်။
NVIDIA က DSX MaxLPS ဟာ ပါဝါ ၃၀ ရာခိုင်နှုန်းအထိ လျော့နည်းတဲ့ ပါဝါကို အသုံးပြုပြီး တူညီတဲ့ token output ကို ပေးနိုင်တယ်လို့ ပြောပါတယ်။ HGX B200 စနစ်တွေပေါ်က Lambda proof of concept မှာ ကုမ္ပဏီက fixed power budget အတွင်းမှာ cluster token throughput ၂၄ ရာခိုင်နှုန်း ပိုများပြီး GPU စွမ်းရည် ၁၉ ရာခိုင်နှုန်း ပိုများတယ်လို့ အစီရင်ခံခဲ့ပြီး Iceland မှာရှိတဲ့ GB300 NVL72 rack လေးခုအပေါ် Nscale အကဲဖြတ်ချက်မှာတော့ တူညီတဲ့ 264-kilowatt provisioned budget အတွင်းမှာ inference throughput ၄၉ ရာခိုင်နှုန်း ပိုများပြီး managed GPU စွမ်းရည် ၃၇ ရာခိုင်နှုန်း ပိုများတယ်လို့ အစီရင်ခံခဲ့ပါတယ်။ ဒါတွေက vendor ရလဒ်တွေဖြစ်ပြီး ကျွန်တော်တို့ run ခြင်း ဒါမှမဟုတ် audit မလုပ်ခဲ့ပါဘူး။
DSX Flex သည် အလုပ်ပမာဏဝယ်လိုအားကို အသုံးအဆောင်အခြေအနေများ၊ ဝယ်လိုအားတုံ့ပြန်မှုဖြစ်ရပ်များ၊ စွမ်းအင်ဈေးနှုန်းများ၊ လုပ်ငန်းခွင်တွင်ထုတ်လုပ်ခြင်းနှင့် သိုလှောင်ခြင်းတို့နှင့် ညှိနှိုင်းပေးသည်။ Emerald AI၊ EPRI၊ Nebius၊ UK National Grid နှင့် NVIDIA တို့ဖြင့် အစောပိုင်းစမ်းသပ်မှုတစ်ခုတွင် Blackwell Ultra cluster သည် အရေးကြီးသော အလုပ်ပမာဏများ ဆက်လက်လည်ပတ်နေချိန်တွင် တုပထားသော grid ဖြစ်ရပ်များအတွင်း ပါဝါသုံးစွဲမှုကို ၄၀ ရာခိုင်နှုန်းအထိ လျှော့ချပေးခဲ့သည်။
NVIDIA ၏ SimReady Central Library အသစ်သည် DSX ဒစ်ဂျစ်တယ်အမွှာများအတွက် အတည်ပြုထားသော ပါဝါနှင့် အအေးပေးပစ္စည်းကိရိယာများကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ Nscale သည် ပေါ်တူဂီနှင့် အိုက်စလန်ရှိ စက်ရုံများတွင် DSX Sim ကိုအသုံးပြုပြီး Schneider Electric၊ AVEVA၊ Siemens၊ Dassault Systèmes၊ Vertiv၊ ABB၊ PTC နှင့် Procore တို့သည် စက်ပစ္စည်းမော်ဒယ်များ၊ သရုပ်ဖော်ခြင်း သို့မဟုတ် တည်ဆောက်မှုလုပ်ငန်းစဉ်များကို ပံ့ပိုးပေးလျက်ရှိသည်။ ABB ၏လုပ်ငန်းတွင် ၎င်း၏ Infinitus Direct Current portfolio မှတစ်ဆင့် 800 VDC ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကိုလည်း လွှမ်းခြုံထားသည်။
DSX OS အစိတ်အပိုင်းသုံးခုသည် developer preview သို့ ဝင်ရောက်လာပြီဖြစ်သည်- ကွန်ရက်ဖွဲ့စည်းမှုအတွက် NVIDIA Config Manager၊ rack-level power၊ inventory၊ firmware နှင့် switch management အတွက် NVIDIA Rack Management Service နှင့် distributed validation နှင့် node-level fault isolation အတွက် NVIDIA Cluster Readiness Engine။ ၎င်းတို့သည် NVIDIA Infrastructure Controller၊ NVIDIA AI Cluster Runtime နှင့် NVSentinel တို့နှင့်အတူ ပါဝင်လာပါသည်။
စက်ရုံဘက်တွင် Trane Technologies သည် အပူချိန်စီမံခန့်ခွဲမှု ရည်ညွှန်းဒီဇိုင်းခုနစ်ခုကို ထုတ်ပြန်ခဲ့ပြီး ၎င်းတို့အနက် သုံးခုမှာ ၂၅၀ မဂ္ဂါဝပ် DSX-အခြေခံ အအေးပေးဒီဇိုင်းများဖြစ်သည်။ Trane ၏ LiquidStack GigaModular နှင့် Vertiv ၏ ၂.၃ မဂ္ဂါဝပ် CoolChip အအေးပေးစက်ဖြန့်ဖြူးရေးယူနစ်များသည် ၎င်းတို့၏ DSX Ready အမျိုးအစားများတွင် အရည်အချင်းပြည့်မီခဲ့ပြီး Hitachi Energy ၏ ဘက်ထရီစွမ်းအင်သိုလှောင်စနစ်သည် DSX Ready BESS အရည်အချင်းပြည့်မီခဲ့သည်။
AI-RAN သည် GPU အခြေခံအဆောက်အအုံကို တယ်လီကွန်းကွန်ရက်များထဲသို့ တိုးချဲ့သည်
NVIDIA နှင့် Nokia တို့သည် shared access infrastructure ပေါ်တွင် radio access network software နှင့် AI ဝန်ဆောင်မှုများကို လည်ပတ်သည့် platform များကို commercial service ဆီသို့ ရွှေ့ပြောင်းနေကြသည်။ NVIDIA က Nokia anyRAN software နှင့် NVIDIA Aerial RAN Computer (ARC) ကို အသုံးပြု၍ operator ၂၀ နီးပါးသည် AI-RAN ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုများကို လူသိရှင်ကြား ကြေညာခဲ့ကြောင်း ပြောကြားခဲ့သည်။
T-Mobile သည် ဝါရှင်တန်၊ Bellevue ရှိ စီးပွားဖြစ်ကွန်ရက်တစ်ခုတွင် NVIDIA က ဖော်ပြသည့် ကမ္ဘာ့ပထမဆုံး AI-RAN ခေါ်ဆိုမှုကို စီးပွားဖြစ် ARC server များ၊ Nokia ၏ CUDA-accelerated RAN software၊ ကြီးမားသော MIMO radios များ၊ ရှိပြီးသား 5G Standalone core နှင့် စီးပွားဖြစ်စမတ်ဖုန်းကို အသုံးပြု၍ ပြီးမြောက်ခဲ့သည်။ Elisa သည် တစ်ချိန်တည်းတွင် over-the-air 5G field environment တွင် ARC ပေါ်တွင် အသံ၊ မိုဘိုင်းဒေတာနှင့် ဗီဒီယို analytics များကို လုပ်ဆောင်ခဲ့ပြီး NVIDIA က ၂၀၂၇ ခုနှစ်တွင် စီးပွားဖြစ် AI-RAN ဝန်ဆောင်မှုများအတွက် လမ်းဖွင့်ပေးသည်ဟု ပြောကြားခဲ့သည်။ BT သည် ၂၀၂၇ ခုနှစ်တွင် ဘာမင်ဂမ်၌ တိုက်ရိုက်စမ်းသပ်မှုများ စီစဉ်ထားပြီး Deutsche Telekom သည် Bonn နှင့် Oulu ရှိ ပလက်ဖောင်းကို အတည်ပြုပြီးနောက် field trials များကို စီစဉ်ထားပြီး Orange သည် spectral efficiency နှင့် edge ဝန်ဆောင်မှုများအတွက် ARC တွင် Nokia 5G software ကို စမ်းသပ်နေသည်။
MGX 2U နှင့် MGX 4U ဟူသော ARC configuration အသစ်နှစ်ခုသည် NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition GPU များကို အသုံးပြုထားပြီး x86 သို့မဟုတ် NVIDIA Vera CPU ရွေးချယ်စရာများကို ပေးဆောင်မည်ဖြစ်သည်။ Dell Technologies၊ QCT နှင့် Supermicro တို့သည် ARC-ready server များကို ပေးဆောင်မည်ဖြစ်ပြီး NVIDIA သည် configuration နှစ်ခုလုံးအတွက် ပို့ဆောင်မည့်ရက်ကို မဖော်ပြထားပါ။
Deutsche Telekom သည် ၎င်း၏ Industrial AI Cloud ကို တိုးချဲ့နေပြီး onboard၊ edge နှင့် central infrastructure တစ်လျှောက်တွင် ဖြန့်ဝေထားသော robotics workloads များကို သရုပ်ပြနေပါသည်။ Orange သည် Nemotron Speech တွင် voice application များအတွက် ARC ကို ဖြန့်ကျက်နေပြီး Elisa သည် ARC-based enterprise voice assistant ကို ဖြန့်ကျက်ထားသည်။ NVIDIA သည် CRA၊ Etisalat၊ Silknet နှင့် TIM တို့တွင် အခြေခံအဆောက်အအုံစီမံကိန်းအသစ်များနှင့် Cassava၊ Deutsche Telekom၊ Fastweb + Vodafone၊ Kazakhtelecom နှင့် Orion Telecom တို့တွင် တိုးချဲ့မှုများကိုလည်း စာရင်းပြုစုထားသည်။
Nokia က Nemotron နှင့် NVIDIA Agent Toolkit ကို ၎င်း၏ Autonomous Networks Suite ထဲသို့ ပေါင်းစပ်ထည့်သွင်းနေပြီး ၊ Cisco က IP နှင့် optical transport လုပ်ဆောင်ချက်များအတွက် အသေးစိတ်ချိန်ညှိထားသော Nemotron မော်ဒယ်များကို Crosswork AI ထဲသို့ ထည့်သွင်းထားပြီး၊ TCS၊ BT နှင့် NTT DATA တို့သည် တပ်ဆင်မှုစစ်ဆေးခြင်း၊ ချို့ယွင်းချက်ရှာဖွေခြင်း၊ ပြုပြင်ခြင်းနှင့် ကွန်ရက်ယိုယွင်းပျက်စီးမှုကို စောစီးစွာရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်းအတွက် တည်ဆောက်ရေးအေးဂျင့်များဖြစ်သည်။
OpenShell သည် Agent Execution နှင့် Hardware Security Enforcement ကို ခွဲခြားထားသည်
NVIDIA OpenShell Reference Architecture ကို ယခုရရှိနိုင်ပါပြီ။ ၎င်းသည် မော်ဒယ် workloads အတွက် Vera Rubin infrastructure ကို Vera CPU များ running agent harnesses နှင့် OpenShell runtime နှင့် NVIDIA Sentry လည်ပတ်နေသော BlueField DPU များနှင့် တွဲဖက်ပေးထားပြီး out-of-band စောင့်ကြည့်ခြင်းနှင့် in-silicon မူဝါဒအကောင်အထည်ဖော်ခြင်းအတွက် တွဲဖက်ပေးထားသည်။ “AI စွမ်းရည်နှင့် ဘေးကင်းရေးသည် အတူတကွ တိုးတက်ရမည်” ဟု NVIDIA ၏ တည်ထောင်သူနှင့် CEO ဖြစ်သူ Jensen Huang က ပြောကြားခဲ့သည်။
NVIDIA က DOCA ပေါ်မှာတည်ဆောက်ထားပြီး BlueField-4 မှာလည်ပတ်နေတဲ့ Sentry ဟာ သူ့ရဲ့ software နယ်နိမိတ်ပြင်ပကို ရွှေ့ဖို့ကြိုးစားတဲ့အခါ မီလီစက္ကန့်အတွင်း agent တစ်ခုကို ကွာရန်တင်းလုပ်ပြီး ရပ်တန့်စေတယ်လို့ ပြောပါတယ်။ Sentry နဲ့ဆိုရင် ၂၀ ရာခိုင်နှုန်းအထိ မြင့်မားတဲ့ agent စွမ်းရည်၊ Vera Rubin NVL72 မှာရှိတဲ့ agent workloads တွေအတွက် megawatt တစ်ခုလျှင် ၃၀ ဆ မြင့်မားတဲ့ throughput နဲ့ Vera CPU တွေအတွက် x86 processors တွေရဲ့ စွမ်းဆောင်ရည်ထက် နှစ်ဆပိုများတယ်လို့လည်း ဆိုပါတယ်။ ဒီသုံးခုထဲက တစ်ခုခုအတွက် နှိုင်းယှဉ် configure တွေ ဒါမှမဟုတ် workload condition တွေ မပေးပါဘူး။
ဒီဗိသုကာလက်ရာဟာ Canonical၊ SUSE နဲ့ Red Hat တွေကနေ Linux နဲ့ Kubernetes တွေမှာ၊ Windows မှာ Microsoft Execution Containers (MXC) ကနေတစ်ဆင့်၊ AWS၊ Google Cloud နဲ့ Microsoft Azure တွေမှာ RTX Spark၊ DGX Spark နဲ့ DGX Station တွေမှာ edge deployments တွေနဲ့ လည်ပတ်ပါတယ်။ SAP ဟာ OpenShell ကို Joule Studio runtime နဲ့ ပေါင်းစပ်နေပါတယ်။ ServiceNow က သူ့ရဲ့ Super Intelligence Control Tower ကနေတစ်ဆင့် runtime အုပ်ချုပ်မှုနဲ့ OpenShell ကနေတစ်ဆင့် enforcement လုပ်တဲ့ ServiceNow Arc ရဲ့ ယေဘုယျရရှိနိုင်မှုကို ကြေညာခဲ့ပါတယ်။ သူ့ရဲ့ AI Passport authority layer က OpenShell နဲ့ Sentry အထိ မူဝါဒတွေကို တိုးချဲ့ထားပြီး software နဲ့ hardware တွေကနေတစ်ဆင့် agent ရဲ့ access ကို စက္ကန့်ပိုင်းအတွင်း ရုပ်သိမ်းနိုင်ပါတယ်။
Dell Technologies၊ Cisco၊ HPE၊ Lenovo နှင့် Supermicro တို့သည် ဗိသုကာပုံစံပေါ်တွင် အခြေခံအဆောက်အအုံများကို တည်ဆောက်နေကြသည်။ CoreWeave၊ Crusoe၊ Firebird၊ Firmus၊ GMI Cloud၊ IREN၊ Lambda၊ Nebius၊ Nscale၊ Oracle Cloud Infrastructure နှင့် Vultr တို့သည် cloud ဖြန့်ကျက်မှုများတွင် လုပ်ဆောင်နေကြပြီး 1Password၊ Check Point၊ CrowdStrike၊ Cisco၊ F5၊ Fortinet၊ Microsoft၊ Okta၊ Palo Alto Networks၊ TrendAI နှင့် Zscaler တို့သည် ၎င်းတို့၏ agent လုံခြုံရေးထုတ်ကုန်များထဲသို့ ပံ့ပိုးမှုကို ပေါင်းစပ်နေကြသည်။
Hyperion သည် ယာဉ်အစီအစဉ်များနှင့် ဘေးကင်းရေးအတည်ပြုချက်ကို တိုးချဲ့သည်
Volvo Cars သည် NVIDIA Hyperion နှင့် Alpamayo Stack ကို လက်ခံကျင့်သုံးနေသည်။ Mercedes-Benz သည် ၎င်း၏ platform ပေါ်တွင် ၎င်း၏လုပ်ငန်းကို L3 နှင့် L4 စွမ်းရည်များအထိ တိုးချဲ့နေသည်။ Volkswagen Commercial Vehicles သည် ၎င်း၏ ID. Buzz AD platform ကို Hyperion တွင် ပြသနေပြီး Einride သည် ၎င်း၏ အလိုအလျောက်ကုန်စည်ပို့ဆောင်ရေးယာဉ်မောင်းကို Halos၊ Alpamayo နှင့် Cosmos တို့ဖြင့် Hyperion တွင် တည်ဆောက်နေသည်။ Bolt သည် အနာဂတ် Hyperion-based Lucid ယာဉ်များဖြင့် စတင်မည့် ဥရောပ robotaxi အစီအစဉ်အတွက် Alpamayo Stack ကို ရွေးချယ်ခဲ့ပြီး ၂၀၂၇ ခုနှစ်တွင် မက်ဒရစ်၌ မောင်းနှင်မှုဒေတာစုဆောင်းခြင်းကို စည်းမျဉ်းစည်းကမ်းများ၏ ခွင့်ပြုချက်အပေါ် မူတည်ပြီး အနည်းဆုံး L4-capable Lucid ယာဉ် ၂၅,၀၀၀ ကို မိတ်ဆက်ရန် စီစဉ်ထားသည်။
NVIDIA သည် Halos SAFE ဟုခေါ်သော Safety Assurance Framework for Evaluation ကို မိတ်ဆက်ခဲ့ပြီး simulation၊ software- နှင့် hardware-in-the-loop အကဲဖြတ်ခြင်း၊ လမ်းစမ်းသပ်မှုနှင့် ယာဉ်စုစောင့်ကြည့်ခြင်းတို့ကို ခြေရာခံနိုင်သော ဘေးကင်းရေးအထောက်အထားအဖြစ် ချိတ်ဆက်ပေးခဲ့သည်။ dSPACE၊ IVEX နှင့် TÜV Rheinland တို့သည် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်သူများအဖြစ် ပါဝင်ခဲ့သည်။ Alpamayo 2 Edge သည် Cosmos 3 Edge ၏ Nemotron-based foundation ပေါ်တွင် တည်ဆောက်ထားသော 2-billion-parameter reasoning model တစ်ခုဖြစ်ပြီး DRIVE AGX Thor အတွက် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ထားပြီး ယာဉ်အတွင်းမြင်ကွင်းနားလည်မှုနှင့် ရွေ့လျားမှုစီမံကိန်းရေးဆွဲခြင်းအတွက် 10Hz တွင် လည်ပတ်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ AlpaJudge သည် မောင်းနှင်မှုရှင်းလင်းချက်များကို အမှတ်ပေးသည်၊ Foundation4D သည် lidar input မပါဘဲ multicamera ဗီဒီယိုကို အညွှန်းတပ်သည်၊ နှင့် Cosmos 3 Nano မျိုးကွဲအသစ်များတွင် synchronized multiview၊ multicamera နှင့် lidar generation တို့ကို ထည့်သွင်းထားသည်။
Cosmos Data Factory ရဲ့ AV ပုံစံက မောင်းနှင်မှုဗီဒီယိုနဲ့ ယာဉ်အချက်ပြမှုတွေကို ရွေးချယ်ထားတဲ့၊ အညွှန်းတပ်ထားတဲ့ dataset တွေအဖြစ် ပြောင်းလဲပေးပြီး ၂၀၂၇ ခုနှစ် အစောပိုင်းမှာ ပြီးစီးမယ့် Alpamayo Agentic Factory က ဒေတာပြင်ဆင်မှု၊ လေ့ကျင့်မှုအပြီးနဲ့ သရုပ်သကန် အကဲဖြတ်မှုတွေကို ချိတ်ဆက်ပေးပါလိမ့်မယ်။ NIM inference containers တွေမှာ Alpamayo 1.5 နဲ့ NuRec Harmonizer တွေကို အခု လွှမ်းခြုံထားပါတယ်။ Porsche ဟာ Voxel51၊ Cosmos Data Factory နဲ့ Omniverse NuRec တို့ကတစ်ဆင့် Microsoft Azure မှာ Volkswagen Group data workflow ကို ဦးဆောင်နေပြီး Porsche ရဲ့ ပရောဂျက်တွေက ထပ်ခါတလဲလဲ ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ စမ်းသပ်မောင်းနှင်မှုတွေကို ၉၀ ရာခိုင်နှုန်းအထိနဲ့ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု လုပ်ငန်းစဉ်ကြာချိန်ကို ၈၅ ရာခိုင်နှုန်းအထိ လျှော့ချပေးမှာ ဖြစ်ပါတယ်။
Isaac က Humanoid နဲ့ Robot Runtime ကို Reference အနေနဲ့ ထည့်သွင်းလိုက်ပါတယ်။
Agile Robots ရဲ့ Agile ONE SN reference humanoid ဟာ Isaac GR00T ကို Jetson Thor နဲ့ တွဲဖက်အသုံးပြုထားပြီး ၂၀၂၇ ခုနှစ် အစောပိုင်းမှာ ထုတ်လုပ်ဖို့ စီစဉ်ထားပါတယ်။ Agile ONE S ကိုယ်ထည်ဟာ ၁.၄၀ မီတာ ရှည်ပြီး ၄၀ ကီလိုဂရမ် အလေးချိန်ရှိပြီး လက်တစ်ဖက်ကို ၃ ကီလိုဂရမ် ဝန်တင်နိုင်တဲ့ ၃၁ ဒီဂရီ လွတ်လပ်မှုကို ပေးစွမ်းပါတယ်။ သူ့ရဲ့ WUJI Hand 2 လက်ချောင်းငါးချောင်းပါ လက်နှစ်ဖက်စလုံးဟာ ၂၀ ဒီဂရီ လွတ်လပ်မှု၊ 1kHz force control နဲ့ tactile sensing တွေကို ပေးစွမ်းပါတယ်။ Jetson Thor compute မှာ FP4 teraflops ၂၀၇၀ နဲ့ unified memory ၁၂၈GB ပါဝင်ပါတယ်။ အာရုံခံကိရိယာတွေကို ဦးခေါင်းနဲ့ လက်ကောက်ဝတ်ကင်မရာတွေ၊ lidar နဲ့ inertial measurement unit တွေကနေ ရရှိပြီး NVIDIA က စက်ရုပ်ဘေးကင်းရေး protocol တွေကို Halos နဲ့ ပေါင်းစပ်ဖို့ စီစဉ်ထားပါတယ်။
Isaac Lab 3.0 ကို multi-GPU workflows နှင့် Newton နှင့် PhysX ရူပဗေဒအင်ဂျင်များပါရှိသော open-source learning framework အဖြစ် ယေဘုယျအားဖြင့် ရရှိနိုင်ပါသည်။ ထို့အပြင် NVIDIA သည် Isaac OS ကို မိတ်ဆက်ခဲ့ပြီး ၎င်းသည် AI၊ အာရုံခံကိရိယာများ၊ ထိန်းချုပ်ကိရိယာများနှင့် စက်ရုပ်ဟာ့ဒ်ဝဲများကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ လုပ်ဆောင်နိုင်စေရန်အတွက် ချိတ်ဆက်ပေးသည့် Holoscan ပေါ်တွင်တည်ဆောက်ထားသော open-source runtime တစ်ခုဖြစ်သည်။ SimReady Central Library တွင် စက်ရုပ်နှင့် စက်ရုံပိုင်ဆိုင်မှု ၂၀၀၀ ကျော် ပါဝင်ပြီး Human 1M Dataset တွင် synchronized three-view video နှင့် 3D hand tracking တို့ကို သိမ်းဆည်းထားသည်။ နှစ်ခုစလုံးသည် Hugging Face တွင်ရှိပြီး Human 1M Dataset အပြည့်အစုံကို Cosmos Coalition မိတ်ဖက်များအတွက် ဖွင့်လှစ်ထားသည်။
open-source DGX Station reference workflows သုံးခုတွင် GR00T 1.7 ၏ reinforcement-learning refinement၊ Isaac Lab တွင် dexterous manipulation training နှင့် ChatGPT Astra ကို အသုံးပြု၍ synthetic data generation အတွက် Cosmos post-training တို့ ပါဝင်သည်။ IGX Thor ပေါ်တွင် တည်ဆောက်ထားသော Halos သည် ၎င်းတို့နှင့်အတူ ဘေးကင်းရေး platform တစ်ခုဖြစ်ပြီး robotics မိတ်ဖက်များသည် စက်မှုလုပ်ငန်းနှင့် ဂိုဒေါင်အသုံးပြုမှုအတွက် ပေါင်းစပ်ခြင်း သို့မဟုတ် အကဲဖြတ်ခြင်းတို့ဖြင့် လုပ်ဆောင်သည်။ ဥရောပတွင် ABB Robotics သည် Omniverse libraries များကို RobotStudio HyperReality နှင့် ပေါင်းစပ်နေပြီး KUKA သည် Visual Components FactoryLens တွင် ၎င်းတို့ကို အသုံးပြုနေပြီး Sereact သည် ၎င်း၏ ကုန်ပစ္စည်းကိုင်တွယ်ရေး platform ကို GR00T တွင် Cosmos Transfer ဖြင့် လေ့ကျင့်ပေးနေပြီး Toyota Material Handling Europe နှင့် SoftServe တို့သည် Omniverse နှင့် Isaac Sim ဖြင့် ဖြန့်ကျက်ချိန်ကို ၅၀ ရာခိုင်နှုန်းအထိ လျှော့ချပေးကြောင်း သတင်းပို့ထားသည်။
BioNeMo ပရိုတင်းဒီဇိုင်းနှင့် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုလုပ်ငန်းစဉ်များ တိုးချဲ့ခြင်း
NVIDIA နှင့် UW ဆေးပညာပရိုတင်းဒီဇိုင်းအင်စတီကျုတို့သည် ပရိုဂရမ်ရေးသားနိုင်သော ပရိုတင်းဒီဇိုင်းကို ရှာဖွေခြင်း၊ မော်လီကျူးထည့်သွင်းမှုများ၊ ကန့်သတ်ချက်များနှင့် အမှတ်ပေးရည်မှန်းချက်များမှ ကိုယ်စားလှယ်လောင်းများကို ထုတ်လုပ်ခြင်းနှင့် သန့်စင်ခြင်းတို့ကို ပေါင်းစပ်ထားသည့် ပွင့်လင်းသော BioNeMo မော်ဒယ် RFD4-Proteina ကို ထုတ်ပြန်ခဲ့သည်။ NVIDIA က မော်ဒယ်၏ သုတေသနစာတမ်းတွင် ပရိုတင်းချည်နှောင်မှု၊ မော်လီကျူးငယ်ချည်နှောင်မှု၊ အင်ဇိုင်း scaffolding နှင့် DNA ချည်နှောင်မှု benchmarks များတစ်လျှောက် အကဲဖြတ်ထားသော အခြေခံစံနှုန်းများထက် တွက်ချက်မှုဒီဇိုင်းအောင်မြင်မှုနှုန်းနှင့် ထုတ်လုပ်မှု throughput မြင့်မားကြောင်း ဖော်ပြထားပြီး ပမာဏကို မဖော်ပြဘဲ၊ ဓာတ်ခွဲခန်းစမ်းသပ်မှုသည် မည်သည့်ဒီဇိုင်းမဆို မည်သို့လုပ်ဆောင်သည်ကို ဆုံးဖြတ်နေဆဲဖြစ်ကြောင်း ပြောကြားခဲ့သည်။ မော်ဒယ်ကို Amazon Bio Discovery၊ Anthropic's Claude Science၊ Benchling၊ Databricks၊ Google Cloud၊ Hugging Face၊ Nebius၊ OpenAI နှင့် Tamarind Bio မှတစ်ဆင့် ယနေ့တွင် ရရှိနိုင်ပါသည်။
Siemens Healthineers နှင့် NVIDIA တို့သည် အေးဂျင့်ပူးတွဲစီမံကိန်းရေးဆွဲခြင်း၊ လူနာတစ်ဦးချင်းစီအတွက် သရုပ်ဖော်ခြင်း နှင့် အချိန်နှင့်တပြေးညီ ကွန်ပျူတာတို့ကို ပေါင်းစပ်ထားသည့် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ထားသော ရောင်ခြည်ကုထုံးလုပ်ငန်းစဉ်များကို တီထွင်နေကြသည်။ ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုသည် စီမံကိန်းရေးဆွဲခြင်းအကူအညီအတွက် Nemotron၊ CUDA-accelerated dose calculation နှင့် live sensor data ကို AI နှင့် သရုပ်ဖော်ခြင်းနှင့် ချိတ်ဆက်ရန်အတွက် Holoscan တို့ကို စူးစမ်းလေ့လာနေသည်။ Benchling၊ Biolevate၊ Boltz၊ Automata၊ Genedata၊ Hologen နှင့် Therna Biosciences တို့သည် BioNeMo၊ Nemotron နှင့် ဆက်စပ်ကိရိယာများပေါ်တွင် သိပ္ပံနည်းကျအေးဂျင့်များ၊ မော်ဒယ်များ သို့မဟုတ် ဓာတ်ခွဲခန်းလုပ်ငန်းစဉ်များကို တီထွင်နေကြပြီး Danaher ၏ ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရဓာတ်ခွဲခန်းအတွင်းရှိ Genedata ၏ စီစဉ်ထားသော ပရိုတင်းဒီဇိုင်းစက်ရုံတွင် စမ်းသပ်မှုတုံ့ပြန်ချက်ဖြင့် RFD4-Proteina ကို ထည့်သွင်းမည်ဖြစ်သည်။
Avelios၊ Corti၊ Dedalus၊ Dawn Health နှင့် Sword တို့သည် AI scribes၊ clinical care assistance နှင့် patient support အတွက် Nemotron ကို အသုံးပြု၍ တည်ဆောက်နေကြသည်။ PolyAI သည် ဘယ်လ်ဂျီယံနှင့် ပြင်သစ်နိုင်ငံရှိ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုပညာရှင် ၇၀,၀၀၀ ကျော်အတွက် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာဆော့ဖ်ဝဲပံ့ပိုးပေးသူ Corilus နှင့်အတူ ဘာသာစကားမျိုးစုံဖြင့် စကားပြောဆိုမှုကို ဖြန့်ကျက်နေသည်။ Apian နှင့် VitVio တို့သည် Cosmos နှင့် Omniverse libraries များပါသည့် ဆေးရုံဒစ်ဂျစ်တယ်အမွှာများကို တည်ဆောက်နေကြသည်။
အမေဇုံ