NVIDIA Isaac Sim 现已在 Amazon Elastic Cloud Compute (EC2) G6e 实例上使用。
在 AWS re:Invent 大会上，NVIDIA 宣布在 Amazon Elastic Cloud Compute (EC2) G6e 实例上推出 Isaac Sim，该实例由 NVIDIA L40S GPU 提供支持，并由云原生编排平台 NVIDIA OSMO 提供支持。这种强大的组合使开发人员能够跨 AWS 计算基础设施无缝管理和扩展复杂的机器人工作流程，从而将最先进的模拟和训练功能引入云端。
此次合作标志着物理 AI 向前迈出了重要一步，使各种规模的团队都能在自主机器和机器人领域进行创新，例如自动驾驶汽车、工业机器人、人形机器人和自动化工厂系统。通过利用 NVIDIA 加速的硬件和软件生态系统，开发人员可以以前所未有的速度和效率扩展其物理 AI 工作流程。
使用 NVIDIA Isaac Sim 和 L40S GPU 实现物理 AI
在云端扩展机器人开发
物理 AI 需要强大的基础设施来训练、模拟和部署能够与物理世界交互的自主系统。然而，开发真实世界的数据集并在物理环境中测试机器人系统成本高昂且通常不切实际。模拟为开发 AI 驱动的机器人系统提供了一种经济高效且可扩展的替代方案。
- 由 NVIDIA L2S GPU 提供支持的 Amazon EC6 G40e 实例： 这些基于云的实例提供 性能提升 2 倍 超越了之前的架构，实现了为 AI 驱动的机器人提供计算机视觉模型的高速训练。L40S GPU 的灵活性支持从数据生成到模型训练和模拟等各种任务。这种可扩展性对于应对日益复杂的机器人环境特别有益。
- NVIDIA OSMO： NVIDIA OSMO 为开发人员提供了一个平台，用于在分布式计算环境中协调机器人工作流程。无论是在本地还是在 AWS 云中，OSMO 都可以简化复杂的流程，从而实现协作开发并加快机器人应用程序的上市时间。
使用 Isaac Sim 进行合成数据生成和模型训练
Isaac Sim 与 NVIDIA Omniverse Replicator 结合，为感知模型训练提供合成数据生成。使用生成式 AI 工具，开发人员可以为机器人模拟创建自定义数据集，而无需传统方法的人工开销。主要功能包括：
- Omniverse 复制器扩展
- 美元代码 NIM：自动生成 Python USD 代码并处理 OpenUSD 查询。
- 美元搜索NIM：支持使用自然语言或基于图像的搜索 OpenUSD 资产。
- Edify 微服务：从文本或图像提示生成 360 度 HDRi 地图和可编辑 3D 资产，简化资产创建和增强。
这套工具与 Rendered.ai 合成数据平台集成，支持安全、制造和农业等行业为计算机视觉模型创建高质量的数据集。
行业应用和用例
NVIDIA Isaac Sim 及其集成平台正在推动各个行业的创新。主要示例包括：
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- 塔塔咨询服务公司： 为汽车和自动驾驶用例构建定制的合成数据管道，通过真实场景模拟实现缺陷检测和危险避免。
- SoftServe 和 Pfeifer & Langen： SoftServe 采用 Isaac Sim 来验证垂直农业场景中的机器人，从而提高欧洲领先食品生产商之一的效率。
- Rendered.ai： 与 Omniverse Replicator 合作开发用于从制造业到农业自动化等应用领域的合成数据。
实际部署
机器人开发人员利用 NVIDIA Isaac Sim 来模拟、验证和优化自主系统。成功案例包括：
- 逃离： 对机器人的传感器集成进行微调，以提供精准定制的按摩。
- 协作机器人： 使用 Isaac Sim 优化其 AI 驱动的协作机器人 Proxie 在仓库和医院的物流性能。
- 战地人工智能： 评估非结构化环境中的基础模型性能，服务于建筑、采矿、石油和天然气等行业。
- 瑞士英里： 推动轮式四足机器人在工厂和仓库中更高效地自主执行任务。
- 风水： 使用 Isaac Sim 为中小型制造商开发和测试机器人单元功能。
利用 Isaac Lab 增强机器人学习
艾萨克实验室开源框架 Isaac Sim 为开发机器人策略提供了“虚拟游乐场”。与 AWS Batch 结合使用时，开发人员 可以运行可重复的模拟来测试和排除机器人系统的故障。 这减少了验证周期并加快了部署时间。
使用 AWS 上的 NVIDIA Isaac 实现机器人技术转型
NVIDIA 模拟和 AI 全球负责人 Dion Harris 认为，这些技术的影响如下：
“通过结合 NVIDIA L40S GPU、Isaac Sim 和 OSMO 的强大功能，开发人员现在拥有了在云端构建可扩展、高效和创新的机器人解决方案的工具。这标志着物理 AI 的新时代，实现了模拟和现实世界应用程序之间的无缝集成。”
NVIDIA 在云端模拟和机器人工作流程方面的进步使开发人员能够应对机器人和 AI 领域的复杂挑战。通过利用 AWS 基础设施、L40S GPU 和 Isaac Sim 的功能，组织可以在物理 AI 开发方面取得突破，为自主系统及其应用的变革性增长奠定基础。
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