在 AWS re:Invent 大會上，NVIDIA 宣佈在 Amazon Elastic Cloud Compute (EC2) G6e 執行個體上推出 Isaac Sim，該執行個體由 NVIDIA L40S GPU 提供支持，並由雲端原生編排平台 NVIDIA OSMO 提供支援。這種強大的組合使開發人員能夠跨 AWS 運算基礎設施無縫管理和擴展複雜的機器人工作流程，從而為雲端帶來最先進的模擬和培訓功能。
此次合作標誌著推動實體人工智慧的重要一步，使各種規模的團隊能夠在自主機器和機器人領域進行創新，例如自動駕駛汽車、工業機器人、類人機器人和自動化工廠系統。透過利用 NVIDIA 加速的硬體和軟體生態系統，開發人員可以以前所未有的速度和效率擴展其實體 AI 工作流程。
使用 NVIDIA Isaac Sim 和 L40S GPU 的實體 AI
在雲端擴展機器人開發
實體人工智慧需要強大的基礎設施來訓練、模擬和部署能夠與實體世界互動的自主系統。然而，在物理環境中開發真實世界的資料集和測試機器人系統成本高且通常不切實際。模擬為開發人工智慧驅動的機器人系統提供了一種經濟高效且可擴展的替代方案。
- 由 NVIDIA L2S GPU 提供支援的 Amazon EC6 G40e 執行個體： 這些基於雲端的實例提供 2 倍效能提升 與先前的架構相比，能夠對為人工智慧驅動的機器人提供動力的電腦視覺模型進行高速訓練。 L40S GPU 的靈活性支援從資料生成到模型訓練和模擬的各種任務。這種可擴展性對於解決日益複雜的機器人環境特別有利。
- NVIDIA OSMO： NVIDIA OSMO 為開發人員提供了一個跨分散式運算環境協調機器人工作流程的平台。無論是在本地還是在 AWS 雲端中，OSMO 都能簡化複雜的流程，從而實現機器人應用程式的協作開發並加快上市時間。
使用 Isaac Sim 進行綜合資料產生和模型訓練
Isaac Sim 與 NVIDIA Omniverse Replicator 一起促進感知模型訓練的合成資料產生。使用生成式人工智慧工具，開發人員可以為機器人模擬建立自訂資料集，而無需傳統方法的手動開銷。主要特點包括：
- Omniverse 複製器擴充
- 美元代碼 NIM：自動產生 Python USD 程式碼並處理 OpenUSD 查詢。
- 美元搜尋NIM：支援自然語言或基於圖像的 OpenUSD 資產搜尋。
- Edify 微服務：根據文字或圖像提示產生 360 度 HDRi 地圖和可編輯 3D 資源，簡化資源建立和增強。
這套工具與 Rendered.ai 合成資料平台集成，支援安全、製造和農業等產業為電腦視覺模型創建高品質資料集。
行業應用和用例
NVIDIA Isaac Sim 及其整合平台正在推動各行業的創新。主要例子包括：
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- 塔塔諮詢服務： 為汽車和自主用例建立自訂合成資料管道，透過真實場景模擬實現缺陷檢測和危險避免。
- SoftServe 與 Pfeifer & Langen： SoftServe 採用 Isaac Sim 來驗證垂直農業場景中的機器人，從而提高歐洲領先食品生產商之一的效率。
- 渲染.ai： 與 Omniverse Replicator 合作，為從製造到農業自動化的各種應用開發合成數據。
實際部署
機器人開發人員利用 NVIDIA Isaac Sim 來模擬、驗證和最佳化自主系統。成功案例包括：
- 逃生： 微調機器人的感測器集成，提供精確客製化的按摩。
- 協作機器人： 使用 Isaac Sim 優化其人工智慧協作機器人 Proxie 在倉庫和醫院的物流性能。
- 現場人工智慧： 評估非結構化環境中的基礎模型效能，為建築、採礦、石油和天然氣等行業提供服務。
- 瑞士一英里： 改進輪式四足機器人，使其能夠在工廠和倉庫中更有效率地自主執行任務。
- 通風： 使用 Isaac Sim 為中小型製造商開發和測試機器人單元功能。
與 Isaac Lab 一起加強機器人學習
Isaac Lab是一個開源框架，它為 Isaac Sim 提供了一個“虛擬試驗場”，用於開發機器人策略。當與 AWS Batch 結合使用時，開發人員可以執行可重複的模擬來測試和檢查機器人系統的問題。這可以縮短驗證週期，加快部署速度。
在 AWS 上使用 NVIDIA Isaac 轉變機器人技術
NVIDIA 模擬和人工智慧全球主管 Dion Harris 介紹了這些技術的影響：
「透過結合 NVIDIA L40S GPU、Isaac Sim 和 OSMO 的強大功能，開發人員現在擁有在雲端中建立可擴展、高效和創新的機器人解決方案的工具。這標誌著物理人工智慧的新時代，實現了模擬和現實應用之間的無縫整合。
NVIDIA 在基於雲端的模擬和機器人工作流程方面取得的進步使開發人員能夠應對機器人和人工智慧領域的複雜挑戰。透過利用 AWS 基礎設施、L40S GPU 和 Isaac Sim 的功能，組織可以在實體 AI 開發方面實現突破，為自主系統及其應用程式的變革性成長奠定基礎。
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