Industrial Digitalization / Digital Twin – NVIDIA 技術博客
閱讀開發者創建的最新技術信息、頭條新聞 和內容。
Thu, 22 May 2025 06:59:46 +0000
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使用 OpenUSD 和 SimReady 資產構建 AI 工廠
Sun, 18 May 2025 06:09:21 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=13941
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適用于 AI 工廠 數字孿生的 NVIDIA Omniverse Blueprint 在 COMPUTEX 2025 上發布 ，現已支持 OpenUSD 模式 。該藍圖采用新工具，可在電力、冷卻和網絡基礎設施方面模擬數據中心設計的更多方面。工程團隊現在可以在逼真的虛擬世界中設計和測試整個 AI 工廠，幫助他們及早發現問題，從而構建更智能、更可靠的設施。 此藍圖的核心是 SimReady 標準化工作流程的首次亮相，該框架用于映射實現 SimReady 資產和功能所需的基本流程、角色、文檔和技術。 NVIDIA 的開發初衷是幫助內部團隊應對圍繞專為多個模擬運行時設計的 OpenUSD 資產構建新規范的獨特挑戰，現在，NVIDIA 正在公開提供這種“生命資源”。通過與更廣泛的生態系統分享經驗，NVIDIA 旨在幫助開發者簡化其工作流程，
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13941
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借助 NVIDIA MGX 為 AI 工廠奠定模塊化基礎
Fri, 16 May 2025 06:57:05 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=13968
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生成式 AI、 大語言模型 (LLMs) 和高性能計算的指數級增長給數據中心基礎設施帶來了前所未有的需求。傳統的服務器架構難以適應現代加速計算的功率密度、散熱要求和快速迭代周期。 本文將介紹 NVIDIA MGX 的優勢，這是一種用于加速計算的模塊化參考架構，正在重新定義企業和云提供商構建可擴展 AI 工廠的方式。 借助 NVIDIA MGX，合作伙伴可以使用構建塊方法設計多個系統，從而節省開發成本和上市時間。NVIDIA MGX 旨在支持多代產品，并支持適用于 AI、高性能計算 (HPC) 和 數字孿生 的數百種 GPU、DPU、CPU、存儲和網絡組合。 推動采用 NVIDIA MGX 的三大趨勢： 基于這些趨勢，標準化和穩定的架構 (如 MGX) 可確保可靠、兼容的服務器部署，在不犧牲互操作性的情況下支持不斷變化的性能需求。
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借助 3DGUT 在 gsplat 中革新神經重建和渲染
Thu, 08 May 2025 06:17:59 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=13819
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從訓練自動駕駛汽車 (AV) 到為機器人和數字孿生提供支持，逼真的 3D 仿真正在成為現代 AI 和圖形的基石。NeRF 和 3D Gaussian Splatting (3DGS) 等神經渲染技術徹底改變了根據原始傳感器數據重建和可視化 3D 場景的方式。 在本文中，我們將介紹 3D Gaussian Unscented Transform (3DGUT) 的實現，這是一種先進的方法，可增強 gsplat 庫中的神經渲染，并支持現實世界的攝像頭效果。通過這種集成，開發者和研究人員可以更輕松地獲得性能和保真度優勢，為自主機器、機器人和其他物理 AI 應用創建豐富的虛擬世界。 3DGUT 正在徹底改變 3D 渲染和場景重建。3DGUT 基于廣泛采用的 3DGS 框架構建，以更靈活的 Unscented Transform 取代傳統的 Elliptical…
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利用 AI 更好地了解海洋
Tue, 08 Apr 2025 06:27:46 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=13518
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人類對深空的了解比我們對地球最深的海洋的了解更多。但科學家計劃在 AI 的幫助下改變這種狀況。 美國政府資助的非營利研究組織 MITRE 的 BlueTech 首席戰略師 Nick Rotker 說：“我們擁有的火星地圖比我們專屬經濟區的地圖要好。”“地球上大約 70% 的區域都被水覆蓋著，我們幾乎沒有探索過。” 在 GTC 大會上，Rotker 和兩位同事在一個擠滿了人的宴會廳發言，其中包括著名海洋學家兼泰坦尼克號發現者 Robert Ballard，他概述了繪制詳細的地球海洋地圖的計劃，并勾勒出了一項涉及科學、學術和企業社區的合作戰略。 有關更多信息，請參閱 探索地球海洋：使用數字孿生推動 NVIDIA On-Demand 上的數字海洋協作 。 Rotker 解釋了 MITRE 的努力如何 (至少部分) 建立在實施三臺計算機的策略上，
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工業設施數字孿生中的機器人仿真
Mon, 31 Mar 2025 08:20:44 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=13443
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工業企業正在采用 物理 AI 和自主系統來實現運營轉型。這涉及在工廠和倉庫中部署異構機器人車隊，包括移動機器人、 人形助手 、智能攝像頭和 AI 智能體。 為了充分利用這些支持物理 AI 的系統的全部潛力，公司依賴于其設施的 數字孿生 ，即用于模擬和優化自主系統交互方式以及執行復雜任務的虛擬環境。這種 simulation-first 方法使企業能夠在實際部署之前驗證其機器人車隊是否能夠在動態環境中進行協調和適應，從而加速向真正自主的工業運營過渡。 借助 Mega NVIDIA Omniverse Blueprint ，企業能夠加速物理 AI 在工廠、倉庫和工業設施中的開發和部署。 該工作流使開發者能夠利用 傳感器仿真 和 合成數據生成 來模擬復雜的自主操作，并在實際部署之前驗證 工業數字孿生 中物理 AI 系統的性能。 本文將介紹該藍圖的組件，
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聚焦：Tomorrow.io 借助 NVIDIA AI 改變全球天氣恢復能力
Wed, 26 Mar 2025 06:16:10 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=13425
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從指導日常運營的超本地化預測，到啟發新氣候見解的行星級模型，世界正在進入天氣和氣候適應能力的新前沿。基于空間的觀測結果與 GPU 加速的 AI 相結合，可為全球企業、政府、研究人員和解決方案提供商提供近乎即時且情境豐富的見解。 這也標志著變革性技術的罕見融合同時出現，突破了創新和復合價值的界限。除了加速數據處理之外，這些新技術還為大規模生成和學習大氣數據饋送提供了新的方法，同時預測并提前填補了未來的數據缺口。通過利用真實的觀測數據而非合成替代方案，它們體現了氣候技術的未來，即預測極端天氣、為社區和企業提供可行見解，并最終為整個行業提供加速新形式創新所需的基礎設施。 為了與這種方法保持一致，氣象智能平臺 Tomorrow.io 貢獻了其近乎實時的專有衛星數據，以幫助創建 NVIDIA 數字孿生 用于新一代 AI 模型訓練、推理和增強。
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制造業產品設計工作流程的生成式 AI 轉型
Thu, 20 Feb 2025 03:03:37 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=12935
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長期以來，制造行業的傳統設計和工程工作流程一直以順序迭代的方法為特征，這種方法通常既耗時又需要大量資源。這些傳統方法通常涉及需求收集、概念設計、詳細設計、分析、原型設計和測試等階段，每個階段都取決于之前迭代的結果。 雖然這種結構化方法可以控制復雜的項目，但也存在重大挑戰。由于時間限制和資源可用性，工程師在設計探索中通常會面臨限制，導致項目時間延長和成本增加。物理測試的需求可能會導致更長的開發周期和更高的成本，在汽車和航空航天等行業中尤為如此。此外，傳統工作流程的順序性會導致效率低下，因為錯誤和更改僅在后期階段才能識別，從而導致成本高昂的修訂和延遲。 設計和工程領域的 AI 通過提供更快速、更高效的創新解決方案，正在改變這些傳統工作流程。主要用例包括 AI 驅動的生成式設計，它使工程師能夠根據指定的參數和約束條件生成多個設計方案，從而減少物理迭代的需求，并顯著加速設計流程。
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聚焦：BRLi 和 Toulouse INP 使用 NVIDIA PhysicsNeMo 開發基于 AI 的洪水模型
Tue, 11 Feb 2025 03:16:47 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=12844
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洪水對 15 億人構成了重大威脅，使其成為重大自然災害的最常見原因。洪水每年給全球帶來高達 25 億美元的經濟損失。洪水預測是防災和減輕風險的重要工具。我們早已開發出能夠準確模擬河流流域的數值方法。借助這些技術，像咨詢公司 BRLi 的工程師可以研究不同的降水情景，并為當地利益相關者提供寶貴的洪水風險評估、緩解策略和災害救濟計劃。準確的預測可以挽救生命、保護基礎設施并減少經濟損失。 然而，這些方法使用基于物理性質的數值模擬，而且計算量非常大。這種方法通常需要數小時才能模擬洪水事件，即使在許多并行處理器上也是如此。它不適合實時預測正在進行的事件。長期以來，這種限制一直是針對特定事件提供快速、可行的洪水警報的瓶頸，并阻礙了實時預報系統的開發。 為解決這一問題，BRLi 和 圖盧茲國家理工學院 (Toulouse INP) 的一個聯合團隊通過與 ANITI 研究院 的合作，
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利用 NVIDIA Omniverse 空間流，在 XR 中體驗數字孿生技術
Mon, 06 Jan 2025 08:02:51 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=12578
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空間計算 體驗正在轉變我們與數據的交互方式，通過 擴展現實 (XR) 和 數字孿生 等技術連接物理和數字世界。這些進步使得分析和理解復雜數據集的方法更加直觀、更加身臨其境。 本文介紹了開發者現在如何在沉浸式環境中使用基于 通用場景描述 (Universal Scene Description，OpenUSD) 的 NVIDIA Omniverse 數據集 ，從而將理解和見解提升到新的水平。 打造沉浸式空間體驗面臨獨特的挑戰。通常，XR 設備無法以逼真且引人入勝的體驗所需的細節水平渲染復雜的數據集。硬件限制會降低保真度，導致難以保留復雜的細節。為了應對這些挑戰，NVIDIA 在 CES 2025 上宣布 ，Omniverse 平臺現在包含 Omniverse 數字孿生工作流的空間流 ，可實現具有出色視覺保真度和性能的 XR 體驗。合作伙伴 Accenture、
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2024 年 NVIDIA 6G 開發者日的 5 大關鍵收獲
Wed, 18 Dec 2024 09:30:38 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=12495
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2024 年 NVIDIA 6G 開發者日讓 6G 研發社區成員共聚一堂 ，分享見解，并學習使用 NVIDIA 6G 研究工具的新方式。來自世界各地的 1,300 多名學術和行業研究人員參加了此次虛擬活動。會上，NVIDIA、ETH Zürich、Keysight、Northeastern University、Samsung、Softbank 和 University of Oulu 發表了演講。本文將探討本次活動的五個要點。 預計 6G 將駕 AI 浪潮，為消費者和企業釋放新的潛力，并改變電信基礎設施。這是 NVIDIA 高級副總裁 Ronnie Vasishta 發表的主題演講 的關鍵信息。隨著生成式 AI 和 AI 應用的采用率迅速增長，AI 增強型端點正在進行交互并在移動中做出決策，從而在電信網絡上產生大量語音、視頻、數據和 AI 流量。
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NVIDIA Air 簡要介紹
Thu, 12 Dec 2024 09:14:16 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=12325
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AI 的出現帶來了一種新型數據中心，即 AI 工廠 ，專門用于處理 AI 工作負載。AI 工作負載的范圍和規模可能會有很大差異，但在每種情況下，網絡都是確保高性能和更快實現價值的關鍵。 為縮短 AI 部署時間并提高投資回報率， NVIDIA Air 助力企業組織構建網絡基礎設施的數字孿生。在基于云的 NVIDIA Air 界面中，您可以對 AI 工廠中的每個交換機、適配器和電纜進行建模。 此數字孿生提供了一個虛擬環境，用于測試和驗證網絡調配、自動化、安全策略等。網絡管理員可以在單個硬件交付之前開始執行這些第 0 天操作。 NVIDIA Air 專門面向模擬真實的數據中心環境。它提供了執行此類壯舉所需的巨大速度、資源和網絡功能。您可以在幾秒鐘內啟動新服務器，幾分鐘內即可啟動數十甚至數百臺。 它還提供了多種版本的不同網絡操作系統，可安裝在您的交換機上，
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聚焦：借助 AVEVA 動態模擬和 NVIDIA Raptor 推進自動駕駛操作
Thu, 21 Nov 2024 07:01:57 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=12164
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工業工程師正在利用人工智能構建先進的流程模擬解決方案，并加快能源、電力和化學行業實現完全自主運營的進程。 融合人工智能的深度強化學習（DRL）代理正在幫助將傳統的工業自動化轉變為核心控制、現場和生產流程的工業自主。這是使用 智能體人工智能 進行高級推理和迭代規劃，旨在實現人類在循環中的目標，通過這種方式，能夠實現新的應用，例如高級工業控制、系統級自主和完全自主的工廠。 在本文中，我們將探討工業軟件領域的領導者 AVEVA 如何將其 Dynamic Simulation 平臺與 NVIDIA Raptor DRL 引擎集成，以最大限度地提高工業設備的產量、減少計劃外停機時間并提高產品質量。 傳統的高級控制技術 (例如高級過程控制或閉環實時優化) 非常適合可重復過程。當工廠條件相對穩定以優化能源消耗、排放和生產時，就會出現這種情況。然而，工業廠房會發生瞬變事件，
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將實時 IoT 數據連接到數字孿生，實現 3D 遠程監控
Tue, 19 Nov 2024 09:33:35 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=12202
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隨著企業越來越多地將 AI 集成到其工業運營中，以提供更自動化和自主化的設施，越來越多的運營團隊開始集中在遠程運營中心。這些團隊通過這些中心監視、操作分布式生產站點，并為其提供專家指導。 新一代 3D 遠程監控解決方案由計算機圖形、加速計算和 通用場景描述（Universal Scene Description，簡稱 OpenUSD） 等開放標準的進步提供支持，正在通過消除 IT 和運營技術之間的孤島來改變工業運營。這使運營專家能夠快速識別和解決問題，在大規模上模擬運營并優化生產。 為幫助開發者構建先進的 AI 啟用的 3D 應用和工作流，以支持操作團隊，NVIDIA 和 Microsoft Azure 開發了一個參考架構、 Microsoft Azure Arc Jumpstart 指南和一個 公共 GitHub 庫 。
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利用 AI 支持的虛擬風洞進行流體流動學習
Mon, 14 Oct 2024 04:53:47 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=11747
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即使在工程教育方面，也沒有足夠的時間做所有事情。雇主希望工程師能夠使用模擬工具來加速迭代研究、設計和開發。一些講師試圖通過教授數周或數月的課程來解決這一問題，課程內容包括數值方法的推導、離散化方法、湍流模型的復雜性等。 遺憾的是，專注于基礎知識幾乎沒有時間或根本沒有時間幫助培養更高級別的技能和直覺，而這正是雇主想要和需要的 其他人則試圖通過一種應用方法來解決這一問題。在學生學習軟件教程和更復雜的項目時指導和指導他們，這看起來似乎是一種解決方案。 這是一個陷阱。我們要求學生深入研究具有復雜界面和無限設置的軟件包，這些軟件包是為適應任何和所有特殊用例而設計和開發的，而不是學習基礎知識。這使學生能夠在一定程度上熟悉模擬項目和軟件，但犧牲了對數值方法基礎知識的理解。這種方法也無法提供雇主所尋求的技能。 下面簡要概述了我開發的方法：面向工程專業學生的更直觀、
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AI 驅動模擬和數字孿生技術助力手術機器人技術創新發展
Mon, 14 Oct 2024 04:49:40 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=11744
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在手術室中集成機器人手術助手（RSAs）為外科醫生和患者的治療效果帶來了巨大的優勢。目前，這些手術機器人平臺由經過訓練的外科醫生在控制臺中通過遠程操作進行操作，可提高靈活性，從而簡化手術工作流程并減輕外科醫生的工作量。探索下一代手術助手的視覺行為克隆，可以進一步增強機器人輔助手術的能力和效率。 本文將介紹用于機器人手術輔助的兩個模板框架： 手術首次交互式自主助理（SuFIA） 和 手術首次交互式自主助理 – 行為克隆（SuFIA-BC）。SuFIA 使用自然語言引導和大語言模型（LLMs）來實現手術機器人的高級規劃和控制，而 SuFIA-BC 則通過行為克隆（BC）技術提高機器人手術助理的靈活性和精度。這些框架將探索 LLMs 和 BC 技術的近期進展，并對其進行調整，以便出色應對手術場景的獨特挑戰。 這項研究旨在加速手術機器人助手的開發，最終目標是減輕外科醫生的疲勞、
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