早在去年 6 月,Isaac Sim 就已经以公测形式推出。特点是允许设计师模拟机器人和现实世界的模型交互,比如仓库和工厂车间的数字重建。
用户可借助模拟传感器生成数据集,在现实世界中的机器人上训练模型,并且利用来自批量并行、以及独特的模拟合成数据,来提升模型的性能。
这样的表述,并非营销层面的噱头。有研究指出,合成数据可以帮助试图实施 AI 解决方案、但又遇到诸多发展挑战的企业纾困。
麻省理工学院(MIT)的研究人员,最近还找到了一种使用合成数据对图像进行分类的方法。
更何况各大自动驾驶汽车公司都在积极使用模拟数据,来填补其从道路上收集真实数据的短板。
英伟达表示,即将发布的 Isaac Sim 可在 AWS RoboMaker 和 NVIDIA NGC 上使用,并支持部署到任何公共云、且很快会登陆该公司的 Omniverse Cloud 平台。
企业客户能够将在云平台上使用实时车队任务分配和路线规划引擎,并借助 NVIDIA cuOpt 来优化机器人的路径规划性能。
英伟达高级产品营销经理 Gerard Andrews 在一篇博客文章中写道:
云端 Isaac Sim 能够汇聚分布在世界各地的开发团队,让他们同享一个虚拟世界,并在其中模拟和训练机器人。
与此同时,在云端运行的 Isaac Sim,意味着开发人员不再依赖于强大的工作站来运行模拟,并可在任何设备上配置、管理和查看模拟的结果。
接着来聊聊 Jetson Orin Nano:英伟达在 3 月推出了 Jetson Orin,这是该公司用于边缘计算的下一代 ARM 单板机。
该系列首位成员是 Jetson AGX Orin,但我们现又迎来了 Orin Nano —— 它以更实惠的配置,拓展了 Jetson Orin 家族的产品阵容。
Orin Nano 具有该系列迄今为止最小的外形尺寸,全速运行时可执行高达每秒 40 万亿次的操作(TOPS)。
作为 Jetson 家族的最入门 SKU,英伟达还提供了六款基于 Orin 的生产模块 —— 适用于一系列机器人和本地离线计算应用程序。
值得一提的是,Orin Nano 采用了与英伟达先前宣布的 Orin NX 兼容的模块,支持 2020 年问世的 Ampere GPU 架构的 AI 应用程序管道。
感兴趣的开发者可于明年 1 月入手两个版本,其售价为 199 美元。其中 Orin Nano 8GB 具有 7~15W 的可配置功率,性能为 40 TOPS;而 Orin Nano 4GB 具有 5~10W 的较低功率,性能为 20 TOPS 。
英伟达嵌入式与边缘计算副总裁 Deepu Talla 在一份声明中称:
自六个月前宣布推出 Jetson AGX Orin 以来,其已得到超过 1000 名客户和 150 家合作伙伴的采用。而随着 Orin Nano 的到来,这一趋势还将显著扩大。
此外在价格方面,Jetson AGX Orin 的成本远超 1000 美元,而 Orin Nano 要实惠得多 —— 它为入门级边缘 AI 和机器人技术设立了新的标准。
最后,英伟达悄然放出了 IGX 的一瞥 —— 作为一套适用于“高精度”边缘 AI 的平台(尤其是制造业和物流等应用场景),该公司称其可为工厂、仓库、诊所、医院等需要高度监管的环境,提供了额外的安全层和低延迟的 AI 性能体验。
作为 IGX 平台的一部分,IGX Orin 是一款用于资助工业机器和医疗设备的 AI 芯片。
英伟达称,适用于原型和产品测试的开发工具包,将于明年初向企业提供。
每个工具包都具有集成的 GPU / GPU,以及具有安全特性的软件堆栈,可针对不同的用例进行配置和编程。
英伟达补充道,目前其正在与 Canonical、Red Hat 和 SUSE 等 Linux 发行版的开发商合作,以期为 IGX 提供长期且全栈的支持。首席执行官黄仁勋在一份声明中表示:
随着人类越来越多地与机器人合作,各行业正在为人工智能和计算制定新的功能安全标准。
而 IGX 将帮助公司构建下一代软件定义的工业和医疗设备,以使之能够在与人类相同的环境中安全运行。
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