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對話NVIDIA英偉達(dá):AI已照進(jìn)現(xiàn)實

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對話NVIDIA英偉達(dá):AI已照進(jìn)現(xiàn)實

來聽 NVIDIA 英偉達(dá)的專家們聊聊,如何將物理世界模擬和 AI 融合在一起。

文|MetaPost

NVIDIA 創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官黃仁勛在 GTC 2024 主題演講上表示:下一波 AI 浪潮將是 AI 對物理世界的學(xué)習(xí)。

當(dāng)下,全球范圍內(nèi)價值超過50萬億美金的行業(yè)正在競相實現(xiàn)數(shù)字化,數(shù)字孿生技術(shù)正在賦能千行百業(yè)。NVIDIA Omniverse 中國區(qū)業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人何展表示,AI 正在進(jìn)入物理世界。每一棟建筑、每一個倉庫、每一個工廠,都將實現(xiàn) AI 化,并持續(xù)優(yōu)化。新一代的數(shù)字孿生更需要使用數(shù)字化的技術(shù)、模擬世界的技術(shù),來訓(xùn)練和測試 AI。

生成式 AI 有望徹底改變它所觸及的每一個行業(yè),掌握技術(shù)是迎接挑戰(zhàn)的關(guān)鍵。而我們想要的 AI 一定是值得信賴的、高性能的,這樣級別的 AI,需要在一個遵守物理定律的數(shù)字孿生世界中進(jìn)行模擬、驗證和仿真。

來聽 NVIDIA 英偉達(dá)的專家們聊聊,如何將物理世界模擬和 AI 融合在一起。

01、NVIDIA 的“三大靈魂”

今年的 GTC 主題演講上,黃仁勛說:“計算機(jī)圖形學(xué)、物理學(xué)引擎模擬仿真和 AI 是 NVIDIA 的靈魂所在?!?/p>

1、計算機(jī)圖形學(xué)

眾所周知,NVIDIA 是靠圖形學(xué)起家的。何展表示,不夸張地說,幾乎每一位 NVIDIA 的員工都以此為傲。利用 NVIDIA 的底層技術(shù),開發(fā)者們可以將現(xiàn)實世界中每一個真實存在物品,都極度逼真地渲染及模擬出來。

2、 物理世界模擬技術(shù)

有了可以以假亂真的計算機(jī)圖形學(xué)技術(shù),做出了好的數(shù)字資產(chǎn),要真正賦能到應(yīng)用,還缺一個要素——物理世界模擬技術(shù)。

來看兩個例子,一個是從宏觀的世界去模擬,一個是在極其微小的粒子世界里做模擬技術(shù),以賦能應(yīng)用。

通過 Omniverse 渲染引擎模擬粒子爆炸的實際情況,運用大量的計算去模擬真實的粒子分析,并且加速了很多倍,以呈現(xiàn)真實的效果。

微觀世界分子結(jié)構(gòu)異常復(fù)雜的設(shè)計也需要模擬,且物理準(zhǔn)確模擬非常重要。一個簡單的例子,如果模擬精準(zhǔn)度不夠真實,那么我們今天的靶向藥物治療等方式,就都是無效的。

3、 AI 技術(shù)

過去幾年,AI 技術(shù)的變革顛覆了眾多行業(yè)。有了 AI 的加持,Omniverse 也帶來了全新的功能和體驗。

怎樣通過 AI 技術(shù)快速構(gòu)建一座數(shù)字孿生工廠?首先用 2D 的 PDF 圖紙,通過文字描述生成 3D 結(jié)構(gòu),用到的工具是 NVIDIA 的 DeepSearch,可以通過深度學(xué)習(xí)的方式檢索出你想要的模型資產(chǎn),并放置在數(shù)字孿生環(huán)境中。接著調(diào)用SA軟件 BlenderGPT,通過文字生成工廠系統(tǒng)。再用 Adobe 通過文字生成大理石地面。然后通過其他軟件生成 GIS 數(shù)據(jù),最終一個數(shù)字孿生工廠的 Demo 便完成了。

這一過程較傳統(tǒng)設(shè)計有了巨大的變化,無需操作其他軟件,只需通過文字和 Omniverse 便完成了這樣一個復(fù)雜的數(shù)字孿生制作過程。過去,如此復(fù)雜、專業(yè)的設(shè)計需要科班出身的設(shè)計師以及在工廠的實踐經(jīng)驗才能完成。現(xiàn)在,NVIDIA 提供的技術(shù)和平臺可以讓每個用戶,只需輸入文字、會使用 Omniverse 的平臺軟件,就可以完成。

這就是 AI 和 Omniverse 結(jié)合之后實現(xiàn)的全新設(shè)計流程。

以上,NVIDIA 的三大靈魂,融合起來就是 Omniverse 。數(shù)據(jù)顯示,Omniverse 由超過300萬行的代碼編寫而成,在全球范圍內(nèi)已經(jīng)集成和整合了超過240款工具軟件。如今,Omniverse 的數(shù)字孿生幾乎無處不在,涵蓋汽車、制造、媒體、建筑、能源、科學(xué)運算仿真等等各行各業(yè)。

02、融合三大靈魂的 Omniverse能做什么?

“三大靈魂”全部融合在一起,能做什么?

全球氣候模型 Earth-2,需要進(jìn)行 3D 交互式的天氣和季候數(shù)據(jù)的數(shù)字孿生模型,不僅要訓(xùn)練大量的數(shù)據(jù),還要把它們數(shù)字化。在這個模型中,我們可以看氣象的走向、大氣河的流動,還能看到颶風(fēng),并且精確到1公里范圍內(nèi),以幫助人類預(yù)測它的準(zhǔn)確路徑。充分應(yīng)用了圖形學(xué)、物理世界模擬仿真,以及 AI。

能否用“三大靈魂”分析更多事呢?如何把這些技術(shù)融入到真實的企業(yè)應(yīng)用環(huán)境中至關(guān)重要。

比如,用 AMR 小車(自主移動機(jī)器人)眼中的數(shù)字孿生,同時還制作了大量“場站”數(shù)字孿生,以及工作人員視角下的數(shù)字孿生,這么多的數(shù)字孿生,通過 USD API,連接到 Omniverse Cloud 上,整合背后超強(qiáng)的算力,不斷優(yōu)化布局,來響應(yīng)突發(fā)事件的管理,以及和 LLM 一系列的交互。

每一個場站的布局背后都有很多的數(shù)字孿生模型,就像有一只無形的手在操作,這個手就是 AI Agents,輔助這個標(biāo)點符號里每一個場站 ARM 小車最優(yōu)的路徑,這就是物理世界和數(shù)字世界交互的一個非常生動的例子。

給一輛小車布一個最優(yōu)路徑嘗試一下,再給它一個突發(fā)事件,看它如何實時調(diào)整路徑。假設(shè)這邊貨架突然倒塌,它能否及時調(diào)整路徑?可以看到,ARM 小車不但重新規(guī)劃了自己的路徑,路過時還對 AI Agents 說:“我感覺出現(xiàn)問題了,你趕緊去處理。”這個過程背后技術(shù)的復(fù)雜程度其實是非常高的,同時需要數(shù)字孿生模型、AI 和算力。

而隨著各行業(yè)競相將自己重塑為軟件驅(qū)動的科技公司,每個領(lǐng)域的生成式 AI 也都如雨后春筍般興起,3D 數(shù)據(jù)正在實現(xiàn)互操作性,高級圖形學(xué)以及從邊緣到云的仿真計算能力的進(jìn)步,都為各行業(yè)的物理流程數(shù)字化帶來了全新機(jī)遇。

03、仿真工作流,加速 AI 訓(xùn)練

今年 GTC 上,Omniverse 帶來的最大更新便是 Omniverse Cloud API,把 Omniverse 放到云端,提供一個應(yīng)用程序編程接口 API,讓開發(fā)人員可以將 Omniverse 最核心的技術(shù)直接集成到已有的應(yīng)用層和工作流中。

Omniverse 不僅可以幫助全球工業(yè)企業(yè)加速自動駕駛車輛、人形機(jī)器人、智能倉儲、大規(guī)模智慧城市等工作流程,Omniverse Cloud API,更將為基于 AI 的數(shù)字孿生仿真工作流的訓(xùn)練、模擬,以及后階段的部署帶來全新加速。

隨著全球自動駕駛汽車和機(jī)器人需求的不斷增加,AI 開發(fā)人員可能需要更多的傳感器數(shù)據(jù)來進(jìn)行訓(xùn)練、測試、驗證這些 AI 的感知系統(tǒng),而這些感知系統(tǒng)可以通過傳感器模擬方式去實現(xiàn)一個合成數(shù)據(jù)的 1:1 數(shù)字孿生世界,在 Omniverse 構(gòu)架的虛擬世界里進(jìn)行訓(xùn)練、測試、仿真、驗證等。這些合成數(shù)據(jù)都需要物理上非常精確的、符合物理定律的渲染。

AI 是如何在虛擬世界中進(jìn)行訓(xùn)練的?

AI 和仿真最重要的是軟件在環(huán)(SIL)和硬件在環(huán)(HIL)。將所有機(jī)器人、自動駕駛汽車、自主移動設(shè)備、傳感器全部仿真放在 Omniverse 里,環(huán)境、場景都是實時渲染出來的,以實時喂料的方式喂給機(jī)器人的傳感器,傳感器看到的數(shù)據(jù)是假的,傳感器本身也是虛擬出來的,汽車傳感器看到的畫面也是合成數(shù)據(jù)。把虛擬傳感器捕捉到的數(shù)據(jù),和汽車傳感器得到的數(shù)據(jù)融合在一起,放在數(shù)字孿生里渲染,稱之為 SIL。將 SIL 里訓(xùn)練好的模型,部署到硬件設(shè)備上,再做物理的路測或環(huán)境測試,叫做 HIL。做強(qiáng)化學(xué)習(xí)的時候,要確保學(xué)習(xí)環(huán)境是真實有效的,訓(xùn)練好的模型也是真實有效的,最后再到物理世界去部署。

最終,機(jī)器人系統(tǒng)、AI 和 Omniverse 形成了技術(shù)閉環(huán)。

04、Omniverse 登錄 Apple Vision Pro

全球最受矚目的兩家科技巨頭攜手,NVIDIA 與 Apple 一起,把 Omniverse 帶到了 Apple Vision Pro 中去,將許多 3D 工作流尤其是工業(yè)環(huán)境下的數(shù)字孿生的工作流游戲化,打破了傳統(tǒng)的工業(yè)工作流程。

Omniverse 里的 GPU 是頂尖的 RTX GPU,三大核心點:

1.傳統(tǒng)著色的部分,可以用來做像素的渲染,確保畫面是美輪美奐的;

2.光線追蹤加速,用包裹體便利的方式去做實時光線追蹤,延遲更低,幀率更高,與用戶的互動性也更強(qiáng);

3. Tensor,RTX GPU 里有針對張量運算的 tensor 運算,還可以加速 AI 的訓(xùn)練,如大模型、GenA、neural graphics、NeRF 等,都可以用 AI 去運算。

在云端 Omniverse API 連接各種應(yīng)用程序,基于 USD 或 OpenUSD 打通數(shù)字資產(chǎn)之間的連接和調(diào)用,再通過 RTX GPU 強(qiáng)大的算力和符合物理定律的實時光線追蹤完成畫面渲染,最后呈現(xiàn)在 Apple Vision Pro 用戶眼前的就是真實的 3D 空間場景。

Omniverse 強(qiáng)大的空間計算帶來的全新工作流,使得設(shè)計師可以在 Apple Vision Pro 里實現(xiàn)沉浸式體驗,以及人、產(chǎn)品、流程與物理空間之間的無縫互動。在 MR 里設(shè)計出的虛擬產(chǎn)品將與物理世界中的實際產(chǎn)品一模一樣,所見即所得,想想都令人興奮。

結(jié)語:

波士頓咨詢公司(BCG)對企業(yè)最高管理層的調(diào)查顯示,近四分之三的管理者計劃在今年增加公司的技術(shù)投資,89% 的管理者將 AI 和生成式 AI 列為前三大優(yōu)先事項中。超半數(shù)的企業(yè)希望利用 AI 提高生產(chǎn)力、改善客戶服務(wù)和提升 IT 效率,以實現(xiàn)降本增效。

“AI 已經(jīng)進(jìn)入了物理世界。未來將是可生成的?!?/p>

本文為轉(zhuǎn)載內(nèi)容,授權(quán)事宜請聯(lián)系原著作權(quán)人。

英偉達(dá)

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對話NVIDIA英偉達(dá):AI已照進(jìn)現(xiàn)實

來聽 NVIDIA 英偉達(dá)的專家們聊聊,如何將物理世界模擬和 AI 融合在一起。

文|MetaPost

NVIDIA 創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官黃仁勛在 GTC 2024 主題演講上表示:下一波 AI 浪潮將是 AI 對物理世界的學(xué)習(xí)。

當(dāng)下,全球范圍內(nèi)價值超過50萬億美金的行業(yè)正在競相實現(xiàn)數(shù)字化,數(shù)字孿生技術(shù)正在賦能千行百業(yè)。NVIDIA Omniverse 中國區(qū)業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人何展表示,AI 正在進(jìn)入物理世界。每一棟建筑、每一個倉庫、每一個工廠,都將實現(xiàn) AI 化,并持續(xù)優(yōu)化。新一代的數(shù)字孿生更需要使用數(shù)字化的技術(shù)、模擬世界的技術(shù),來訓(xùn)練和測試 AI。

生成式 AI 有望徹底改變它所觸及的每一個行業(yè),掌握技術(shù)是迎接挑戰(zhàn)的關(guān)鍵。而我們想要的 AI 一定是值得信賴的、高性能的,這樣級別的 AI,需要在一個遵守物理定律的數(shù)字孿生世界中進(jìn)行模擬、驗證和仿真。

來聽 NVIDIA 英偉達(dá)的專家們聊聊,如何將物理世界模擬和 AI 融合在一起。

01、NVIDIA 的“三大靈魂”

今年的 GTC 主題演講上,黃仁勛說:“計算機(jī)圖形學(xué)、物理學(xué)引擎模擬仿真和 AI 是 NVIDIA 的靈魂所在。”

1、計算機(jī)圖形學(xué)

眾所周知,NVIDIA 是靠圖形學(xué)起家的。何展表示,不夸張地說,幾乎每一位 NVIDIA 的員工都以此為傲。利用 NVIDIA 的底層技術(shù),開發(fā)者們可以將現(xiàn)實世界中每一個真實存在物品,都極度逼真地渲染及模擬出來。

2、 物理世界模擬技術(shù)

有了可以以假亂真的計算機(jī)圖形學(xué)技術(shù),做出了好的數(shù)字資產(chǎn),要真正賦能到應(yīng)用,還缺一個要素——物理世界模擬技術(shù)。

來看兩個例子,一個是從宏觀的世界去模擬,一個是在極其微小的粒子世界里做模擬技術(shù),以賦能應(yīng)用。

通過 Omniverse 渲染引擎模擬粒子爆炸的實際情況,運用大量的計算去模擬真實的粒子分析,并且加速了很多倍,以呈現(xiàn)真實的效果。

微觀世界分子結(jié)構(gòu)異常復(fù)雜的設(shè)計也需要模擬,且物理準(zhǔn)確模擬非常重要。一個簡單的例子,如果模擬精準(zhǔn)度不夠真實,那么我們今天的靶向藥物治療等方式,就都是無效的。

3、 AI 技術(shù)

過去幾年,AI 技術(shù)的變革顛覆了眾多行業(yè)。有了 AI 的加持,Omniverse 也帶來了全新的功能和體驗。

怎樣通過 AI 技術(shù)快速構(gòu)建一座數(shù)字孿生工廠?首先用 2D 的 PDF 圖紙,通過文字描述生成 3D 結(jié)構(gòu),用到的工具是 NVIDIA 的 DeepSearch,可以通過深度學(xué)習(xí)的方式檢索出你想要的模型資產(chǎn),并放置在數(shù)字孿生環(huán)境中。接著調(diào)用SA軟件 BlenderGPT,通過文字生成工廠系統(tǒng)。再用 Adobe 通過文字生成大理石地面。然后通過其他軟件生成 GIS 數(shù)據(jù),最終一個數(shù)字孿生工廠的 Demo 便完成了。

這一過程較傳統(tǒng)設(shè)計有了巨大的變化,無需操作其他軟件,只需通過文字和 Omniverse 便完成了這樣一個復(fù)雜的數(shù)字孿生制作過程。過去,如此復(fù)雜、專業(yè)的設(shè)計需要科班出身的設(shè)計師以及在工廠的實踐經(jīng)驗才能完成?,F(xiàn)在,NVIDIA 提供的技術(shù)和平臺可以讓每個用戶,只需輸入文字、會使用 Omniverse 的平臺軟件,就可以完成。

這就是 AI 和 Omniverse 結(jié)合之后實現(xiàn)的全新設(shè)計流程。

以上,NVIDIA 的三大靈魂,融合起來就是 Omniverse 。數(shù)據(jù)顯示,Omniverse 由超過300萬行的代碼編寫而成,在全球范圍內(nèi)已經(jīng)集成和整合了超過240款工具軟件。如今,Omniverse 的數(shù)字孿生幾乎無處不在,涵蓋汽車、制造、媒體、建筑、能源、科學(xué)運算仿真等等各行各業(yè)。

02、融合三大靈魂的 Omniverse能做什么?

“三大靈魂”全部融合在一起,能做什么?

全球氣候模型 Earth-2,需要進(jìn)行 3D 交互式的天氣和季候數(shù)據(jù)的數(shù)字孿生模型,不僅要訓(xùn)練大量的數(shù)據(jù),還要把它們數(shù)字化。在這個模型中,我們可以看氣象的走向、大氣河的流動,還能看到颶風(fēng),并且精確到1公里范圍內(nèi),以幫助人類預(yù)測它的準(zhǔn)確路徑。充分應(yīng)用了圖形學(xué)、物理世界模擬仿真,以及 AI。

能否用“三大靈魂”分析更多事呢?如何把這些技術(shù)融入到真實的企業(yè)應(yīng)用環(huán)境中至關(guān)重要。

比如,用 AMR 小車(自主移動機(jī)器人)眼中的數(shù)字孿生,同時還制作了大量“場站”數(shù)字孿生,以及工作人員視角下的數(shù)字孿生,這么多的數(shù)字孿生,通過 USD API,連接到 Omniverse Cloud 上,整合背后超強(qiáng)的算力,不斷優(yōu)化布局,來響應(yīng)突發(fā)事件的管理,以及和 LLM 一系列的交互。

每一個場站的布局背后都有很多的數(shù)字孿生模型,就像有一只無形的手在操作,這個手就是 AI Agents,輔助這個標(biāo)點符號里每一個場站 ARM 小車最優(yōu)的路徑,這就是物理世界和數(shù)字世界交互的一個非常生動的例子。

給一輛小車布一個最優(yōu)路徑嘗試一下,再給它一個突發(fā)事件,看它如何實時調(diào)整路徑。假設(shè)這邊貨架突然倒塌,它能否及時調(diào)整路徑?可以看到,ARM 小車不但重新規(guī)劃了自己的路徑,路過時還對 AI Agents 說:“我感覺出現(xiàn)問題了,你趕緊去處理?!边@個過程背后技術(shù)的復(fù)雜程度其實是非常高的,同時需要數(shù)字孿生模型、AI 和算力。

而隨著各行業(yè)競相將自己重塑為軟件驅(qū)動的科技公司,每個領(lǐng)域的生成式 AI 也都如雨后春筍般興起,3D 數(shù)據(jù)正在實現(xiàn)互操作性,高級圖形學(xué)以及從邊緣到云的仿真計算能力的進(jìn)步,都為各行業(yè)的物理流程數(shù)字化帶來了全新機(jī)遇。

03、仿真工作流,加速 AI 訓(xùn)練

今年 GTC 上,Omniverse 帶來的最大更新便是 Omniverse Cloud API,把 Omniverse 放到云端,提供一個應(yīng)用程序編程接口 API,讓開發(fā)人員可以將 Omniverse 最核心的技術(shù)直接集成到已有的應(yīng)用層和工作流中。

Omniverse 不僅可以幫助全球工業(yè)企業(yè)加速自動駕駛車輛、人形機(jī)器人、智能倉儲、大規(guī)模智慧城市等工作流程,Omniverse Cloud API,更將為基于 AI 的數(shù)字孿生仿真工作流的訓(xùn)練、模擬,以及后階段的部署帶來全新加速。

隨著全球自動駕駛汽車和機(jī)器人需求的不斷增加,AI 開發(fā)人員可能需要更多的傳感器數(shù)據(jù)來進(jìn)行訓(xùn)練、測試、驗證這些 AI 的感知系統(tǒng),而這些感知系統(tǒng)可以通過傳感器模擬方式去實現(xiàn)一個合成數(shù)據(jù)的 1:1 數(shù)字孿生世界,在 Omniverse 構(gòu)架的虛擬世界里進(jìn)行訓(xùn)練、測試、仿真、驗證等。這些合成數(shù)據(jù)都需要物理上非常精確的、符合物理定律的渲染。

AI 是如何在虛擬世界中進(jìn)行訓(xùn)練的?

AI 和仿真最重要的是軟件在環(huán)(SIL)和硬件在環(huán)(HIL)。將所有機(jī)器人、自動駕駛汽車、自主移動設(shè)備、傳感器全部仿真放在 Omniverse 里,環(huán)境、場景都是實時渲染出來的,以實時喂料的方式喂給機(jī)器人的傳感器,傳感器看到的數(shù)據(jù)是假的,傳感器本身也是虛擬出來的,汽車傳感器看到的畫面也是合成數(shù)據(jù)。把虛擬傳感器捕捉到的數(shù)據(jù),和汽車傳感器得到的數(shù)據(jù)融合在一起,放在數(shù)字孿生里渲染,稱之為 SIL。將 SIL 里訓(xùn)練好的模型,部署到硬件設(shè)備上,再做物理的路測或環(huán)境測試,叫做 HIL。做強(qiáng)化學(xué)習(xí)的時候,要確保學(xué)習(xí)環(huán)境是真實有效的,訓(xùn)練好的模型也是真實有效的,最后再到物理世界去部署。

最終,機(jī)器人系統(tǒng)、AI 和 Omniverse 形成了技術(shù)閉環(huán)。

04、Omniverse 登錄 Apple Vision Pro

全球最受矚目的兩家科技巨頭攜手,NVIDIA 與 Apple 一起,把 Omniverse 帶到了 Apple Vision Pro 中去,將許多 3D 工作流尤其是工業(yè)環(huán)境下的數(shù)字孿生的工作流游戲化,打破了傳統(tǒng)的工業(yè)工作流程。

Omniverse 里的 GPU 是頂尖的 RTX GPU,三大核心點:

1.傳統(tǒng)著色的部分,可以用來做像素的渲染,確保畫面是美輪美奐的;

2.光線追蹤加速,用包裹體便利的方式去做實時光線追蹤,延遲更低,幀率更高,與用戶的互動性也更強(qiáng);

3. Tensor,RTX GPU 里有針對張量運算的 tensor 運算,還可以加速 AI 的訓(xùn)練,如大模型、GenA、neural graphics、NeRF 等,都可以用 AI 去運算。

在云端 Omniverse API 連接各種應(yīng)用程序,基于 USD 或 OpenUSD 打通數(shù)字資產(chǎn)之間的連接和調(diào)用,再通過 RTX GPU 強(qiáng)大的算力和符合物理定律的實時光線追蹤完成畫面渲染,最后呈現(xiàn)在 Apple Vision Pro 用戶眼前的就是真實的 3D 空間場景。

Omniverse 強(qiáng)大的空間計算帶來的全新工作流,使得設(shè)計師可以在 Apple Vision Pro 里實現(xiàn)沉浸式體驗,以及人、產(chǎn)品、流程與物理空間之間的無縫互動。在 MR 里設(shè)計出的虛擬產(chǎn)品將與物理世界中的實際產(chǎn)品一模一樣,所見即所得,想想都令人興奮。

結(jié)語:

波士頓咨詢公司(BCG)對企業(yè)最高管理層的調(diào)查顯示,近四分之三的管理者計劃在今年增加公司的技術(shù)投資,89% 的管理者將 AI 和生成式 AI 列為前三大優(yōu)先事項中。超半數(shù)的企業(yè)希望利用 AI 提高生產(chǎn)力、改善客戶服務(wù)和提升 IT 效率,以實現(xiàn)降本增效。

“AI 已經(jīng)進(jìn)入了物理世界。未來將是可生成的。”

本文為轉(zhuǎn)載內(nèi)容,授權(quán)事宜請聯(lián)系原著作權(quán)人。