推动下一代
机器人和边缘 AI 解决方案
概览
使用 NVIDIA 训练、仿真和部署 AI
随着物理AI边缘系统和基础设施自动化程度不断提高，它们必须自主感知、规划和执行复杂的任务——从交通模式检测以及工业检测到仓库和物流中的自主移动机器人。
为了开发和部署下一代自主 AI 系统，需要一个新的框架。这包含为各种任务训练多模式、通用 AI 模型，然后在仿真环境中测试和验证这些模型及其相关软件。最后，将整个堆栈部署在物理边缘 AI 系统上以实时执行操作。
NVIDIA 的三台计算机——用于训练、仿真和部署，对于实现自主边缘解决方案的类人智能至关重要。
技术
探索解决方案背后的技术
训练
NVIDIA DGX 是训练大型通用 AI 基础模型以感知物理世界并与之互动的最佳平台。它提供了计算、网络和 GPU 优化框架 (如 NVIDIA NeMo™) 的最佳组合，可使用 NVIDIA NIM™ 进行部署。
仿真
NVIDIA OVX 支持合成数据生成、使用 NVIDIA Isaac™ Lab 进行机器人学习以及使用 OpenUSD 和 Omniverse Cloud Sensor RTX™ 进行测试，使用物理精确的仿真评估各种场景。
部署
NVIDIA Jetson™ 和 IGX 为您提供可扩展的平台，以使用强大的 AI 计算、高速 I/O 和 NVIDIA AI 软件 (包括用于视觉 AI 应用程序的 NVIDIA Metropolis) 部署您的整个机器人堆栈。
解决方案
深入了解我们的机器人开发和边缘 AI 解决方案
隆重推出 NVIDIA DGX Spark
DGX Spark 将 Grace Blackwell 的强大功能引入开发者桌面。GB10 高密度芯片与 128 GB 的统一系统内存相结合，使 AI 研究人员、数据科学家和学生能够在本地处理具有高达 2000 亿个参数的 AI 模型。
