Infrastruktur AI Terwujud: Kebutuhan GPU untuk Robotika dan AI Fisik

Diperbarui 11 Desember 2025

Pembaruan Desember 2025: NVIDIA Isaac Sim kini berjalan di AWS EC2 G6e (GPU L40S) dengan peningkatan skalabilitas simulasi 2x lipat. Pabrik AI industri Jerman meluncur dengan 10.000 GPU DGX B200 untuk aplikasi manufaktur. AI fisik mencakup kendaraan otonom, manipulator industri, humanoid, dan pabrik yang dioperasikan robot—membutuhkan pelatihan sensor multi-modal, simulasi fisika kompleks, dan deployment edge secara real-time.

NVIDIA Isaac Sim kini berjalan di instance cloud GPU L40S dalam instance Amazon EC2 G6e, menawarkan peningkatan 2x untuk skalabilitas simulasi robotika dan pelatihan model AI yang lebih cepat.[^1] Opsi deployment ini mencontohkan bagaimana infrastruktur cloud memperluas akses ke kebutuhan komputasi masif dalam pengembangan AI terwujud. Sebuah pabrik AI industri yang direncanakan di Jerman akan menampilkan server NVIDIA DGX B200 dan RTX PRO yang dimulai dengan 10.000 GPU, memungkinkan pemimpin industri Eropa untuk mempercepat aplikasi manufaktur dari simulasi rekayasa hingga digital twin pabrik dan robotika.[^2]

AI fisik menggambarkan model AI yang memahami dan berinteraksi dengan dunia fisik, mewujudkan gelombang berikutnya mesin otonom termasuk mobil self-driving, manipulator industri, robot mobile, humanoid, dan infrastruktur yang dioperasikan robot seperti pabrik dan gudang.[^3] Kebutuhan infrastruktur berbeda secara fundamental dari model bahasa atau generator gambar: sistem AI terwujud harus dilatih pada modalitas sensor yang beragam, mensimulasikan fisika kompleks, dan di-deploy ke perangkat edge yang beroperasi secara real-time di bawah batasan fisik.

Arsitektur tiga komputer

Pendekatan NVIDIA terhadap infrastruktur robotika memisahkan beban kerja ke tiga platform komputasi yang dioptimalkan untuk kebutuhan berbeda.

DGX untuk pelatihan model

Sistem NVIDIA DGX menggabungkan perangkat lunak dan infrastruktur ideal untuk melatih model fondasi multi-modal untuk robot.[^4] Model robotika menerima tipe data beragam termasuk gambar kamera, point cloud lidar, pembacaan encoder sendi, dan pengukuran force-torque. Infrastruktur pelatihan harus menangani data heterogen dalam skala besar sambil mempertahankan throughput yang dibutuhkan untuk iterasi arsitektur model.

Model fondasi untuk robotika membutuhkan pelatihan pada data dunia nyata dan data sintetis dari simulasi. Volume data melebihi pelatihan model bahasa biasa karena input sensorik berdimensi tinggi dan korelasi temporal di sepanjang trajektori panjang. Sistem DGX menyediakan bandwidth interconnect dan kapasitas memori yang dituntut pelatihan multimodal masif.

Transfer learning dari model fondasi vision dan bahasa mempercepat pengembangan model robotika. Model yang dilatih pada data gambar dan teks skala internet menyediakan representasi yang dapat ditransfer ke persepsi dan penalaran robotik. Infrastruktur pelatihan mendukung fine-tuning model dasar masif ini pada data khusus robotika.

OVX untuk simulasi

Sistem OVX menyediakan performa grafis dan komputasi terdepan di industri untuk beban kerja simulasi.[^4] Rendering fotorealistis menghasilkan data pelatihan sintetis yang tidak dapat dibedakan dari gambar kamera nyata. Simulasi fisika menghasilkan pembacaan sensor dan perilaku robot yang cocok dengan realitas fisik.

Isaac Lab menggabungkan fisika paralel GPU dengan fidelitas tinggi, rendering fotorealistis, dan arsitektur modular untuk merancang lingkungan dan melatih kebijakan robot.[^5] Framework ini mengintegrasikan model aktuator, simulasi sensor multi-frekuensi, pipeline pengumpulan data, dan alat domain randomization. Fidelitas simulasi menentukan seberapa baik kebijakan yang dilatih ditransfer ke robot fisik.

Paralelisme masif mempercepat throughput simulasi. Fisika yang dipercepat GPU memungkinkan ribuan instance robot berlatih secara bersamaan di berbagai skenario. Paralelisme mengubah berminggu-minggu pengumpulan data dunia nyata menjadi berjam-jam pengalaman simulasi.

AGX untuk deployment

Sistem AGX termasuk NVIDIA Jetson menawarkan performa luar biasa dan efisiensi energi untuk deployment robotika.[^4] Deployment edge membutuhkan inferensi pada kecepatan sensor dalam anggaran daya yang disediakan robot bertenaga baterai. Platform komputasi harus sesuai dengan batasan fisik sambil menjalankan model canggih.

Jetson Orin menghadirkan hingga 275 TOPS performa AI dalam form factor yang sesuai untuk robot mobile dan manipulator. Platform ini menjalankan kode CUDA yang sama yang dikembangkan pada sistem DGX dan OVX, memungkinkan tooling yang konsisten di seluruh siklus hidup pengembangan.

Infrastruktur deployment harus menangani kebutuhan real-time yang diabaikan infrastruktur pelatihan. Control loop yang berjalan pada 100Hz atau lebih cepat menyisakan milidetik untuk inferensi. Platform edge harus menjamin batas latensi yang dicapai sistem pengembangan hanya secara rata-rata.

Kebutuhan infrastruktur simulasi

Infrastruktur simulasi menentukan kecepatan pengembangan AI terwujud dengan mengontrol seberapa cepat tim melakukan iterasi pada arsitektur model dan pendekatan pelatihan.

Skalabilitas simulasi fisika

Isaac Lab terintegrasi secara native dengan NVIDIA Isaac Sim menggunakan fisika NVIDIA PhysX yang dipercepat GPU dan rendering RTX untuk validasi fidelitas tinggi.[^5] Akurasi simulasi fisika menentukan keberhasilan transfer sim-to-real. Fisika yang disederhanakan yang melatih lebih cepat mungkin menghasilkan kebijakan yang gagal pada perangkat keras fisik.

Simulasi dinamika kontak membutuhkan perhatian khusus untuk tugas manipulasi. Robot yang menggenggam objek mengalami gaya kontak kompleks yang diperkirakan dengan buruk oleh fisika yang disederhanakan. Simulasi kontak fidelitas tinggi meningkatkan kebutuhan komputasi tetapi meningkatkan transfer ke penggenggaman fisik.

Simulasi paralel di seluruh cluster GPU mempercepat pelatihan dengan menjalankan ribuan instance lingkungan secara bersamaan. Setiap lingkungan menyediakan pengalaman independen untuk pembelajaran kebijakan. Paralelisme membutuhkan infrastruktur yang mendukung pelatihan terdistribusi di seluruh lingkungan simulasi.

Kebutuhan rendering

Rendering fotorealistis menghasilkan data kamera dan sensor kedalaman yang cocok dengan karakteristik sensor nyata. Domain randomization memvariasikan pencahayaan, tekstur, dan komposisi adegan untuk meningkatkan generalisasi kebijakan. Pipeline rendering harus mempertahankan throughput sambil menghasilkan observasi visual yang beragam.

Ray tracing RTX memungkinkan simulasi pencahayaan akurat termasuk refleksi, bayangan, dan iluminasi global. Robot yang beroperasi di lingkungan industri menghadapi pencahayaan kompleks dari jendela, perlengkapan overhead, dan permukaan reflektif. Pelatihan pada pencahayaan akurat meningkatkan performa deployment di fasilitas nyata.

Simulasi noise sensor menambahkan degradasi realistis ke gambar yang di-render dan point cloud. Sensor nyata menunjukkan noise, blur, dan artefak yang dihilangkan simulasi sempurna. Kebijakan yang dilatih pada data simulasi bersih mungkin gagal saat menghadapi data sensor nyata yang berisik.

Arsitektur pipeline data

Simulasi menghasilkan volume data yang sangat besar yang membutuhkan penyimpanan dan pengambilan efisien untuk pelatihan. Satu kampanye simulasi mungkin menghasilkan petabyte trajektori, observasi, dan reward. Arsitektur pipeline data menentukan apakah infrastruktur komputasi mencapai utilisasi penuh atau kelaparan menunggu data.

Sistem file paralel seperti Lustre dan GPFS menyediakan bandwidth yang dibutuhkan cluster simulasi dan pelatihan. Network-attached storage dengan bandwidth agregat yang cukup mengalirkan data ke cluster GPU pada kecepatan yang cocok dengan konsumsi pelatihan. Under-provisioning penyimpanan menciptakan bottleneck yang tidak dapat diatasi komputasi GPU yang mahal.

Versioning data melacak konfigurasi simulasi, parameter lingkungan, dan dataset yang dihasilkan. Reproduktifitas membutuhkan rekonstruksi persis simulasi mana yang menghasilkan data pelatihan mana. Kontrol versi untuk konfigurasi simulasi melengkapi versioning model dalam pelacakan eksperimen.

Infrastruktur data dunia nyata

Simulasi saja tidak dapat melatih robot yang dapat di-deploy. Data dunia nyata menangkap fenomena fisik yang diperkirakan simulasi secara tidak sempurna.

Manajemen armada robot

Armada robot fisik menghasilkan data pelatihan melalui teleoperasi, operasi otonom, dan demonstrasi manusia. Infrastruktur manajemen armada mengoordinasikan pengumpulan data di berbagai robot yang beroperasi di lingkungan beragam. Orkestrasi memastikan cakupan komprehensif skenario yang akan dihadapi robot.

Pengumpulan data dari robot fisik membutuhkan logging yang robust yang menangkap semua modalitas sensor pada resolusi temporal penuh. Data yang terlewat menciptakan celah dalam set pelatihan yang harus diisi simulasi. Infrastruktur logging yang andal terbukti lebih berharga daripada prosedur pengumpulan canggih yang diterapkan pada data yang tidak lengkap.

Pemantauan keselamatan melindungi robot, lingkungan, dan manusia di sekitar selama pengumpulan data. Sistem AI terwujud yang beroperasi di ruang fisik dapat menyebabkan kerusakan yang tidak dapat dilakukan sistem AI murni digital. Infrastruktur keselamatan menambah kompleksitas tetapi memungkinkan eksplorasi agresif yang dibutuhkan pelatihan.

Infrastruktur anotasi

Supervised learning membutuhkan label yang disediakan anotator manusia atau sistem otomatis. Infrastruktur anotasi menskalakan generasi label untuk menyamai kecepatan pengumpulan data. Bottleneck dalam anotasi membatasi data pelatihan yang berguna terlepas dari volume data mentah.

Label segmentasi semantik, deteksi objek, dan estimasi pose mendukung pelatihan model persepsi. Anotasi manual dalam skala besar membutuhkan manajemen tenaga kerja terdistribusi dan kontrol kualitas. Anotasi semi-otomatis yang menggabungkan prediksi model dengan verifikasi manusia meningkatkan throughput.

Pelabelan trajektori untuk imitation learning mengidentifikasi demonstrasi sukses yang layak ditiru. Penilaian kualitas membedakan demonstrasi ahli dari kegagalan yang harus dihindari kebijakan. Infrastruktur pelabelan harus menangkap nuansa di luar klasifikasi sukses/gagal biner.

Agregasi data multi-lokasi

Organisasi dengan robot yang beroperasi di berbagai fasilitas mengagregasi data secara terpusat untuk pelatihan. Infrastruktur jaringan harus mendukung transfer data besar dari lokasi edge ke cluster pusat. Penjadwalan transfer menghindari kemacetan jaringan selama jam operasional.

Persyaratan tata kelola data mungkin membatasi ke mana data robotika dapat mengalir. Data sensor yang menangkap tata letak fasilitas, pekerja manusia, atau proses proprietary menghadapi kontrol yang dihindari data teks. Infrastruktur kepatuhan memastikan penanganan data memenuhi persyaratan organisasi dan regulasi.

Pendekatan federated learning melatih model tanpa memusatkan data mentah. Lokasi edge berkontribusi pembaruan gradien daripada observasi. Arsitektur ini mengatasi masalah tata kelola data sambil memungkinkan pembelajaran di seluruh armada robot terdistribusi.

Infrastruktur deployment

Infrastruktur deployment menghubungkan model yang dilatih ke robot fisik yang beroperasi di lingkungan produksi.

Penyediaan komputasi edge

Platform komputasi edge harus cocok dengan form factor robot dan anggaran daya sambil memberikan performa inferensi yang dibutuhkan. Robot mobile yang membawa baterai tidak dapat men-deploy kartu GPU data center. Pemilihan platform membatasi kompleksitas model yang dapat dicapai saat deployment.

Industrial Copilot for Operations dari Siemens akan berjalan secara on-premises dengan GPU NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition, mendemonstrasikan deployment industri dari kapabilitas AI canggih.[^2] Pengaturan industri sering memungkinkan infrastruktur komputasi yang lebih substansial daripada robot mobile, memungkinkan model yang lebih capable.

Infrastruktur pembaruan over-the-air men-deploy model baru ke armada robot tanpa akses fisik. Prosedur pembaruan yang aman memastikan robot tetap operasional selama proses deployment. Kapabilitas rollback mengembalikan pembaruan bermasalah sebelum mempengaruhi operasi.

Integrasi sistem real-time

Sistem kontrol robotika memaksakan batasan real-time yang harus dipenuhi inferensi AI. Control loop mengharapkan pemrosesan sensor dan inferensi selesai dalam batas waktu tetap. Melewatkan deadline menyebabkan ketidakstabilan kontrol daripada sekadar degradasi performa.

Integrasi RTOS (Real-Time Operating System)

[Konten terpotong untuk terjemahan]