Embodied AI-infrastructuur: GPU-vereisten voor robotica en fysieke AI

Bijgewerkt op 11 december 2025

Update december 2025: NVIDIA Isaac Sim draait nu op AWS EC2 G6e (L40S GPU's) met een 2x versnelling voor simulatieschaling. Duitse industriële AI-fabriek wordt gelanceerd met 10.000 DGX B200 GPU's voor productietoepassingen. Fysieke AI omvat zelfrijdende voertuigen, industriële manipulatoren, humanoïden en door robots gerunde fabrieken—wat multi-modale sensortraining, complexe fysicasimulatie en real-time edge-deployment vereist.

NVIDIA Isaac Sim draait nu op cloud-instances met L40S GPU's in Amazon EC2 G6e-instances, wat een 2x versnelling biedt voor het opschalen van roboticasimulatie en snellere AI-modeltraining.[^1] Deze deployment-optie illustreert hoe cloudinfrastructuur de toegang uitbreidt tot de enorme rekenkrachtvereisten van embodied AI-ontwikkeling. Een geplande industriële AI-fabriek in Duitsland zal beschikken over NVIDIA DGX B200 en RTX PRO servers, te beginnen met 10.000 GPU's, waardoor Europese industriële leiders productietoepassingen kunnen versnellen, van engineering-simulatie tot digitale tweelingen van fabrieken en robotica.[^2]

Fysieke AI beschrijft AI-modellen die de fysieke wereld begrijpen en ermee interageren, en belichaamt de volgende golf van autonome machines, waaronder zelfrijdende auto's, industriële manipulatoren, mobiele robots, humanoïden en door robots gerunde infrastructuur zoals fabrieken en magazijnen.[^3] De infrastructuurvereisten verschillen fundamenteel van taalmodellen of beeldgeneratoren: embodied AI-systemen moeten trainen op diverse sensormodaliteiten, complexe fysica simuleren en deployen naar edge-apparaten die in real-time opereren onder fysieke beperkingen.

De drie-computer architectuur

NVIDIA's benadering van robotica-infrastructuur verdeelt workloads over drie computerplatforms die geoptimaliseerd zijn voor verschillende vereisten.

DGX voor modeltraining

NVIDIA DGX-systemen combineren software en infrastructuur die ideaal zijn voor het trainen van multi-modale foundation-modellen voor robots.[^4] Roboticamodellen verwerken diverse datatypes, waaronder camerabeelden, lidar-puntenwolken, gewrichtsencodermetingen en kracht-koppelmetingen. De trainingsinfrastructuur moet heterogene data op schaal verwerken en tegelijkertijd de doorvoer behouden die nodig is om te itereren op modelarchitecturen.

Foundation-modellen voor robotica vereisen training op zowel real-world data als synthetische data uit simulatie. De datavolumes overtreffen typische taalmodeltraining vanwege hoogdimensionale sensorische inputs en temporele correlaties over lange trajecten. DGX-systemen bieden de interconnect-bandbreedte en geheugencapaciteit die massieve multimodale training vereist.

Transfer learning van vision- en taal-foundation-modellen versnelt de ontwikkeling van roboticamodellen. Modellen getraind op internetschaal beeld- en tekstdata bieden representaties die overdragen naar robotische perceptie en redenering. De trainingsinfrastructuur ondersteunt het fine-tunen van deze massieve basismodellen op robotica-specifieke data.

OVX voor simulatie

OVX-systemen bieden toonaangevende grafische en rekenprestaties voor simulatieworkloads.[^4] Fotorealistische rendering genereert synthetische trainingsdata die niet te onderscheiden is van echte camerabeelden. Fysicasimulatie produceert sensormetingen en robotgedrag dat overeenkomt met de fysieke realiteit.

Isaac Lab combineert high-fidelity GPU-parallelle fysica, fotorealistische rendering en modulaire architectuur voor het ontwerpen van omgevingen en het trainen van robotbeleid.[^5] Het framework integreert actuatormodellen, multi-frequentie sensorsimulatie, dataverzamelpipelines en domain randomization-tools. Simulatiegetrouwheid bepaalt hoe goed getraind beleid overdraagt naar fysieke robots.

Massief parallellisme versnelt simulatiedoorvoer. GPU-versnelde fysica maakt duizenden robot-instances mogelijk die gelijktijdig trainen over diverse scenario's. Het parallellisme converteert weken van real-world dataverzameling naar uren gesimuleerde ervaring.

AGX voor deployment

AGX-systemen, waaronder NVIDIA Jetson, bieden uitzonderlijke prestaties en energie-efficiëntie voor robotica-deployment.[^4] Edge-deployment vereist inferentie op sensorsnelheden binnen energiebudgetten die batterij-aangedreven robots bieden. Het computerplatform moet passen binnen fysieke beperkingen terwijl het geavanceerde modellen draait.

Jetson Orin levert tot 275 TOPS aan AI-prestaties in vormfactoren geschikt voor mobiele robots en manipulatoren. Het platform draait dezelfde CUDA-code ontwikkeld op DGX- en OVX-systemen, wat consistente tooling mogelijk maakt over de gehele ontwikkelingslevenscyclus.

Deployment-infrastructuur moet real-time vereisten afhandelen die trainingsinfrastructuur negeert. Control loops die draaien op 100Hz of sneller laten milliseconden over voor inferentie. Het edge-platform moet latentiegrenzen garanderen die ontwikkelsystemen alleen gemiddeld behalen.

Simulatie-infrastructuurvereisten

Simulatie-infrastructuur bepaalt de ontwikkelsnelheid van embodied AI door te controleren hoe snel teams kunnen itereren op modelarchitecturen en trainingsbenaderingen.

Fysicasimulatie schalen

Isaac Lab integreert native met NVIDIA Isaac Sim met GPU-versnelde NVIDIA PhysX-fysica en RTX-rendering voor high-fidelity validatie.[^5] Nauwkeurigheid van fysicasimulatie bepaalt het succes van sim-to-real overdracht. Vereenvoudigde fysica die sneller traint kan beleid produceren dat faalt op fysieke hardware.

Contactdynamicasimulatie vereist speciale aandacht voor manipulatietaken. Robots die objecten grijpen ervaren complexe contactkrachten die vereenvoudigde fysica slecht benadert. High-fidelity contactsimulatie verhoogt rekenvereisten maar verbetert overdracht naar fysiek grijpen.

Parallelle simulatie over GPU-clusters versnelt training door duizenden omgevingsinstances gelijktijdig te draaien. Elke omgeving biedt onafhankelijke ervaring voor beleidsleren. Het parallellisme vereist infrastructuur die gedistribueerde training over de gesimuleerde omgevingen ondersteunt.

Renderingvereisten

Fotorealistische rendering genereert camera- en dieptesensordata die overeenkomt met echte sensorkarakteristieken. Domain randomization varieert belichting, texturen en scènecompositie om beleidsveralgemenisering te verbeteren. De renderingpipeline moet doorvoer behouden terwijl het diverse visuele observaties genereert.

RTX ray tracing maakt nauwkeurige belichting-simulatie mogelijk, inclusief reflecties, schaduwen en global illumination. Robots die opereren in industriële omgevingen komen complexe belichting tegen van ramen, plafondverlichting en reflecterende oppervlakken. Training op nauwkeurige belichting verbetert deployment-prestaties in echte faciliteiten.

Sensorruissimulatie voegt realistische degradatie toe aan gerenderde beelden en puntenwolken. Echte sensoren vertonen ruis, onscherpte en artefacten die perfecte simulatie weglaat. Beleid getraind op schone simulatiedata kan falen wanneer het ruisende echte sensordata tegenkomt.

Data-pipeline architectuur

Simulatie genereert enorme datavolumes die efficiënte opslag en ophaling voor training vereisen. Een enkele simulatiecampagne kan petabytes aan trajecten, observaties en beloningen produceren. Data-pipeline architectuur bepaalt of compute-infrastructuur volledige benutting bereikt of wacht op data.

Parallelle bestandssystemen zoals Lustre en GPFS bieden de bandbreedte die simulatie- en trainingsclusters vereisen. Network-attached storage met voldoende geaggregeerde bandbreedte voert data naar GPU-clusters op snelheden die overeenkomen met trainingsconsumptie. Onderbemeten opslag creëert knelpunten die dure GPU-compute niet kan overwinnen.

Dataversiebeheer volgt simulatieconfiguraties, omgevingsparameters en gegenereerde datasets. Reproduceerbaarheid vereist het reconstrueren van precies welke simulatie welke trainingsdata heeft geproduceerd. Versiebeheer voor simulatieconfiguraties vult modelversiebeheer in experimenttracking aan.

Real-world data-infrastructuur

Simulatie alleen kan geen deploybare robots trainen. Real-world data vangt fysieke fenomenen die simulatie onvolmaakt benadert.

Robotvlootbeheer

Fysieke robotvloten genereren trainingsdata door teleoperatie, autonome operatie en menselijke demonstratie. Vlootbeheerinfrastructuur coördineert dataverzameling over meerdere robots die in diverse omgevingen opereren. De orkestratie zorgt voor uitgebreide dekking van scenario's die de robot zal tegenkomen.

Dataverzameling van fysieke robots vereist robuuste logging die alle sensormodaliteiten vastlegt op volledige temporele resolutie. Gemiste data creëert gaten in trainingssets die simulatie moet vullen. Betrouwbare logginginfrastructuur blijkt waardevoller dan geavanceerde verzamelprocedures toegepast op incomplete data.

Veiligheidsmonitoring beschermt robots, omgevingen en nabije mensen tijdens dataverzameling. Embodied AI-systemen die in fysieke ruimtes opereren kunnen schade veroorzaken die puur digitale AI-systemen niet kunnen. Veiligheidsinfrastructuur voegt complexiteit toe maar maakt de agressieve exploratie mogelijk die training vereist.

Annotatie-infrastructuur

Supervised learning vereist labels die menselijke annotators of geautomatiseerde systemen leveren. Annotatie-infrastructuur schaalt labelgeneratie om overeen te komen met dataverzamelsnelheden. Knelpunten in annotatie beperken bruikbare trainingsdata ongeacht ruwe datavolumes.

Semantische segmentatie, objectdetectie en pose-estimatie labels ondersteunen perceptiemodeltraining. Handmatige annotatie op schaal vereist gedistribueerd personeelsbeheer en kwaliteitscontrole. Semi-geautomatiseerde annotatie die modelvoorspellingen combineert met menselijke verificatie verbetert doorvoer.

Trajectlabeling voor imitatieleren identificeert succesvolle demonstraties die het waard zijn om te imiteren. Kwaliteitsbeoordeling onderscheidt expertdemonstraties van mislukkingen die beleid zou moeten vermijden. De labelinfrastructuur moet nuance vastleggen voorbij binaire succes/mislukking classificatie.

Multi-site data-aggregatie

Organisaties met robots die over meerdere faciliteiten opereren aggregeren data centraal voor training. Netwerkinfrastructuur moet grote dataoverdrachten ondersteunen van edge-locaties naar centrale clusters. Overdrachtsplanning vermijdt netwerkcongestie tijdens operationele uren.

Data governance-vereisten kunnen beperken waar roboticadata naartoe kan stromen. Sensordata die faciliteitsindelingen, menselijke werknemers of propriëtaire processen vastlegt, valt onder controles die tekstdata vermijdt. Compliance-infrastructuur zorgt ervoor dat dataverwerking voldoet aan organisatorische en regelgevende vereisten.

Federated learning-benaderingen trainen modellen zonder ruwe data te centraliseren. Edge-locaties dragen gradiëntupdates bij in plaats van observaties. De architectuur adresseert data governance-zorgen terwijl het leren over gedistribueerde robotvloten mogelijk maakt.

Deployment-infrastructuur

Deployment-infrastructuur verbindt getrainde modellen met fysieke robots die in productieomgevingen opereren.

Edge compute-provisioning

Edge compute-platforms moeten overeenkomen met robotvormfactoren en energiebudgetten terwijl ze vereiste inferentieprestaties leveren. Mobiele robots die batterijen dragen kunnen geen datacenter GPU-kaarten deployen. De platformselectie beperkt modelcomplexiteit haalbaar bij deployment.

Siemens' Industrial Copilot for Operations zal on-premises draaien met NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition GPU's, wat industriële deployment van geavanceerde AI-mogelijkheden demonstreert.[^2] Industriële omgevingen staan vaak substantiëlere compute-infrastructuur toe dan mobiele robots, wat capabelere modellen mogelijk maakt.

Over-the-air update-infrastructuur deployt nieuwe modellen naar robotvloten zonder fysieke toegang. Veilige updateprocedures zorgen ervoor dat robots operationeel blijven gedurende deploymentprocessen. Rollback-mogelijkheden herstellen problematische updates voordat ze operaties beïnvloeden.

Real-time systeemintegratie

Robotica-controlesystemen leggen real-time beperkingen op waaraan AI-inferentie moet voldoen. Control loops verwachten dat sensorverwerking en inferentie binnen vaste tijdsgrenzen worden voltooid. Het missen van deadlines veroorzaakt controle-instabiliteit in plaats van slechts prestatievermindering.

RTOS (Real-Time Operating System) integrati

[Inhoud ingekort voor vertaling]