Інфраструктура для втіленого ШІ: вимоги до GPU для робототехніки та фізичного штучного інтелекту

Оновлено 11 грудня 2025 року

Оновлення за грудень 2025 року: NVIDIA Isaac Sim тепер працює на AWS EC2 G6e (GPU L40S) із 2-кратним прискоренням масштабування симуляцій. У Німеччині запускається промислова ШІ-фабрика з 10 000 GPU DGX B200 для виробничих застосувань. Фізичний ШІ охоплює безпілотні транспортні засоби, промислові маніпулятори, гуманоїдних роботів та роботизовані заводи — все це потребує мультимодального навчання на сенсорних даних, складних фізичних симуляцій та розгортання на периферійних пристроях у реальному часі.

NVIDIA Isaac Sim тепер працює на хмарних інстансах із GPU L40S в Amazon EC2 G6e, забезпечуючи 2-кратне прискорення масштабування робототехнічних симуляцій та швидше навчання ШІ-моделей.[^1] Цей варіант розгортання демонструє, як хмарна інфраструктура розширює доступ до масивних обчислювальних ресурсів, необхідних для розробки втіленого ШІ. Запланована промислова ШІ-фабрика в Німеччині матиме NVIDIA DGX B200 та сервери RTX PRO, починаючи з 10 000 GPU, що дозволить європейським промисловим лідерам прискорити виробничі застосування — від інженерних симуляцій до цифрових двійників заводів та робототехніки.[^2]

Фізичний ШІ описує моделі штучного інтелекту, які розуміють фізичний світ та взаємодіють із ним, втілюючи наступну хвилю автономних машин, включаючи безпілотні автомобілі, промислові маніпулятори, мобільних роботів, гуманоїдів та роботизовану інфраструктуру — заводи та склади.[^3] Інфраструктурні вимоги принципово відрізняються від мовних моделей чи генераторів зображень: системи втіленого ШІ повинні навчатися на різноманітних сенсорних модальностях, симулювати складну фізику та розгортатися на периферійних пристроях, що працюють у реальному часі з фізичними обмеженнями.

Архітектура трьох комп'ютерів

Підхід NVIDIA до робототехнічної інфраструктури розподіляє навантаження між трьома обчислювальними платформами, оптимізованими для різних вимог.

DGX для навчання моделей

Системи NVIDIA DGX поєднують програмне забезпечення та інфраструктуру, ідеальні для навчання мультимодальних базових моделей для роботів.[^4] Робототехнічні моделі обробляють різноманітні типи даних, включаючи зображення з камер, хмари точок лідару, показники енкодерів суглобів та вимірювання сили-моменту. Інфраструктура навчання повинна обробляти гетерогенні дані у великих масштабах, зберігаючи пропускну здатність, необхідну для ітерацій над архітектурами моделей.

Базові моделі для робототехніки потребують навчання як на реальних даних, так і на синтетичних даних із симуляцій. Обсяги даних перевищують типове навчання мовних моделей через багатовимірні сенсорні входи та часові кореляції вздовж довгих траєкторій. Системи DGX забезпечують пропускну здатність з'єднань та об'єм пам'яті, яких вимагає масивне мультимодальне навчання.

Трансферне навчання з базових моделей комп'ютерного зору та мовних моделей прискорює розробку робототехнічних моделей. Моделі, навчені на даних інтернет-масштабу з зображень та тексту, надають репрезентації, які переносяться на робототехнічне сприйняття та міркування. Інфраструктура навчання підтримує дотренування цих масивних базових моделей на робототехнічно-специфічних даних.

OVX для симуляцій

Системи OVX забезпечують найкращу в галузі графічну та обчислювальну продуктивність для симуляційних навантажень.[^4] Фотореалістичний рендеринг генерує синтетичні навчальні дані, невідрізнювані від реальних зображень камер. Фізична симуляція створює сенсорні показники та поведінку роботів, що відповідають фізичній реальності.

Isaac Lab поєднує високоточну паралельну фізику на GPU, фотореалістичний рендеринг та модульну архітектуру для проєктування середовищ і навчання політик роботів.[^5] Фреймворк інтегрує моделі актуаторів, багаточастотну симуляцію сенсорів, конвеєри збору даних та інструменти рандомізації домену. Точність симуляції визначає, наскільки добре навчені політики переносяться на фізичних роботів.

Масивний паралелізм прискорює пропускну здатність симуляцій. Прискорена на GPU фізика дозволяє тисячам екземплярів роботів навчатися одночасно в різноманітних сценаріях. Паралелізм перетворює тижні збору реальних даних на години симульованого досвіду.

AGX для розгортання

Системи AGX, включаючи NVIDIA Jetson, пропонують виняткову продуктивність та енергоефективність для робототехнічного розгортання.[^4] Розгортання на периферії потребує інференсу з частотою сенсорів у межах енергетичних бюджетів, які забезпечують роботи на батареях. Обчислювальна платформа повинна відповідати фізичним обмеженням, водночас запускаючи складні моделі.

Jetson Orin забезпечує до 275 TOPS продуктивності ШІ у форм-факторах, придатних для мобільних роботів та маніпуляторів. Платформа запускає той самий код CUDA, розроблений на системах DGX та OVX, забезпечуючи послідовність інструментів протягом усього циклу розробки.

Інфраструктура розгортання повинна задовольняти вимоги реального часу, які інфраструктура навчання ігнорує. Цикли керування, що працюють на частоті 100 Гц або швидше, залишають мілісекунди на інференс. Периферійна платформа повинна гарантувати межі затримки, яких системи розробки досягають лише в середньому.

Вимоги до інфраструктури симуляцій

Інфраструктура симуляцій визначає швидкість розробки втіленого ШІ, контролюючи, наскільки швидко команди ітерують над архітектурами моделей та підходами до навчання.

Масштабування фізичної симуляції

Isaac Lab нативно інтегрується з NVIDIA Isaac Sim, використовуючи прискорену на GPU фізику NVIDIA PhysX та рендеринг RTX для високоточної валідації.[^5] Точність фізичної симуляції визначає успішність переносу sim-to-real. Спрощена фізика, що навчається швидше, може створювати політики, які не працюють на фізичному обладнанні.

Симуляція динаміки контактів потребує особливої уваги для задач маніпуляції. Роботи, що захоплюють об'єкти, відчувають складні контактні сили, які спрощена фізика апроксимує погано. Високоточна симуляція контактів збільшує обчислювальні вимоги, але покращує перенос на фізичне захоплення.

Паралельна симуляція на кластерах GPU прискорює навчання, запускаючи тисячі екземплярів середовища одночасно. Кожне середовище надає незалежний досвід для навчання політики. Паралелізм потребує інфраструктури, що підтримує розподілене навчання на симульованих середовищах.

Вимоги до рендерингу

Фотореалістичний рендеринг генерує дані камер та датчиків глибини, що відповідають характеристикам реальних сенсорів. Рандомізація домену варіює освітлення, текстури та композицію сцени для покращення узагальнення політики. Конвеєр рендерингу повинен підтримувати пропускну здатність, генеруючи різноманітні візуальні спостереження.

RTX-трасування променів забезпечує точну симуляцію освітлення, включаючи відбиття, тіні та глобальне освітлення. Роботи, що працюють у промислових середовищах, стикаються зі складним освітленням від вікон, верхніх світильників та відбивних поверхонь. Навчання на точному освітленні покращує продуктивність розгортання в реальних об'єктах.

Симуляція шуму сенсорів додає реалістичну деградацію до відрендерених зображень та хмар точок. Реальні сенсори демонструють шум, розмиття та артефакти, які ідеальна симуляція пропускає. Політики, навчені на чистих симуляційних даних, можуть не працювати при зіткненні з зашумленими даними реальних сенсорів.

Архітектура конвеєра даних

Симуляція генерує величезні обсяги даних, що потребують ефективного зберігання та отримання для навчання. Одна симуляційна кампанія може створити петабайти траєкторій, спостережень та винагород. Архітектура конвеєра даних визначає, чи досягає обчислювальна інфраструктура повного завантаження, чи простоює в очікуванні даних.

Паралельні файлові системи, такі як Lustre та GPFS, забезпечують пропускну здатність, яку потребують кластери симуляції та навчання. Мережеве сховище з достатньою агрегованою пропускною здатністю подає дані на кластери GPU зі швидкістю, що відповідає споживанню навчання. Недостатнє забезпечення сховища створює вузькі місця, які дороге обчислення на GPU не може подолати.

Версіонування даних відстежує конфігурації симуляції, параметри середовища та згенеровані набори даних. Відтворюваність вимагає реконструкції точної інформації про те, яка симуляція створила які навчальні дані. Контроль версій для конфігурацій симуляції доповнює версіонування моделей у відстеженні експериментів.

Інфраструктура реальних даних

Одна симуляція не може навчити роботів, готових до розгортання. Реальні дані захоплюють фізичні явища, які симуляція апроксимує недосконало.

Управління флотом роботів

Фізичні флоти роботів генерують навчальні дані через телеоперацію, автономну роботу та людські демонстрації. Інфраструктура управління флотом координує збір даних між кількома роботами, що працюють у різноманітних середовищах. Оркестрація забезпечує всебічне охоплення сценаріїв, з якими робот зіткнеться.

Збір даних з фізичних роботів потребує надійного логування, що захоплює всі сенсорні модальності з повною часовою роздільністю. Пропущені дані створюють прогалини в навчальних наборах, які повинна заповнити симуляція. Надійна інфраструктура логування виявляється ціннішою за складні процедури збору, застосовані до неповних даних.

Моніторинг безпеки захищає роботів, середовища та людей поблизу під час збору даних. Системи втіленого ШІ, що працюють у фізичних просторах, можуть завдати шкоди, яку чисто цифрові системи ШІ не можуть. Інфраструктура безпеки додає складності, але уможливлює агресивне дослідження, яке потребує навчання.

Інфраструктура анотації

Навчання з учителем потребує міток, які надають людські анотатори або автоматизовані системи. Інфраструктура анотації масштабує генерацію міток відповідно до темпів збору даних. Вузькі місця в анотації обмежують корисні навчальні дані незалежно від обсягу сирих даних.

Мітки семантичної сегментації, виявлення об'єктів та оцінки пози підтримують навчання моделей сприйняття. Ручна анотація у масштабі потребує управління розподіленою робочою силою та контролю якості. Напівавтоматична анотація, що поєднує передбачення моделей із людською верифікацією, покращує пропускну здатність.

Маркування траєкторій для імітаційного навчання ідентифікує успішні демонстрації, гідні наслідування. Оцінка якості відрізняє експертні демонстрації від невдач, яких політики повинні уникати. Інфраструктура маркування повинна захоплювати нюанси за межами бінарної класифікації успіх/невдача.

Агрегація даних з кількох локацій

Організації з роботами, що працюють на кількох об'єктах, централізовано агрегують дані для навчання. Мережева інфраструктура повинна підтримувати великі передачі даних з периферійних локацій до центральних кластерів. Планування передачі уникає мережевих конфліктів під час робочих годин.

Вимоги до управління даними можуть обмежувати, куди можуть надходити робототехнічні дані. Сенсорні дані, що захоплюють плани об'єктів, людей-працівників або пропрієтарні процеси, підпадають під контроль, якого текстові дані уникають. Інфраструктура відповідності забезпечує обробку даних відповідно до організаційних та регуляторних вимог.

Підходи федеративного навчання тренують моделі без централізації сирих даних. Периферійні локації надають оновлення градієнтів замість спостережень. Архітектура вирішує проблеми управління даними, водночас уможливлюючи навчання на розподілених флотах роботів.

Інфраструктура розгортання

Інфраструктура розгортання з'єднує навчені моделі з фізичними роботами, що працюють у виробничих середовищах.

Забезпечення периферійних обчислень

Периферійні обчислювальні платформи повинні відповідати форм-факторам роботів та енергетичним бюджетам, забезпечуючи при цьому необхідну продуктивність інференсу. Мобільні роботи з батареями не можуть розгортати GPU-карти дата-центрів. Вибір платформи обмежує складність моделей, досяжну при розгортанні.

Industrial Copilot від Siemens для операцій працюватиме локально з GPU NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition, демонструючи промислове розгортання складних можливостей ШІ.[^2] Промислові умови часто дозволяють більш суттєву обчислювальну інфраструктуру, ніж мобільні роботи, уможливлюючи потужніші моделі.

Інфраструктура оновлень по повітрю розгортає нові моделі на флоти роботів без фізичного доступу. Безпечні процедури оновлення забезпечують працездатність роботів протягом процесів розгортання. Можливості відкату повертають проблемні оновлення до того, як вони вплинуть на операції.

Інтеграція систем реального часу

Системи керування робототехнікою накладають обмеження реального часу, які інференс ШІ повинен задовольняти. Цикли керування очікують, що обробка сенсорів та інференс завершаться у фіксованих часових межах. Пропуск дедлайнів спричиняє нестабільність керування, а не просто деградацію продуктивності.

Інтеграція з RTOS (операційною системою реального часу)

[Вміст скорочено для перекладу]