Hạ tầng AI Thể hiện: Yêu cầu GPU cho Robotics và AI Vật lý

Cập nhật ngày 11 tháng 12, 2025

Cập nhật tháng 12/2025: NVIDIA Isaac Sim hiện đã chạy trên AWS EC2 G6e (GPU L40S) với khả năng tăng tốc mô phỏng gấp 2 lần. Nhà máy AI công nghiệp tại Đức đang triển khai với 10.000 GPU DGX B200 cho các ứng dụng sản xuất. AI vật lý bao gồm xe tự lái, robot công nghiệp, robot hình người, và các nhà máy vận hành bởi robot—đòi hỏi huấn luyện cảm biến đa phương thức, mô phỏng vật lý phức tạp, và triển khai thời gian thực tại biên.

NVIDIA Isaac Sim hiện chạy trên các phiên bản cloud với GPU L40S trong Amazon EC2 G6e, mang lại khả năng tăng tốc gấp 2 lần cho việc mở rộng mô phỏng robotics và huấn luyện mô hình AI nhanh hơn.[^1] Tùy chọn triển khai này minh họa cách hạ tầng cloud mở rộng khả năng tiếp cận các yêu cầu tính toán khổng lồ của phát triển AI thể hiện. Một nhà máy AI công nghiệp được lên kế hoạch tại Đức sẽ trang bị NVIDIA DGX B200 và máy chủ RTX PRO bắt đầu với 10.000 GPU, cho phép các nhà lãnh đạo công nghiệp châu Âu tăng tốc các ứng dụng sản xuất từ mô phỏng kỹ thuật đến bản sao số nhà máy và robotics.[^2]

AI vật lý mô tả các mô hình AI hiểu và tương tác với thế giới vật lý, thể hiện làn sóng tiếp theo của máy móc tự động bao gồm xe tự lái, robot thao tác công nghiệp, robot di động, robot hình người, và hạ tầng vận hành bởi robot như nhà máy và kho hàng.[^3] Yêu cầu hạ tầng khác biệt căn bản so với mô hình ngôn ngữ hay trình tạo ảnh: hệ thống AI thể hiện phải huấn luyện trên các phương thức cảm biến đa dạng, mô phỏng vật lý phức tạp, và triển khai đến thiết bị biên hoạt động thời gian thực dưới các ràng buộc vật lý.

Kiến trúc ba máy tính

Cách tiếp cận của NVIDIA với hạ tầng robotics phân chia khối lượng công việc qua ba nền tảng tính toán được tối ưu cho các yêu cầu riêng biệt.

DGX cho huấn luyện mô hình

Hệ thống NVIDIA DGX kết hợp phần mềm và hạ tầng lý tưởng cho việc huấn luyện các mô hình nền tảng đa phương thức cho robot.[^4] Các mô hình robotics tiếp nhận các loại dữ liệu đa dạng bao gồm hình ảnh camera, đám mây điểm lidar, dữ liệu encoder khớp, và đo lường lực-momen. Hạ tầng huấn luyện phải xử lý dữ liệu không đồng nhất ở quy mô lớn trong khi duy trì thông lượng cần thiết để lặp lại trên các kiến trúc mô hình.

Mô hình nền tảng cho robotics đòi hỏi huấn luyện trên cả dữ liệu thực tế và dữ liệu tổng hợp từ mô phỏng. Khối lượng dữ liệu vượt quá huấn luyện mô hình ngôn ngữ thông thường do đầu vào cảm biến đa chiều và tương quan thời gian qua các quỹ đạo dài. Hệ thống DGX cung cấp băng thông kết nối và dung lượng bộ nhớ mà huấn luyện đa phương thức quy mô lớn đòi hỏi.

Transfer learning từ mô hình nền tảng thị giác và ngôn ngữ tăng tốc phát triển mô hình robotics. Các mô hình được huấn luyện trên dữ liệu hình ảnh và văn bản quy mô internet cung cấp các biểu diễn chuyển giao sang nhận thức và suy luận robotics. Hạ tầng huấn luyện hỗ trợ tinh chỉnh các mô hình cơ sở khổng lồ này trên dữ liệu đặc thù robotics.

OVX cho mô phỏng

Hệ thống OVX cung cấp hiệu suất đồ họa và tính toán hàng đầu ngành cho khối lượng công việc mô phỏng.[^4] Kết xuất photorealistic tạo ra dữ liệu huấn luyện tổng hợp không thể phân biệt với hình ảnh camera thực. Mô phỏng vật lý tạo ra dữ liệu cảm biến và hành vi robot khớp với thực tế vật lý.

Isaac Lab kết hợp vật lý song song GPU độ trung thực cao, kết xuất photorealistic, và kiến trúc mô-đun để thiết kế môi trường và huấn luyện chính sách robot.[^5] Framework tích hợp các mô hình bộ truyền động, mô phỏng cảm biến đa tần số, pipeline thu thập dữ liệu, và công cụ ngẫu nhiên hóa miền. Độ trung thực mô phỏng quyết định mức độ các chính sách được huấn luyện chuyển giao sang robot vật lý.

Tính song song quy mô lớn tăng tốc thông lượng mô phỏng. Vật lý tăng tốc GPU cho phép hàng nghìn phiên bản robot huấn luyện đồng thời qua các kịch bản đa dạng. Tính song song chuyển đổi hàng tuần thu thập dữ liệu thực tế thành hàng giờ trải nghiệm mô phỏng.

AGX cho triển khai

Hệ thống AGX bao gồm NVIDIA Jetson cung cấp hiệu suất và hiệu quả năng lượng vượt trội cho triển khai robotics.[^4] Triển khai biên đòi hỏi suy luận ở tốc độ cảm biến trong ngân sách năng lượng mà robot chạy pin cung cấp. Nền tảng tính toán phải phù hợp các ràng buộc vật lý trong khi chạy các mô hình tinh vi.

Jetson Orin cung cấp hiệu suất AI lên đến 275 TOPS trong các hình thức phù hợp cho robot di động và robot thao tác. Nền tảng chạy cùng mã CUDA được phát triển trên hệ thống DGX và OVX, cho phép công cụ nhất quán qua vòng đời phát triển.

Hạ tầng triển khai phải xử lý các yêu cầu thời gian thực mà hạ tầng huấn luyện bỏ qua. Vòng điều khiển chạy ở 100Hz hoặc nhanh hơn để lại mili giây cho suy luận. Nền tảng biên phải đảm bảo giới hạn độ trễ mà hệ thống phát triển chỉ đạt được trung bình.

Yêu cầu hạ tầng mô phỏng

Hạ tầng mô phỏng quyết định tốc độ phát triển AI thể hiện bằng cách kiểm soát mức độ nhanh chóng các đội lặp lại trên kiến trúc mô hình và cách tiếp cận huấn luyện.

Mở rộng mô phỏng vật lý

Isaac Lab tích hợp gốc với NVIDIA Isaac Sim sử dụng vật lý NVIDIA PhysX tăng tốc GPU và kết xuất RTX cho xác thực độ trung thực cao.[^5] Độ chính xác mô phỏng vật lý quyết định thành công chuyển giao sim-to-real. Vật lý đơn giản hóa huấn luyện nhanh hơn có thể tạo ra chính sách thất bại trên phần cứng vật lý.

Mô phỏng động lực tiếp xúc đòi hỏi sự chú ý đặc biệt cho các tác vụ thao tác. Robot cầm nắm vật thể trải nghiệm các lực tiếp xúc phức tạp mà vật lý đơn giản hóa xấp xỉ kém. Mô phỏng tiếp xúc độ trung thực cao tăng yêu cầu tính toán nhưng cải thiện chuyển giao sang cầm nắm vật lý.

Mô phỏng song song qua các cluster GPU tăng tốc huấn luyện bằng cách chạy hàng nghìn phiên bản môi trường đồng thời. Mỗi môi trường cung cấp trải nghiệm độc lập cho học chính sách. Tính song song đòi hỏi hạ tầng hỗ trợ huấn luyện phân tán qua các môi trường mô phỏng.

Yêu cầu kết xuất

Kết xuất photorealistic tạo ra dữ liệu camera và cảm biến độ sâu khớp với đặc tính cảm biến thực. Ngẫu nhiên hóa miền thay đổi ánh sáng, texture, và thành phần cảnh để cải thiện tổng quát hóa chính sách. Pipeline kết xuất phải duy trì thông lượng trong khi tạo ra các quan sát thị giác đa dạng.

RTX ray tracing cho phép mô phỏng ánh sáng chính xác bao gồm phản xạ, bóng, và chiếu sáng toàn cục. Robot hoạt động trong môi trường công nghiệp gặp ánh sáng phức tạp từ cửa sổ, đèn trần, và bề mặt phản chiếu. Huấn luyện trên ánh sáng chính xác cải thiện hiệu suất triển khai trong cơ sở thực tế.

Mô phỏng nhiễu cảm biến thêm suy giảm thực tế vào hình ảnh được kết xuất và đám mây điểm. Cảm biến thực thể hiện nhiễu, mờ, và artifact mà mô phỏng hoàn hảo bỏ qua. Chính sách được huấn luyện trên dữ liệu mô phỏng sạch có thể thất bại khi đối mặt với dữ liệu cảm biến thực có nhiễu.

Kiến trúc pipeline dữ liệu

Mô phỏng tạo ra khối lượng dữ liệu khổng lồ đòi hỏi lưu trữ và truy xuất hiệu quả cho huấn luyện. Một chiến dịch mô phỏng đơn lẻ có thể tạo ra petabyte quỹ đạo, quan sát, và phần thưởng. Kiến trúc pipeline dữ liệu quyết định liệu hạ tầng tính toán đạt được sử dụng đầy đủ hay đói chờ dữ liệu.

Hệ thống file song song như Lustre và GPFS cung cấp băng thông mà cluster mô phỏng và huấn luyện đòi hỏi. Lưu trữ gắn mạng với băng thông tổng hợp đầy đủ cung cấp dữ liệu cho cluster GPU ở tốc độ khớp với tiêu thụ huấn luyện. Cung cấp thiếu lưu trữ tạo ra điểm nghẽn mà tính toán GPU đắt tiền không thể vượt qua.

Quản lý phiên bản dữ liệu theo dõi cấu hình mô phỏng, tham số môi trường, và bộ dữ liệu được tạo. Khả năng tái tạo đòi hỏi xây dựng lại chính xác mô phỏng nào tạo ra dữ liệu huấn luyện nào. Kiểm soát phiên bản cho cấu hình mô phỏng bổ sung cho quản lý phiên bản mô hình trong theo dõi thí nghiệm.

Hạ tầng dữ liệu thực tế

Mô phỏng đơn thuần không thể huấn luyện robot có thể triển khai. Dữ liệu thực tế nắm bắt các hiện tượng vật lý mà mô phỏng xấp xỉ không hoàn hảo.

Quản lý đội robot

Đội robot vật lý tạo ra dữ liệu huấn luyện thông qua điều khiển từ xa, vận hành tự động, và trình diễn của con người. Hạ tầng quản lý đội phối hợp thu thập dữ liệu qua nhiều robot hoạt động trong các môi trường đa dạng. Điều phối đảm bảo bao phủ toàn diện các kịch bản robot sẽ gặp.

Thu thập dữ liệu từ robot vật lý đòi hỏi ghi log mạnh mẽ nắm bắt tất cả phương thức cảm biến ở độ phân giải thời gian đầy đủ. Dữ liệu bị thiếu tạo ra khoảng trống trong tập huấn luyện mà mô phỏng phải lấp. Hạ tầng ghi log đáng tin cậy có giá trị hơn các quy trình thu thập tinh vi áp dụng cho dữ liệu không đầy đủ.

Giám sát an toàn bảo vệ robot, môi trường, và con người gần đó trong thu thập dữ liệu. Hệ thống AI thể hiện hoạt động trong không gian vật lý có thể gây hư hại mà hệ thống AI hoàn toàn số không thể. Hạ tầng an toàn thêm độ phức tạp nhưng cho phép khám phá tích cực mà huấn luyện đòi hỏi.

Hạ tầng gán nhãn

Học có giám sát đòi hỏi nhãn mà người gán nhãn hoặc hệ thống tự động cung cấp. Hạ tầng gán nhãn mở rộng tạo nhãn để khớp với tốc độ thu thập dữ liệu. Điểm nghẽn trong gán nhãn giới hạn dữ liệu huấn luyện hữu ích bất kể khối lượng dữ liệu thô.

Phân đoạn ngữ nghĩa, phát hiện vật thể, và nhãn ước lượng tư thế hỗ trợ huấn luyện mô hình nhận thức. Gán nhãn thủ công quy mô đòi hỏi quản lý lực lượng phân tán và kiểm soát chất lượng. Gán nhãn bán tự động kết hợp dự đoán mô hình với xác minh của con người cải thiện thông lượng.

Gán nhãn quỹ đạo cho học bắt chước xác định các trình diễn thành công đáng bắt chước. Đánh giá chất lượng phân biệt trình diễn chuyên gia với thất bại mà chính sách nên tránh. Hạ tầng gán nhãn phải nắm bắt sắc thái vượt ngoài phân loại thành công/thất bại nhị phân.

Tổng hợp dữ liệu đa địa điểm

Tổ chức với robot hoạt động qua nhiều cơ sở tổng hợp dữ liệu tập trung cho huấn luyện. Hạ tầng mạng phải hỗ trợ truyền dữ liệu lớn từ vị trí biên đến cluster trung tâm. Lập lịch truyền tránh tranh chấp mạng trong giờ vận hành.

Yêu cầu quản trị dữ liệu có thể hạn chế nơi dữ liệu robotics có thể lưu chuyển. Dữ liệu cảm biến nắm bắt bố trí cơ sở, công nhân, hoặc quy trình độc quyền đối mặt với kiểm soát mà dữ liệu văn bản tránh được. Hạ tầng tuân thủ đảm bảo xử lý dữ liệu đáp ứng yêu cầu tổ chức và quy định.

Các phương pháp federated learning huấn luyện mô hình mà không tập trung hóa dữ liệu thô. Vị trí biên đóng góp cập nhật gradient thay vì quan sát. Kiến trúc giải quyết mối quan ngại quản trị dữ liệu trong khi cho phép học qua đội robot phân tán.

Hạ tầng triển khai

Hạ tầng triển khai kết nối các mô hình đã huấn luyện với robot vật lý hoạt động trong môi trường sản xuất.

Cung cấp tính toán biên

Nền tảng tính toán biên phải khớp với hình thức robot và ngân sách năng lượng trong khi cung cấp hiệu suất suy luận cần thiết. Robot di động mang pin không thể triển khai card GPU trung tâm dữ liệu. Lựa chọn nền tảng ràng buộc độ phức tạp mô hình có thể đạt được khi triển khai.

Industrial Copilot for Operations của Siemens sẽ chạy tại chỗ với GPU NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition, minh họa triển khai công nghiệp của khả năng AI tinh vi.[^2] Cài đặt công nghiệp thường cho phép hạ tầng tính toán đáng kể hơn robot di động, cho phép các mô hình có khả năng hơn.

Hạ tầng cập nhật over-the-air triển khai mô hình mới đến đội robot mà không cần truy cập vật lý. Quy trình cập nhật an toàn đảm bảo robot duy trì hoạt động qua quy trình triển khai. Khả năng rollback hoàn nguyên cập nhật có vấn đề trước khi chúng ảnh hưởng hoạt động.

Tích hợp hệ thống thời gian thực

Hệ thống điều khiển robotics áp đặt các ràng buộc thời gian thực mà suy luận AI phải đáp ứng. Vòng điều khiển kỳ vọng xử lý cảm biến và suy luận hoàn thành trong giới hạn thời gian cố định. Bỏ lỡ deadline gây mất ổn định điều khiển thay vì chỉ suy giảm hiệu suất.

Tích hợp RTOS (Hệ điều hành thời gian thực)

[Nội dung bị cắt ngắn cho bản dịch]