NVIDIA Isaac ROS dan DGX Spark adalah alat yang kuat yang dapat diintegrasikan untuk meningkatkan aplikasi robotika. Begini cara mereka bekerja sama:
Ikhtisar Isaac Ros
Isaac ROS adalah tumpukan perangkat lunak yang dibangun di platform Open-Source Robot Operating System (ROS) 2. Ini memanfaatkan NVIDIA GPU dan perpustakaan yang dipercepat untuk menyediakan pemrosesan kinerja tinggi untuk tugas robotika yang kompleks, seperti visi komputer, navigasi, dan manipulasi. Isaac ROS mencakup model AI pra-terlatih dan alur kerja yang siap dijalankan yang menyederhanakan pengembangan robot yang mendukung AI, terutama robot seluler otonom (AMR) dan lengan robot [3] [7].
Ikhtisar DGX Spark
Spark DGX adalah superkomputer AI berkinerja tinggi yang dirancang untuk penggunaan desktop. Ini didukung oleh NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip, menampilkan inti tensor generasi kelima dan dukungan FP4, yang mampu memberikan hingga 1.000 triliun operasi per detik dalam tugas komputasi AI. Ini membuatnya ideal bagi para peneliti, pengembang, dan ilmuwan data AI untuk membuat prototipe, menyempurnakan, dan menjalankan model AI besar secara lokal atau menggunakannya pada infrastruktur cloud [1] [4].
Integrasi Isaac Ros dengan DGX Spark
Integrasi Isaac ROS dengan DGX Spark meningkatkan aplikasi robotika dalam beberapa cara:
1. Pemrosesan yang Dipercepat: NVIDIA GB10 GRACHWELL Superchip yang kuat dari DGX Spark menyediakan sumber daya komputasi yang diperlukan untuk mempercepat tugas AI dalam robotika, seperti deteksi objek, segmentasi semantik, dan navigasi. Kemampuan ini sangat penting untuk pemrosesan data visual secara real-time, yang sangat penting untuk robot otonom [3] [4].
2. Pengembangan dan Penyebaran yang mulus: DGX Spark mendukung kerangka kerja NVIDIA AI seperti Isaac, yang memungkinkan pengembang untuk memindahkan model mereka dari lingkungan desktop ke infrastruktur pusat cloud atau pusat data. Fleksibilitas ini memungkinkan prototyping cepat, penyempurnaan, dan penyebaran model AI untuk aplikasi robotika tanpa perubahan kode yang signifikan [4].
3. Model AI Lanjutan: Isaac ROS mencakup berbagai model pra-terlatih untuk tugas-tugas seperti deteksi objek dan navigasi. Ketika dikombinasikan dengan kekuatan komputasi percikan DGX, model -model ini dapat dilatih, diuji, dan digunakan secara efisien pada robot, meningkatkan kemampuan mereka untuk berinteraksi secara cerdas dengan lingkungan mereka [3] [7].
4. Simulasi dan Pengujian: Sementara DGX Spark terutama difokuskan pada komputasi AI, ini dapat digunakan bersama dengan NVIDIA Isaac SIM untuk simulasi dan pengujian sistem robot. Isaac SIM memungkinkan pengembang untuk membuat kembar digital robot dan mensimulasikan perilaku mereka di berbagai lingkungan, yang dapat dioptimalkan lebih lanjut menggunakan kemampuan komputasi DGX Spark [5] [8].
Singkatnya, integrasi Isaac ROS dengan DGX Spark memberikan robotika pengembang dengan toolset yang kuat untuk mengembangkan, menguji, dan menggunakan robot yang mendukung AI. Kombinasi komputasi kinerja tinggi dari DGX Spark dan kemampuan perangkat lunak serbaguna Isaac ROS mempercepat pengembangan aplikasi robotika canggih.
Kutipan:
[1.
[2] https://developer.nvidia.com/ISAAC
[3] https://connecttech.com/computer-vision-for-robotics-with-isaac-ros/
[4] https://www.ainvest.com/news/nvidia-uNVeils-dgx-skark-dgx-station-revolutionizing-personal-ai-computing-2503
[5] https://blog.marvik.ai/2024/12/17/isaac-sim-integration-with-ros-2/
[6] https://investingnews.com/nvidia-robotics-adopted-by-indostry-deaders-for-development-of-fillions-of-ai-power-autonomous--machines/
[7] https://www.e-consystems.com/blog/camera/products/what-is-the-nvidia-isaac-ros-how-tart-get-started-with-it/
[8] https://forums.developer.nvidia.com/t/benefits-of-using-isaac-sim-with-isaac-ros/292967
[9] https://www.intermodalics.ai/blog/nvidia-isaac-ros-in-under-5-menit
[10] https://developer.nvidia.com/ISAAC/ROS
[11] https://www.techpowerup.com/334300/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers