Aby w pełni wykorzystać iskrę DGX z NVIDIA ISAAC, szczególnie w przypadku zastosowań takich jak GR00T N1 Humanoid Robot, potrzebujesz połączenia umiejętności technicznych i wiedzy w zakresie sztucznej inteligencji, robotyki i rozwoju oprogramowania. Oto szczegółowy przegląd wymaganych umiejętności i szkolenia:
1. Umiejętności programowania **
- Python: Biegłość w Pythonie jest niezbędna, ponieważ jest szeroko stosowana w rozwoju sztucznej inteligencji i robotyki. Zrozumienie bibliotek Pythona, takie jak Numpy i Pytorch, ma kluczowe znaczenie dla pracy z sieciami neuronowymi i modelami AI.- Frameworki głębokiego uczenia się: Znajomość głębokiego uczenia się ram, takich jak Pytorch, TensorFlow lub Keras, jest niezbędna do opracowania i dostrajania modeli AI.
2. AI i wiedza na temat głębokiego uczenia się **
- Sieci neuronowe: Zrozumienie podstaw sieci neuronowych, w tym konwencjonalnych sieci neuronowych (CNN), powtarzających się sieci neuronowych (RNN) i transformatorów.- Szkolenie modelowe AI: Wiedza na temat szkolenia, optymalizacji i wdrażania sieci neuronowych jest niezbędna do wykorzystania możliwości DGX Spark.
- Stack oprogramowania NVIDIA AI: Znajomość narzędzi oprogramowania AI NVIDIA, takich jak Nvidia Riva i Tao Toolkit, może zwiększyć zdolność pracy z modelami AI w Spark DGX.
3. Robotyka i symulacja **
- Podstawy robotyki: Zrozumienie zasad robotyki, w tym systemy kinematyczne, dynamiki i sterowania, jest ważne dla pracy z robotami humanoidalnymi.- Frameworki symulacyjne: Znajomość ram symulacyjnych, takich jak Nvidia Isaac SIM i ISAAC Lab, jest niezbędna do testowania i weryfikacji zachowań robotów w środowiskach wirtualnych.
- Syntetyczne generowanie danych: Wiedza na temat generowania danych syntetycznych przy użyciu narzędzi takich jak NVIDIA ISAAC GR00T Blueprint może pomóc w szkoleniu bardziej niezawodnych modeli AI.
4. Integracja sprzętu i systemu **
- Sprzęt NVIDIA: Zrozumienie możliwości i ograniczeń sprzętu NVIDIA, takich jak GB10 Grace Blackwell Superchip w DGX Spark, ma kluczowe znaczenie dla optymalizacji wydajności.- Integracja systemu: Wiedza o tym, jak zintegrować modele AI z systemami robotycznymi, w tym integracja czujników i sterowanie silnikiem, jest niezbędna do wdrażania modeli na prawdziwych robotach.
5. Rozwój i wdrożenie oprogramowania **
- Integracja w chmurze i centrum danych: Znajomość wdrażania modeli w infrastrukturze w chmurze lub centrum danych, takiej jak NVIDIA DGX Cloud, jest ważna dla skalowania aplikacji AI.- Kontrola wersji i współpraca: Zrozumienie systemów kontroli wersji, takich jak GIT i narzędzia współpracy, są niezbędne do zarządzania złożonymi projektami i współpracy z zespołami.
Szkolenie i zasoby
Aby zdobyć te umiejętności, możesz wykorzystać szkolenia NVIDIA i zasoby:- Kursy szkoleniowe NVIDIA: Kursy te obejmują głębokie uczenie się, rozwój sztucznej inteligencji i robotykę, zapewniając praktyczne doświadczenie dzięki narzędziom i technologicznym NVIDIA.
- Fora programistów NVIDIA: Uczestnictwo w forach programistów może pomóc Ci być na bieżąco z najnowszymi osiągnięciami i najlepszymi praktykami w sztucznej inteligencji i robotyki.
-Projekty typu open source: Angażowanie się w projekty typu open source, takie jak model NVIDIA ISAAC GR00T N1, może zapewnić praktyczne doświadczenie w opracowywaniu i dostosowywaniu modeli AI do aplikacji Robotics.
Łącząc te umiejętności i wykorzystując dostępne zasoby szkoleniowe, możesz skutecznie wykorzystać DGX Spark z NVIDIA ISAAC do zaawansowanych aplikacji AI i Robotics.
Cytaty:
[1] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-station-a-new-specialized-desktop-line-for-ai-work
[2] https://www.techpowerup.com/forums/threads/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers.334300/
[3] https://developer.nvidia.com/blog/accelerate-generalist-humanoid-robot-development-with-nvidia-isaac-gr00t-n1/
[4] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-spark/
[5] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-anddgx-station-personal-ai-computers
[6] https://cdn.dli.learn.nvidia.com/web-asset/nvidia-learning-training%20course-catalog.pdf
[7] https://www.pcgamer.com/hardware/nvidias-gtc-keynote-inevitable-went-all-on-oai-but-im-defin instalue-here-for-the-isaac-gr00t-robots/
[8] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jedy17/nvidia_digits_specs_release_and_renamed_to_dgx/
[9] https://www.greencarcongress.com/2025/03/20250319-groot.html
[10] https://www.stocktitan.net/news/nvda/nvidia-announces-isaac-gr00t-n1-the-world-first-open-humanoid-xwi7hjffleo9.html
[11] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-isaac-gr00t-n1-open-humanoid-robot-foundation-model-simulation-frameWameWorks