Lai pilnībā izmantotu DGX dzirksteli ar NVIDIA Isaac, it īpaši tādām lietojumprogrammām kā GR00T N1 humanoīdu robota modelis, jums būs nepieciešama tehnisko prasmju un zināšanu apvienojums AI, robotikā un programmatūras izstrādē. Šeit ir detalizēts pārskats par nepieciešamajām prasmēm un apmācību:
1. Programmēšanas prasmes **
- Python: Python prasme ir būtiska, jo to plaši izmanto AI un robotikas attīstībā. Izpratne par Python bibliotēkām, piemēram, Numpy un Pytorch, ir būtiska, lai strādātu ar neironu tīkliem un AI modeļiem.- Dziļi mācīšanās ietvari: Pārzināšana ar dziļām mācību ietvariem, piemēram, Pytorch, TensorFlow vai Keras, ir nepieciešama AI modeļu izstrādei un precizēšanai.
2. AI un dziļas mācīšanās zināšanas **
- Neironu tīkli: izpratne par neironu tīklu pamatiem, ieskaitot konvolūcijas neironu tīklus (CNN), atkārtotus neironu tīklus (RNN) un transformatorus, ir ļoti svarīgi.- AI modeļa apmācība: zināšanas par to, kā apmācīt, optimizēt un izvietot neironu tīklus, ir būtiskas, lai izmantotu DGX Spark iespējas.
- NVIDIA AI programmatūras kaudze: Pārzina NVIDIA AI programmatūras rīkus, piemēram, NVIDIA Riva un Tao ToolKit, var uzlabot jūsu spēju strādāt ar AI modeļiem DGX dzirkstelī.
3. Robotika un simulācija **
- Robotikas pamati: Robotikas principu izpratne, ieskaitot kinemātiku, dinamiku un vadības sistēmas, ir svarīgi, lai strādātu ar humanoīdiem robotiem.- Simulācijas ietvari: Pārzināšana ar tādiem simulācijas ietvariem kā Nvidia Īzaks Sim un Isaac Lab ir nepieciešama robotu uzvedības pārbaudei un apstiprināšanai virtuālajā vidē.
- Sintētiskā datu ģenerēšana: zināšanas par sintētisko datu ģenerēšanu, izmantojot tādus rīkus kā NVIDIA Isaac Gr00T Blueprint, var palīdzēt apmācīt izturīgākus AI modeļus.
4. aparatūras un sistēmas integrācija **
- NVIDIA aparatūra: izpratne par NVIDIA aparatūras iespējām un ierobežojumiem, piemēram, GB10 Grace Blackwell Superchip DGX Spark, ir ļoti svarīgi, lai optimizētu veiktspēju.- Sistēmas integrācija: Zināšanas par AI modeļu integrēšanu ar robotizētām sistēmām, ieskaitot sensoru integrāciju un motora vadību, ir būtiskas, lai izvietotu modeļus uz reāliem robotiem.
5. programmatūras izstrāde un izvietošana **
- Mākoņu un datu centra integrācija: Pārzināšana ar modeļu izvietošanu mākoņu vai datu centra infrastruktūrā, piemēram, NVIDIA DGX Cloud, ir svarīga AI lietojumprogrammu mērogošanai.- Versiju kontrole un sadarbība: Izpratne par versiju vadības sistēmām, piemēram, GIT un sadarbības rīkiem, ir nepieciešami sarežģītu projektu vadīšanai un komandām.
apmācība un resursi
Lai iegūtu šīs prasmes, varat izmantot NVIDIA apmācības kursus un resursus:- NVIDIA apmācības kursi: šie kursi aptver dziļo mācīšanos, AI attīstību un robotiku, nodrošinot praktisku pieredzi ar NVIDIA rīkiem un tehnoloģijām.
- NVIDIA izstrādātāju forumi: Dalība izstrādātāju forumos var palīdzēt jums būt atjauninātam ar jaunākajiem notikumiem un labāko praksi AI un robotikā.
-Atvērtā pirmkoda projekti: Iesaistīšanās ar atvērtā pirmkoda projektiem, piemēram, NVIDIA Isaac Gr00T N1 modeli, var sniegt praktisku pieredzi AI modeļu izstrādē un pielāgot robotikas lietojumprogrammām.
Apvienojot šīs prasmes un piesaistot pieejamos apmācības resursus, jūs varat efektīvi izmantot DGX dzirksteli ar NVIDIA Isaac progresīvām AI un robotikas lietojumprogrammām.
Atsauces:
[1.]
[2] https://www.techpowerup.com/forums/threads/nvidia-announces-dgx-park-and-dgx-station-personal-ai-computers.334300/
[3] https://developer.nvidia.com/blog/accelerat
[4] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-park/
[5] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-park-and-dgx-station-personal-ai-computers
[6.]
.
[8] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jedy17/nvidia_digits_specs_releed_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-FrameWorks
