Для повного використання Spark DGX за допомогою Nvidia Isaac, особливо для таких додатків, як модель Gumanoid Robot Gr00t N1, вам знадобиться поєднання технічних навичок та знань в AI, робототехніці та розробці програмного забезпечення. Ось детальний огляд необхідних навичок та навчання:
1. Навички програмування **
- Python: Володіння в Python є важливим, оскільки він широко використовується в AI та розробці робототехніки. Розуміння бібліотек Python, таких як Numpy та Pytorch, має вирішальне значення для роботи з нейронними мережами та моделями AI.- Рамки глибокого навчання: Ознайомлення з рамками глибокого навчання, такими як Pytorch, Tensorflow або Keras, необхідне для розробки та тонких налаштувань моделей AI.
2. AI та знання глибокого навчання **
- Нейронні мережі: розуміння основ нейронних мереж, включаючи конволюційні нейронні мережі (CNN), рецидивуючі нейронні мережі (RNN) та трансформатори, є життєво важливим.- Навчання моделі AI: Знання про те, як тренуватися, оптимізувати та розгорнути нейронні мережі, є важливим для використання можливостей DGX Spark.
- Програмне забезпечення NVIDIA AI: Ознайомлення з програмними засобами AI NVIDIA, такими як Nvidia Riva та Tao Toolkit, може посилити вашу здатність працювати з моделями AI на DGX Spark.
3. Робототехніка та моделювання **
- Основи робототехніки: розуміння принципів робототехніки, включаючи кінематику, динаміку та системи управління, важливо для роботи з гуманоїдними роботами.- Симуляційні рамки: знайомство з імітаційними рамками, такими як Nvidia Isaac SIM та лабораторія Ісаака, необхідна для тестування та перевірки поведінки робота у віртуальних умовах.
- Синтетичні дані: знання про те, як генерувати синтетичні дані за допомогою таких інструментів, як NVIDIA ISAAC GR00T BluePrint, може допомогти у навчанні більш надійних моделей AI.
4. Інтеграція обладнання та системи **
- Апаратне забезпечення NVIDIA: Розуміння можливостей та обмежень апаратного забезпечення NVIDIA, таких як GB10 Grace Blackwell Superchip у Spark DGX, має вирішальне значення для оптимізації продуктивності.- Інтеграція системи: знання про те, як інтегрувати моделі AI з робототехнічними системами, включаючи інтеграцію датчиків та контроль двигуна, є важливим для розгортання моделей на реальних роботах.
5. Розробка та розгортання програмного забезпечення **
- Інтеграція хмарних та центрів обробки даних: Ознайомлення з розгортанням моделей на хмарній або центрі обробки даних, таких як NVIDIA DGX Cloud, важливо для масштабування додатків AI.- Контроль та співпраця версії: Розуміння систем управління версіями, таких як GIT та інструменти співпраці, необхідно для управління складними проектами та роботи з командами.
Навчання та ресурси
Щоб придбати ці навички, ви можете використовувати навчальні курси та ресурси Nvidia:- Навчальні курси NVIDIA: Ці курси охоплюють глибоке навчання, розвиток ШІ та робототехніку, забезпечуючи практичний досвід роботи з інструментами та технологіями NVIDIA.
- Форуми розробників NVIDIA: Участь на форумах розробників можуть допомогти вам залишатися в курсі останніх подій та найкращих практик в галузі ШІ та робототехніки.
-Проекти з відкритим кодом: взаємодія з проектами з відкритим кодом, такими як модель NVIDIA ISAAC GR00T N1, може забезпечити практичний досвід розробки та налаштування моделей AI для додатків для робототехніки.
Поєднуючи ці навички та використовуючи доступні навчальні ресурси, ви можете ефективно використовувати Spark DGX за допомогою Nvidia Isaac для розширених програм AI та робототехніки.
Цитати:
[1] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-station-a-new-scialized-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-cr00t-n1/
[4] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-spark/
[5] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers
[6] https://cdn.dli.learn.nvidia.com/web-asset/nvidia-learning-training-course-catalog.pdf
[7] https://www.pcgamer.com/hardware/nvidias-gtc-keynote-inevitable-went-all-in-ai-but-im-definite-here-for-the-isaac-robots/
[8] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jedy17/nvidia_digits_specs_relage_and_renamed_to_dgx/
[9] https://www.greancarcongress.com/2025/03/20250319-groot.html
[10] https://www.stocktitan.net/news/nvda/nvidia-announces-isaac-cr00t-the-world-s-first-open-humanoid-xwi7hjffleo9.html
[.