NVIDIA DGX Spark, mille toiteallikaks on Nvidia Grace Blackwelli platvorm, on mõeldud mitmekülgseks vahendiks AI arendamiseks, sealhulgas robootikaks. Ehkki seda turustatakse peamiselt isikliku AI superarvutina prototüüpimiseks, peenhäälestamiseks ja suurte AI-mudelite käitamiseks, saab selle võimalusi tõepoolest integreerida olemasolevate robootikasüsteemidega.
robootika integreerimise jaoks olulised võtmefunktsioonid
1. Nvidia GB10 Grace Blackwell Superchip: sellel kiibil on võimas Blackwelli GPU, millel on viienda põlvkonna tensor-südamikud ja FP4 tugi, pakkudes AI arvutusülesannete jaoks kuni 1000 triljonit operatsiooni sekundis (TOPS). See jõudluse tase on ülioluline robootika keerukate AI -mudelite käsitsemiseks, näiteks arvutinägemise, liikumise kavandamise ja juhtimissüsteemide jaoks [2] [5].
2. NVIDIA NVLINK-C2C Ühendustehnoloogia: see tehnoloogia pakub CPU+GPU-Coherent mälumudelit, mille viiekordse põlvkonna PCIE ribalaius on viis korda suurem, optimeerides mälumahuka AI töökoormuse jõudlust. See kiire ühendus on kasulik robootikarakendustele, mis nõuavad reaalajas andmetöötlust ja otsuste tegemist [5] [9].
3. AI tarkvara ökosüsteem: DGX-säde on kaasas NVIDIA eelinstalleeritud AI tarkvara tööriistadega, mida saab integreerida robootikaraamistikestega nagu Nvidia Isaac, mis on loodud AI-toega robotite väljatöötamiseks ja juurutamiseks [7] [9]. See ökosüsteem võimaldab arendajatel luua ja täpsustada AI mudeleid, mida saab sujuvalt juurutada robootikaplatvormidel.
4. Ühenduvus ja mastaapsus: DGX Spark toetab täiustatud võrgustiku võimalusi, näiteks Connectx-7, mis võimaldab kiiret ühenduvust ja andmeedastust. See funktsioon on kasulik DGX -säde integreerimiseks suuremate robootikasüsteemide või hajutatud arvutuskeskkondadega [1] [9].
integreerimine robootikasüsteemidega
DGX -sädeme integreerimiseks olemasolevate robootikasüsteemidega saavad arendajad kasutada oma AI -töötlemisvõimalusi, et täiustada robootikarakendusi mitmel viisil:
- Mudeli väljatöötamine ja koolitus: kasutage DGX Sparki AI mudelite väljatöötamiseks ja koolitamiseks robootikaülesannete jaoks, näiteks objektide äratundmine, navigeerimine või manipuleerimine. Neid mudeleid saab seejärel kasutusele võtta robotitel, mis on varustatud ühilduva riistvaraga.
-Reaalajas töötlemine: DGX Sparki kõrge jõudlus võimaldab robotitelt andurite andmeid reaalajas töötleda, võimaldades kiiremat otsustusprotsessi ja reageerivamaid juhtimissüsteeme.
-Edge Computing: integreerides DGX-säde servade arvutuskeskkondadesse, saavad robootikasüsteemid töötada tsentraliseeritud andmekeskustest sõltumatult, pakkudes reaalajas töötlemis- ja otsustusvõimalusi ilma pilveühenduse vajaduseta.
DGX -sädeme integreerimine olemasolevate robootikasüsteemidega võib aga ühilduvuse ja optimaalse jõudluse tagamiseks vajada täiendavat infrastruktuuri ja tarkvaraarendust. See võib hõlmata robootikatarkvara raamistike kohandamist, et töötada sujuvalt DGX Sparki AI võimalustega.
Kokkuvõtlikult pakub DGX Spark võimsaid AI -töötlemisvõimalusi, mida saab integreerida olemasolevate robootikasüsteemidega, et parandada nende jõudlust ja funktsionaalsust. Selle ühilduvus Nvidia robootikaplatvormide ja tarkvara tööriistadega muudab selle väärtuslikuks varaks robootika arendajatele, kes soovivad kasutada täiustatud AI -tehnoloogiaid.
Tsitaadid:
]
]
]
[4] https://www.fibermall.com/blog/dgx-gh200.htm
[5] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-Station-Personal-Aicuters
[6] https://www.nvidia.com/en-us/data-center/dgx-platform/
[7] https://www.nvidia.com/en-us/industries/robotics/
]
]
]
[11] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-park/
]