NVIDIA beschleunigt Robotik & KI, enthüllt neue Produkte
NVIDIA intensiviert seinen Fokus auf Robotik und das, was es als „physische KI“ bezeichnet, erheblich. Diese strategische Verschiebung wurde auf der jüngsten SIGGRAPH-Konferenz in Vancouver prominent vorgestellt. Das Unternehmen betrachtet diesen Bereich, in dem KI-Systeme mit der realen Welt interagieren und diese verstehen, als die nächste große Grenze der künstlichen Intelligenz. Rev Lebaredian, Vizepräsident für Omniverse und Simulationstechnologien bei NVIDIA, beschreibt das Entwicklungstempo als „unglaublich“. Dieses Engagement wird durch eine Reihe neuer Hardware, Software und KI-Modelle untermauert, die darauf ausgelegt sind, die Entwicklung und den Einsatz intelligenter autonomer Systeme zu beschleunigen.
Physische KI, wie von NVIDIA definiert, geht über traditionelle KI-Modelle hinaus, die ausschließlich in digitalen Umgebungen, wie großen Sprachmodellen, arbeiten. Stattdessen sind physische KI-Systeme End-to-End-Modelle, die in der Lage sind, in der dreidimensionalen physischen Welt wahrzunehmen, zu schlussfolgern und komplexe Aktionen auszuführen. Dieser Paradigmenwechsel, der von „Software 1.0“ (von Menschen kodierter serieller Code) zu „Software 2.0“ (Software, die Software über GPU-beschleunigtes maschinelles Lernen schreibt) übergeht, zielt darauf ab, Robotern und autonomen Systemen zu ermöglichen, ihre physische Umgebung wahrzunehmen, darauf zu reagieren und daraus zu lernen. Es wird erwartet, dass Branchen von der Fertigung und Logistik bis hin zum Gesundheitswesen und Smart Cities durch diesen Fortschritt transformiert werden.
Zentral für NVIDIAs Strategie ist eine „Drei-Computer-Lösung“ für die physische KI-Robotik, die den gesamten Lebenszyklus vom Training grundlegender Modelle bis zum Echtzeitbetrieb auf dem Roboter abdeckt. Für das intensive Training großer Roboter-Grundlagenmodelle nutzt NVIDIA seine DGX AI-Supercomputer. Für Simulation und Tests spielt die NVIDIA Omniverse-Plattform mit ihren physikalisch genauen digitalen Zwillingen eine entscheidende Rolle, indem sie Entwicklern ermöglicht, Roboterflotten virtuell zu testen und zu optimieren, bevor sie in der realen Welt eingesetzt werden. Schließlich bietet NVIDIA für die Inferenz auf dem Roboter und den Echtzeitbetrieb den Jetson AGX Thor an, einen kompakten, energieeffizienten Computer, der darauf ausgelegt ist, multimodale KI-Schlussfolgerungsmodelle direkt auf dem Roboter auszuführen.
Um seine KI-Infrastruktur weiter zu stärken, kündigte NVIDIA auf der SIGGRAPH neue RTX Pro Server an, die die Blackwell-Architektur nutzen. Diese RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition GPUs wurden entwickelt, um Unternehmens-Workloads zu beschleunigen, einschließlich KI, maschinelles Lernen, Datenanalyse und 3D-Grafik, und liefern bis zu 45-mal bessere Leistung und 18-mal höhere Energieeffizienz im Vergleich zu reinen CPU-Systemen. Globale Systempartner wie Cisco, Dell Technologies, HPE, Lenovo und Supermicro werden diese neuen 2U-Mainstream-Server anbieten, wodurch die Blackwell-Leistung für Unternehmens- und Industrie-KI zugänglicher wird.
Das Unternehmen erweiterte auch seine Nemotron AI-Ressourcenfamilie und führte neue Welt-Simulations-SDKs und Bibliotheken ein, die für die Entwicklung ausgeklügelter KI-Agenten entscheidend sind. Die Nemotron-Familie, einschließlich Nemotron Nano 2 und Llama Nemotron Super 1.5, bietet fortschrittliche Schlussfolgerungsfähigkeiten für den Bau intelligenterer KI-Agenten, die komplexe, mehrstufige Aufgaben bewältigen können. Diese Modelle bieten hohe Genauigkeit und Effizienz, mit Funktionen wie einer hybriden Architektur und Quantisierung (NVFP4), um die Schlussfolgerungskosten zu senken. Führende Unternehmen wie CrowdStrike, Uber, Magna, NetApp und Zoom nutzen diese Modelle bereits oder planen deren Einsatz.
Neue NVIDIA Omniverse-Bibliotheken und Cosmos World Foundation Models (WFMs) wurden ebenfalls enthüllt, die die Entwicklung und Bereitstellung von Robotiklösungen beschleunigen. Dazu gehören Omniverse NuRec-Bibliotheken mit RTX Ray-Traced 3D Gaussian Splatting für die großflächige Weltrekonstruktion, die es Entwicklern ermöglichen, die reale Welt in der Simulation zu erfassen und zu rekonstruieren. Darüber hinaus ermöglichen Cosmos-Modelle wie Cosmos Reason, ein 7-Milliarden-Parameter-Vision-Sprachmodell, Robotern und KI-Agenten, durch das Verständnis von Physik und gesundem Menschenverstand zu „schussfolgern“, was für die Planung und Interaktion mit ihrer Umgebung entscheidend ist. Diese Fortschritte erleichtern die Erstellung physikalisch genauer digitaler Zwillinge und die Generierung synthetischer Daten, was für das Training physischer KI-Modelle und den Bau von KI-Agenten, die die physische Welt verstehen, von entscheidender Bedeutung ist. Branchenführer wie Amazon Devices & Services, Boston Dynamics, Figure AI und Hexagon nutzen bereits NVIDIAs Simulations- und Synthetikdatengenerierungsfähigkeiten.
NVIDIAs strategischer Vorstoß in Robotik und physische KI, unterstützt durch ein umfassendes Ökosystem aus Hardware, Software und fortschrittlichen Modellen, signalisiert ein tiefgreifendes Engagement zur Transformation von Industrien und zur Ermöglichung einer Zukunft, in der intelligente Maschinen nahtlos mit unserer physischen Welt integriert sind.