]]>12901NVIDIA JetPack 6.2 為 NVIDIA Jetson Orin Nano 和 Jetson Orin NX 模塊引入超級模式
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/nvidia-jetpack-6-2-brings-super-mode-to-nvidia-jetson-orin-nano-and-jetson-orin-nx-modules/
Thu, 16 Jan 2025 06:11:18 +0000http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=12690Continued]]>NVIDIA Jetson Orin Nano 超級開發者套件 的推出為小型邊緣設備開啟了 生成式 AI 的新時代。新的 超級模式 在開發者套件上實現了前所未有的生成式 AI 性能提升,最高可達 1.7 倍,使其成為最經濟實惠的生成式 AI 超級計算機。 JetPack 6.2 現已支持 Jetson Orin Nano 和 Jetson Orin NX 生產模組的超級模式,可將生成式 AI 模型的性能提升高達 2 倍。現在,您可以為新的和現有的機器人和邊緣 AI 應用釋放更多價值并降低總體擁有成本。 本文討論了 Super Mode 的詳細信息,包括新的功率模式、Jetson Orin Nano 和 Orin NX 模組上熱門生成式 AI 模型的基準測試、文檔更新,以及對支持 Super Mode 的 NPN 合作伙伴的見解。 JetPack 6.2…
]]>12690NVIDIA Cosmos World 基礎模型平臺助力物理 AI 進步
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/advancing-physical-ai-with-nvidia-cosmos-world-foundation-model-platform/
Thu, 09 Jan 2025 08:43:45 +0000http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=12593Continued]]>隨著機器人和 自動駕駛汽車 的發展,加速 物理 AI 的發展變得至關重要,而物理 AI 使自主機器能夠感知、理解并在現實世界中執行復雜的操作。這些系統的核心是 世界基礎模型 (WFMs),即通過物理感知視頻模擬物理狀態的 AI 模型,使機器能夠做出準確決策并與周圍環境無縫交互。 NVIDIA Cosmos 平臺可幫助開發者大規模為物理 AI 系統構建自定義世界模型。它為從數據管護、訓練到定制的每個開發階段提供開放世界基礎模型和工具。 本文將介紹 Cosmos 及其加速物理 AI 開發的主要功能。Cosmos 是一種開源的 Python 庫,用于加速物理 AI 開發。 構建物理 AI 極具挑戰性,需要精確的模擬以及真實世界的行為理解和預測。克服這些挑戰的一個關鍵工具是世界模型,該模型根據過去的觀察結果和當前的輸入結果預測未來的環境狀態。
]]>12587利用最新的 NVIDIA Isaac 版本推進機器人學習、感知和操控技術
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/advancing-robot-learning-perception-and-manipulation-with-latest-nvidia-isaac-release/
Mon, 06 Jan 2025 06:33:06 +0000http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=12575Continued]]>在 CES 2025 上,NVIDIA 宣布了對 NVIDIA Isaac 的重要更新。NVIDIA Isaac 是一個由加速庫、應用框架和 AI 模型組成的平臺,可加速 AI 機器人的開發。 NVIDIA Isaac 簡化了從仿真到實際部署的機器人系統開發過程。在本文中,我們將討論 NVIDIA Isaac 的所有新進展: NVIDIA Isaac Sim 是一款基于 NVIDIA Omniverse 構建的參考應用,使您能夠在基于物理的虛擬環境中開發、模擬和測試 AI 驅動的機器人。 新的 Isaac Sim 4.5 將于 1 月底推出,將帶來一系列重大變化,包括: Isaac Sim 經過重新設計,是一款可定制的參考應用。用于加快啟動速度的最小模板和具有完整功能以及所有依賴項的完整模板。
]]>12575NVIDIA Jetson Orin Nano 開發者套件得到“超級”提升
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/nvidia-jetson-orin-nano-developer-kit-gets-a-super-boost/
Tue, 17 Dec 2024 04:52:28 +0000http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=12519Continued]]>生成式 AI 格局正在迅速發展,新的 大語言模型 (LLMs)、視覺語言模型 (VLMs) 和視覺語言動作 (VLAs) 模型每天都在涌現。為了在這個變革時代站在前沿,開發者需要一個足夠強大的平臺,通過使用 CUDA 的優化推理和開放 ML 框架,將最新模型從云端無縫部署到邊緣。 為了支持機器人和多模態智能體中生成式 AI 工作負載的新興應用,NVIDIA 正在通過軟件更新來更新 NVIDIA Jetson Orin Nano 開發者套件 ,以 249 美元的驚人新價格將性能提升高達 1.7 倍。為表彰 Jetson Orin Nano 開發者套件在性能和可訪問性方面的出色提升,我們將 Jetson Orin Nano 開發者套件更名為 NVIDIA Jetson Orin Nano Super Developer Kit。 只需更新軟件,
]]>12169利用 NVIDIA AI Blueprint 搭建視頻搜索和摘要智能代理
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/build-a-video-search-and-summarization-agent-with-nvidia-ai-blueprint/
Mon, 04 Nov 2024 06:33:13 +0000http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=11837Continued]]>本文最初于 2024 年 7 月 29 日發布,但已根據 NVIDIA AI Blueprint 信息進行了大量修改。 傳統的視頻分析應用及其開發工作流通常基于功能固定的、有限的模型構建,這些模型旨在僅檢測和識別一組預定義的對象。 借助 生成式 AI 、NVIDIA NIM 微服務和基礎模型,您現在可以使用更少的模型構建具有廣泛感知和豐富上下文理解的應用程序。 新型生成式 AI 模型,即視覺語言模型(VLM),為 視覺 AI 智能體 提供支持,這些智能體可以理解自然語言提示并執行視覺問答。通過結合 VLM、LLM 和最新的 Graph-RAG 技術,您可以構建功能強大的視覺 AI 智能體,從而實現對視頻的長篇理解。 這些可視化 AI 智能體將部署在工廠、倉庫、零售商店、機場、交叉路口等地。它們將幫助運營團隊利用從自然交互中生成的更豐富的見解做出更明智的決策。
]]>11837NVIDIA Isaac Perceptor Anywhere MSA 校準指南
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/how-to-calibrate-sensors-with-msa-calibration-anywhere-for-nvidia-isaac-perceptor/
Tue, 22 Oct 2024 05:53:35 +0000http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=11710Continued]]>多模態傳感器校準對于實現機器人、自動駕駛汽車、地圖構建和其他感知驅動應用的傳感器融合至關重要。傳統的校準方法依賴于帶有棋盤格或目標的結構化環境,復雜、昂貴、耗時且無法擴展。 Main Street Autonomy Calibration Anywhere 軟件是一種可簡化校準問題的自動傳感器校準解決方案。Main Street Autonomy 是一家采用先進技術為機器人和自動駕駛汽車領域提供傳感器校準、本地化和地圖解決方案的自動駕駛軟件和服務公司。 在本博文中,您將學習如何使用 Calibration Anywhere 解決方案生成可集成到 NVIDIA Isaac Perceptor 工作流程中的校準文件。Isaac Perceptor 基于 NVIDIA Isaac ROS 構建,是 NVIDIA 加速庫和 AI 模型的參考工作流程,
]]>11710ROS 2 和 NVIDIA Isaac Sim 機器人模擬與測試入門指南
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/a-beginners-guide-to-simulating-and-testing-robots-with-ros-2-and-nvidia-isaac-sim/
Tue, 22 Oct 2024 05:48:15 +0000http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=11707Continued]]>物理 AI 賦能的機器人 需要在物理世界中自主感知、規劃和執行復雜任務,其中包括在動態和不可預測的環境中安全、高效地運輸和操控物體。 借助機器人仿真,開發者可以通過虛擬機器人學習和測試來訓練、模擬和驗證這些先進的系統。在部署之前,這一切都發生在基于物理的數字環境表示中,如倉庫和工廠。 在本文中,我們將向您展示如何利用 ROS 2 軟件包和 NVIDIA Isaac Sim (基于 NVIDIA Omniverse 平臺構建的參考應用) 來模擬和驗證機器人堆棧。我們還將討論 NVIDIA Isaac Sim 可以為 AI 機器人解鎖的用例。 Isaac Sim 基于 Universal Scene Description (USD) 構建,后者是 Isaac Sim 中用于仿真的基礎框架。作為開發者,您可以使用 Isaac Sim 輕松高效地設計、導入、