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Nvidia Omniverse:物理人工智能后面的“软核心”

芝能汽车  · 公众号  · 汽车  · 2025-01-18 07:58

正文

芝能科技出品


GPU的进步正深刻重塑着众多行业,英伟达凭借其技术创新不断拓展产业边界。继 CUDA 之后,Omniverse 极有可能成为 Nvidia 的下一代 “软核心”,在 3D 设计、模拟仿真、工业制造以及人工智能等领域掀起一场深刻变革。


什么是Omniverse?简单来说,Omniverse是英伟达的核心平台,让不同类型的3D软件能够协同工作。


想象一下,如果所有的建筑设计、电影特效和游戏开发软件都能实时交流并共享信息,设计师们就可以更高效地合作,而这就是Omniverse所实现的功能。



01

Omniverse:3D实时协作


2019年,Nvidia推出了Omniverse,一个基于多GPU技术的实时协作和模拟平台,被视为3D软件生态的“连接枢纽”,通过Pixar的通用场景描述(USD)技术和Nvidia RTX技术,为跨设备、跨应用的实时协作提供了全新解决方案。


在传统3D设计和仿真流程中,各环节常常相互独立,软件之间难以协作。而Omniverse则通过统一平台整合主流3D软件,实现实时同步与协作,显著提高了生产效率。



● Omniverse能够跨平台实现协作的关键在于两大技术支撑:


◎ Pixar USD的格式统一:Pixar在2016年推出并开源的USD格式,为3D文件的标准化提供了基础支持。


USD的复杂属性、分层能力及延迟加载功能,使其成为多软件间数据互通的核心纽带。如今,主流3D软件普遍支持USD导入与导出,而Nvidia通过Omniverse进一步强化了USD生态。


◎ Nvidia GPU性能的突破:依托Nvidia RTX和NVLink技术,Omniverse显著提升了图像渲染与模拟分析的效率。


复杂的物理模拟任务(如流体动力学或大规模模型处理)可在几秒内完成,而这一速度在过去可能需要数小时甚至更久。



RTX技术的光线追踪(Ray Tracing)、AI计算、光栅化和模拟能力,为Omniverse提供了强大的底层支持。


● 从Turing到Ampere再到最新的Ada Lovelace架构,RTX不断迭代升级:


◎ Turing架构:首次引入Tensor Core和第一代RT Core,为实时光线追踪铺平了道路。


◎ Ampere架构:第二代RT Core和第三代Tensor Core显著提升了计算效率。


◎ Ada Lovelace架构:新增Hopper FP8 Transformer Engine和第四代Tensor Core,使AI性能翻倍,为复杂3D模型和工程仿真提供更强支持。



Omniverse的核心架构包括底层技术支持模块(Platform)和基于Kit SDK构建的上层应用(Apps)


◎ 核心组件如Nucleus、Connect和Simulation负责数据存储、软件间同步及高精度物理仿真;


◎ 而Create、View等应用则针对特定工作流程提供辅助功能,适配不同行业需求。


Omniverse最初应用于动画、影视和游戏等领域,但随着工业场景对数字化需求的加深,它正快速演变为构建工业元宇宙的关键平台。相比娱乐行业对视觉效果的追求,工业领域更关注符合物理规律的仿真能力。



这种转变的核心在于物理求解器和实时数字孪生(RTDT)的进步。


 物理求解器是模拟仿真的核心。Nvidia通过PhysX SDK为生成式物理AI提供支持,可扩展至多物理场景的高精度建模。


◎ 工业制造领域正在借助实时数字孪生技术,将设计与仿真环节深度整合。例如,通过Omniverse,汽车设计师可以即时了解轮毂更换对空气动力学的影响,大幅缩短设计验证周期。



02

Omniverse如何

赋能机器人与智能驾驶?



● 从生成式AI到物理AI:双层结合


黄仁勋特别强调了物理AI的重要性。生成式AI(如GPT、Llama等)在理解物理世界方面存在局限,而物理AI通过整合物理规则与空间关系数据,弥补了这一短板。


Omniverse在这一领域的贡献体现在两个层次:


◎ 第一层:模拟环境训练自主机器,物理AI为机器人和自动驾驶系统提供了逼真的训练环境。自主机器不仅需要感知和理解物理规则,还需要在动态环境中灵活应对复杂场景。


◎ 第二层:生成真实数据增强模型训练,Omniverse借助Replicator SDK生成逼真、多样化的仿真数据,减少了对真实场景数据的依赖,为制造业、物流和零售行业提供了强大的数字孪生支持。



通过Omniverse、DGX平台和物理AI工具链,开发者可完成虚拟环境构建、数据生成、模型训练与部署的全流程,为机器人技术研发提供了端到端解决方案。


● 自动驾驶与机器人开发的物理仿真需求


在机器人与智能驾驶开发中,仿真技术至关重要。虚拟环境不仅可以降低调试成本,还能有效规避安全风险。Omniverse通过高度真实的物理仿真,为复杂机械的开发提供了可靠支持:


◎ 机器人开发:Omniverse精准模拟动力学行为,支持多种传感器信号仿真(IMU、激光雷达等),并实现与ROS系统的无缝对接,为多足机器人、人形机器人的程序验证和优化提供了理想环境。


◎ 智能驾驶:Ansys与Omniverse合作,整合多物理场求解器和高精度3D环境,显著提升了自动驾驶原型验证与算法优化效率。



小结



通过Omniverse,Nvidia推动了GPU技术的应用边界,也为工业制造、智能驾驶和机器人领域带来了深远影响。这一“软核心”正从幕后走向前台,成为数字化未来的重要支柱。