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NVIDIA Omniverse在工程應(yīng)用中的思考

發(fā)布于：2024-09-07 19:45:44

首頁/技術(shù)分享/行業(yè)資訊

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NVIDIA Omniverse工程應(yīng)用探討

主要討論了NVIDIA Omniverse在工程應(yīng)用中的思考，包括其在并行業(yè)中的應(yīng)用、與主流軟件的聯(lián)動演示、學(xué)習(xí)伙伴的總結(jié)和反思等。同時，還介紹了在元宇宙中的應(yīng)用、開發(fā)平臺、代碼開發(fā)模塊等。此外，還討論了如何實(shí)現(xiàn)3D仿真和數(shù)據(jù)傳輸，以及如何在企業(yè)中進(jìn)行人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用。最后，邀請了一位專家分享自己在工程應(yīng)用中的思考，希望大家都能夠積極參與討論，發(fā)揮主觀能動性。

工程設(shè)計(jì)領(lǐng)域的工程數(shù)字化平臺探索

主要討論了omniverse平臺在工程設(shè)計(jì)和數(shù)字化領(lǐng)域的應(yīng)用。首先，omniverse平臺可以實(shí)現(xiàn)模型共同編輯、異地協(xié)同、實(shí)時模型交互、科學(xué)仿真、物理模型仿真以及極高的開放性。

其次，omniverse平臺可以應(yīng)用于工程設(shè)計(jì)、數(shù)字化、模擬等領(lǐng)域，具有顛覆性的意義。最后，會議提出了omniverse平臺在工程設(shè)計(jì)中的應(yīng)用場景和可能帶來的顛覆性成果。

GPU算力提升與人工智能應(yīng)用

探討了算力提升在工程設(shè)計(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用。首先，英維達(dá)在2008年展示CPU和GPU的工作方式區(qū)別，通過GPU的計(jì)算模式展示了算力提升的效果。其次，谷歌在2012年宣布了一個項(xiàng)目，使用1萬6000個CPU芯片進(jìn)行訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)了對視頻內(nèi)容的識別，準(zhǔn)確率達(dá)到了74.8%。最后，2012年10月份的ImageNet圖像識別大會上，使用四顆GPU進(jìn)行計(jì)算，實(shí)現(xiàn)了對多種圖形的識別，準(zhǔn)確率達(dá)到了84%。

GPU與CPU在算力提升中的作用

主要討論了GPU和CPU在算力提升方面的區(qū)別。GPU更擅長于做并行運(yùn)算，效率高于CPU。此外，GPU在架構(gòu)上還有存儲優(yōu)勢和流處理優(yōu)勢。在圖形渲染過程中，通過矩陣運(yùn)算實(shí)現(xiàn)模型的轉(zhuǎn)換和光照處理。會議還提到了計(jì)算機(jī)圖形學(xué)中的點(diǎn)線面邏輯，以及如何通過矩陣運(yùn)算實(shí)現(xiàn)點(diǎn)的縮放、旋轉(zhuǎn)等操作。

仿真問題與運(yùn)動學(xué)仿真定義的探索

主要討論了仿真技術(shù)在各個領(lǐng)域的應(yīng)用，如運(yùn)動學(xué)仿真、科學(xué)計(jì)算仿真等。運(yùn)動學(xué)仿真主要關(guān)注機(jī)器人、物體的運(yùn)動模擬，適用于全場景應(yīng)用，如機(jī)器人的運(yùn)動仿真和物流倉庫的運(yùn)動仿真?？茖W(xué)計(jì)算仿真則涉及物理?xiàng)l件、算法和已知結(jié)果等方面，需要借助科學(xué)計(jì)算尋求答案。由于仿真的定義跨領(lǐng)域和學(xué)科，導(dǎo)致各個領(lǐng)域的朋友提出的問題也五花八門，介紹問題的人難以深入了解仿真領(lǐng)域的基礎(chǔ)科學(xué)條件。

模型層級管理與輕量化處理的探索

主要討論了兩個方面：模型層級管理和模型壓縮。首先，介紹了模型的層級管理，類似于CAD設(shè)計(jì)中的圖層或工作集，可以設(shè)置權(quán)限讓別人操作，也可以引用其他人的層級。其次，關(guān)注了模型壓縮技術(shù)，通過USD模型壓縮技術(shù)將房間家具等場景壓縮至不到50KB，效果非常好。最后，提到了一個視頻，展示了將機(jī)器人仿真與工廠結(jié)合的場景，展示了在工廠領(lǐng)域的應(yīng)用。

omniverse平臺在協(xié)同設(shè)計(jì)中的應(yīng)用

主要討論了omniverse平臺在軟件協(xié)同工作中的優(yōu)勢，以及它對科學(xué)計(jì)算和仿真領(lǐng)域的影響。omniverse平臺可以實(shí)現(xiàn)不同軟件之間的無縫協(xié)作，避免了傳統(tǒng)軟件之間的延遲問題。同時，它還可以兼容很多平臺，如基于USD的connector等。此外，omniverse平臺還具有流體仿真和科學(xué)計(jì)算的能力，與傳統(tǒng)計(jì)算仿真相比，它更注重網(wǎng)格體的構(gòu)建。會議還提到了omniverse平臺在工廠設(shè)計(jì)、機(jī)器人運(yùn)動仿真等方面的應(yīng)用，以及它在科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域帶來的影響。

仿真計(jì)算與流場模擬的深度解析

主要討論了仿真計(jì)算中需要考慮的場計(jì)算問題。首先，需要了解計(jì)算域的分布，然后根據(jù)幾何模型畫網(wǎng)格體進(jìn)行計(jì)算。其次，CAD軟件輸出的幾何模型不能直接用于仿真計(jì)算，需要基于網(wǎng)格體模型進(jìn)行二次處理。最后，流體力學(xué)仿真可以通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算來得到結(jié)果，不僅僅是英偉達(dá)在做，其他學(xué)者也做研究。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在物理求解中的應(yīng)用

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PINN是一種基于虛擬網(wǎng)絡(luò)計(jì)算算法進(jìn)行自我學(xué)習(xí)的方法，通過給定數(shù)據(jù)輸入到算法模型中，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)預(yù)測出新的數(shù)據(jù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在物理求解過程中也有應(yīng)用，如基于觀測數(shù)據(jù)或仿真數(shù)據(jù)的預(yù)測結(jié)果。與數(shù)值分析相比，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)果難以解釋，可靠性較差，泛化能力也有限。然而，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理少量數(shù)據(jù)時具有優(yōu)勢，可以推斷出結(jié)果。因此，在實(shí)際應(yīng)用中，需要結(jié)合其他計(jì)算架構(gòu)和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證來提高預(yù)測結(jié)果的可靠性。

GPU并行計(jì)算與仿真軟件的應(yīng)用

主要介紹了計(jì)算仿真軟件的并行計(jì)算算法架構(gòu)。傳統(tǒng)CFD計(jì)算以串行計(jì)算為主，可解釋性強(qiáng)，但效率相對較低。多物理場下的計(jì)算非常復(fù)雜，且效率低。超級計(jì)算機(jī)在核物理研究和大氣計(jì)算等領(lǐng)域有應(yīng)用，但由于其單條件計(jì)算結(jié)果受初始條件影響，求解效率較慢。

模型處理與數(shù)據(jù)協(xié)同在工程設(shè)計(jì)中的應(yīng)用

主要討論了協(xié)同設(shè)計(jì)的內(nèi)容和目標(biāo)。協(xié)同設(shè)計(jì)是以模型為基礎(chǔ)，以結(jié)構(gòu)化屬性數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)不同專業(yè)和人的數(shù)據(jù)協(xié)同。目前主流的協(xié)同設(shè)計(jì)軟件，都是針對產(chǎn)品設(shè)計(jì)和工程設(shè)計(jì)的，而不是以模型為主的。雖然這些軟件有3D引擎，但它們的主要內(nèi)容還是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的協(xié)同。因此，對于工程設(shè)計(jì)和產(chǎn)品設(shè)計(jì)來說，以模型為基礎(chǔ)的協(xié)同設(shè)計(jì)效率提升的空間有限。

數(shù)字化交互與結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用

主要討論了協(xié)同設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)和數(shù)字化交互的重要性。以結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)作為協(xié)同平臺，實(shí)現(xiàn)了設(shè)計(jì)工程的屬性和數(shù)據(jù)的系統(tǒng)。同時，強(qiáng)調(diào)了模型在工程設(shè)計(jì)和產(chǎn)品設(shè)計(jì)過程中的重要性，以及結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫在傳遞速度和共享速度方面的優(yōu)勢。會議還討論了在工業(yè)領(lǐng)域中，模型可能并非想象中的那么順利，因?yàn)楣I(yè)領(lǐng)域的很多工作開展并不容易。此外，會議還提到了生態(tài)問題，認(rèn)為在工程應(yīng)用中，速度和應(yīng)用性是非常重要的，而不僅僅是模型本身。

Omniverse在圖形渲染和處理的優(yōu)勢

主要討論了omniverse引擎在圖形渲染和處理方面的優(yōu)勢，以及基于USD模型的開源生態(tài)。同時，也探討了omniverse在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用場景，如數(shù)字孿生、元宇宙工廠等。此外，還提到了當(dāng)前市場對于數(shù)字孿生和元宇宙項(xiàng)目的困難，如市場前景好但實(shí)際價值難以找到，以及一些場景下的啟動慢卡頓出bug等問題。最后，討論了智能計(jì)算引擎在自動駕駛、智能制造和機(jī)器人訓(xùn)練等領(lǐng)域的應(yīng)用，如數(shù)字城市、智能駕駛和工業(yè)機(jī)器人等。

元宇宙孿生平臺的應(yīng)用與挑戰(zhàn)

主要討論了元宇宙產(chǎn)業(yè)的發(fā)展趨勢和挑戰(zhàn)。首先，元宇宙產(chǎn)業(yè)需要具備顯示、算力、邊緣計(jì)算和區(qū)塊鏈等技術(shù)。其次，目前做數(shù)字孿生的人主要集中在建模這塊，但在邊緣計(jì)算方面相對較弱。再次，隨著8K和6G網(wǎng)絡(luò)的普及，未來顯示將實(shí)現(xiàn)沉浸式體驗(yàn)。

顯卡技術(shù)的進(jìn)步與顯示端內(nèi)容傳輸問題

主要討論了顯示端的分辨率、顆粒度和傳輸速率等方面。英偉達(dá)在這方面提供了很大的算力和并行算力，以及先進(jìn)的算法。然而，目前最大的問題是內(nèi)容如何在屏幕上傳輸，因?yàn)槿魏文Ｐ投夹枰M(jìn)行渲染計(jì)算才能傳輸?shù)狡聊簧?。英偉達(dá)在這方面能力不斷迭代，使得模型清晰度越來越高。同時，通過插件等方法，可以對模型進(jìn)行壓縮、差值處理等細(xì)節(jié)處理，以減少計(jì)算力。

模型創(chuàng)建與物理屬性的賦予問題

這段內(nèi)容主要討論了目前設(shè)計(jì)軟件的現(xiàn)狀。講者認(rèn)為，目前的設(shè)計(jì)軟件在底層能力上仍有提升空間，可以自己創(chuàng)建模型并賦予物理屬性。同時，講者也提到了不同領(lǐng)域的設(shè)計(jì)軟件都有自己的成熟工具，如Revit、UE等，但在實(shí)際工作中，仍然依賴于其他平臺進(jìn)行建模，這可能與開發(fā)成本和建模效率有關(guān)。因此，講者認(rèn)為將建模命令式操作改成工具化操作，才能真正實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量、高效率的建模。

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