AI新浪潮下,英伟达GTC2022有什么新动作?
1、在2022年的GTC开发者大会上 ，英伟达推出了包括Hopper GPU架构在内的多款新型芯片 ，推出了搭载Hopper架构的穗蠢H100 GPU和AI加速计算软件，以及强大的数据中心级系统。CEO黄仁勋在演讲中分享了NVIDIA在AI领域的最新进展 ，并推出了一系列针对AI应用研发的新一代图形处理器 。
终于,英伟达成为了一家软件公司
1 、如果说图形芯片 、AI芯片、数据中心芯片供应商英伟达是一家软件公司 ，可能会被很多人笑话“不专业”，但事实上 ，英伟达正在成为一家靠着软件平台驱动来赚钱的芯片公司 。
2 、英伟达是一家专注于提供全栈计算的人工智能公司。英伟达成立于1993年 ，总部位于美国加利福尼亚州圣克拉拉市 。公司早期主要专注于图形芯片的设计，但随着技术与业务的发展，英伟达已经成长为一家提供全栈计算的人工智能公司 。
3 、直观点说 ，NV Labs的“自动驾驶挑战 ”系列 ，是英伟达软件技术“破圈 ”的先导。 作为曾经游戏市场的霸主，这家芯片巨头必然深谙消费者之道 。相比一般车厂对于车辆智能功能“洗脑式”的宣传 ，此番英伟达率先拿出一部分干货试探市场 ，占领用户心智 。 这种策略直接体现在公司财报数据上，2019年三季度英伟达汽车业务迎来高光时刻。
机器人仿真软件哪个好
CoppeliaSim ：这是一个强大的3D开发环境 ，支持多种编程语言 ，并具备灵活的仿真能力。它能够准确模拟物体的动态行为，非常适合机器人教育、快速原型验证及工厂自动化 。此外 ，还有RobotStudio 、DELMIA 、MotoSim、RoboDK等软件 ，它们都是功能全面的机器人仿真软件，具有3D可视化、碰撞检测 、路径优化等功能 。
Robot Master 优点：支持多种机器人品牌 ，能根据产品数模生成程序 ，适用于多种任务；独家优化功能使得运动学规划和碰撞检测精准；支持外部轴和复合外部轴组合系统。 缺点：只支持单个工作站的模拟仿真；基于MasterCAM开发，价格昂贵 。
另一个值得推荐的机器人模拟软件是RobotStudio，它由ABB公司开发 。这款软件提供了丰富的机器人仿真功能 ，包括离线编程 、路径规划和碰撞检测等 ，能够帮助用户在虚拟环境中模拟和优化机器人的工作流程。
针对工业机器人的仿真软件，可以考虑使用Robcad ，这是西门子旗下的产品 ，特别适用于汽车行业 。 DELMIA也是一款值得推荐的仿真软件，它由达索系统公司出品 ，同样在汽车行业中应用广泛 。 RobotStudio是ABB公司出品的仿真软件 ，它同样适用于汽车行业，并且有着良好的性能表现。
常见的机器人仿真软件包括ROS（结合Gazebo视为一套）和Coppeliasim 。ROS功能完善 ，不限于仿真 ，而Coppeliasim涵盖了机器人仿真的各个方面，尤其是其API系统 ，灵活且完善 。要深入了解不同机器人仿真软件的比较 ，可查阅专业文献，如Collins等人（2021）的《机器人应用中的物理模拟器回顾》。
聊一聊“Sim ”(上)——一览机器人模拟器生态
NVIDIA PhysX：不仅用于Isaac Sim，还在游戏和机器人领域展现卓越性能 。MuJoCo：专注于机器人控制 。Bullet和ODE：广泛使用于多种模拟场景。RaiSim：专注于机器人系统优化。特色模拟器：SAPIEN：逼真模拟人类生活 ，支持家务任务完成 ，结构精细，结合多种技术提供丰富数据集 。
机器人模拟器生态概览：常见模拟器：市面上存在多种机器人模拟器 ，包括通用型如ABB、NVIDIA Isaac Sim 、Webots 、CoppeliaSim、Gazebo 、PyBullet ，以及专为游戏引擎设计的Unity和Unreal Engine 。这些模拟器各具特色，如Isaac Sim凭借其物理引擎和实时渲染技术受到机器人学习者的青睐。
NVIDIA PhysX ，作为NVIDIA GameWorks的一部分 ，不仅用于Isaac Sim，还在游戏和机器人领域展现卓越性能 。从MuJoCo的机器人控制专用 ，到Bullet和ODE的广泛使用 ，再到RaiSim的机器人系统优化，各种引擎各显神通 。在这些引擎背后 ，我们看到像Havok和SAPIEN这样的独特模拟器。
在AI机器人领域 ，Simulation（模拟）是研究的高频词汇，如Sim+RL 、Sim2Real和Real2Sim2Real等 。模拟器在AI Learning Based和Model-Based方法中扮演关键角色，通过在虚拟环境中调试算法 ，确保安全后再部署到实际设备 ，提高开发效率和降低成本 。
访谈内容涉及了Simulately项目创立的初衷、当前机器人模拟器生态的现状 、不同模拟器在选择上的挑战 、强化学习与模仿学习在模拟器应用上的区别、解决Sim2Real Gap的问题方法 、以及Sim+RL与Real data+IL路径的结合与挑战。
Isaac Sim 是一个专为机器人设计的仿真器，与 CARLA 主要针对室外无人驾驶不同 ，它更专注于室内机器人的仿真 ，包括 AGV 和搭载机械臂的车辆 。在介绍仿真器时，常常会提到其他用于机器人或自动驾驶场景的模拟器 ，比如 Isaac Sim 就因其强大的功能而受到青睐 。
Isaac仿真平台搭建以及ROS试用教程
Isaac仿真平台搭建及ROS试用教程：系统配置与Isaac安装 系统要求：确保使用Ubuntu 04系统 ，并检查硬件配置是否达标，包括至少RTX2070级别的显卡 、32GB内存以及Nvidia 470.502以上的驱动。 安装步骤：登录Nvidia账户后 ，按照官方指南进行Isaac的安装 。
在Ubuntu系统上 ，通过官方指南安装ROS和ROS2 。在Issac Sim端启用ROS Bridge或ROS2 Bridge扩展，并在窗口状态量菜单中搜索“ROS”来启用。这允许ROS与Issac Sim进行通信。编写Python代码测试Isaac Sim功能 ，可以使用内置脚本启动示例演示 ，如控制机器人“franka ” 。
首先，确保安装 Docker，通过官方指南安装 ，解决网站访问问题 。接着 ，安装 NVIDIA-ISAAC-ROS，期间可能遇到未安装 tao 的情况 ，需安装此加密解释器以转换模型。注意 ，taco 是随 Docker 镜像提供的，确保启动镜像以获取所有环境 。成功解密模型后 ，使用 colcon test 验证安装正确性 。
真实机器人部署 在策略表现满意后 ，将其部署于真实机器人上。如果希望在机器人边缘设备上运行策略，可通过ONNX格式转换 ，利用更高效的推理框架进行优化（如量化和蒸馏） ，以减少推理时间，提高实时性 。使用ROS或Python多线程通信构建控制节点 ，实现策略的执行 。
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希望本篇文章《NVIDIAIsaac（nvidiaisaacsim代码编程入门教程7）（nvidiaisaacsim代码编程入门教程7）NVIDIAIsaac》能对你有所帮助！
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