Следующая основная ветка драйверов Nvidia станет последней с поддержкой трёх устаревших архитектур графических процессоров, официально подтвердил производитель. Это решение повлияет на несколько моделей видеокарт GeForce и профессиональные продукты.

Источник изображения: nvidia.com

Начиная с версии 580 (сейчас актуальной является 576.80), Nvidia начнёт прощаться с видеокартами на базе архитектуры Maxwell (GeForce GTX 700, GTX 900), а также GTX 10 на архитектуре Pascal. В список попала также TITAN V — единственная потребительская видеокарта на базе архитектуры Volta. Но полностью Nvidia свернёт выпуск драйверов для старых видеокарт только с выпуском драйверов серии 590.

В сообщении на официальном форуме Nvidia говорится о прекращении поддержки устаревших видеокарт на системах семейства Linux, но ветки драйверов для этих платформ являются общими с драйверами для Windows. Таким образом, компания, вероятно, относительно скоро прекратит выпуск драйверов Game Ready для одной из последних оставшихся линеек продуктов GeForce GTX — поддержка сохранится только для видеокарт серии GeForce GTX 16 на архитектуре Turing.

Таким образом, неактуальными станут архитектуры, которым от 8 до 11 лет. Не всем геймерам интересны новейшие игры, и не все могут позволить себе новые комплектующие для компьютера, но даже с учётом этого удивительно, что эти видеокарты поддерживались настолько долго. Сроков выхода ветки драйверов 580 в Nvidia не уточнили — на это могут уйти ещё несколько месяцев.

В рамках сотрудничества Nvidia с Adobe компания предоставляет владельцам видеокарт GeForce RTX трёх последних поколений бесплатный доступ к Adobe Creative Cloud, включающий в себя популярные инструменты для редактирования фотографий и видео, такие как Photoshop, Premiere Pro, After Effects. Подписки ограничены по сроку действия — один месяц для владельцев видеокарт GeForce серий RTX 3000 и 4000, два месяца — для владельцев серий RTX 5000.

Источник изображения: Adobe

Эксклюзивно для владельцев видеокарт серии GeForce RTX 5000 доступно ещё одно вознаграждение под названием Substance 3D, которое даёт доступ к пяти различным приложениям Adobe вместе с огромной библиотекой ресурсов для разработки игр, включая такие инструменты, как 3D Sampler, 3D Designer и 3D Painter. В целом это довольно солидное предложение, даже если рассматривать только Adobe Creative Cloud, подписка на который обычно стоит $69 в месяц.

Условием для получения пробной версии на один или два месяца является предоставление платёжные реквизитов, с пользователя автоматически будет взиматься стандартная плата за подписку в размере $69 в месяц после окончания бесплатного периода. Чтобы средства не списывались, необходимо вовремя отменить подписку.

Предложение действует только для новых пользователей. Зарегистрированным клиентам, которые ранее уже пользовались продуктами Adobe воспользоваться бесплатным периодом подписки не получится.

Сделки с акциями публичных компаний являются привычной частью жизни их руководителей, поскольку они часть своего вознаграждения получают ценными бумагами, которые по истечении времени должны продавать. Динамика курса акций Nvidia способствовала тому, что сотрудникам компании, которые продавали их за последние 12 месяцев, удалось в совокупности выручить более $1 млрд.

Источник изображения: Nvidia

Как поясняет Financial Times, из этой суммы более половины пришлось на текущий месяц, поскольку в этом периоде акции Nvidia обновили исторический максимум и в очередной раз сделали компанию самой дорогой среди публичных. Основатель и бессменный руководитель Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) воздерживался от продажи акций своей компании с сентября прошлого года, но на прошлой неделе вернулся к соответствующей активности.

Впрочем, эти действия генерального директора были частью плана по продаже акций, согласованного с советом директоров и акционерами ещё в марте текущего года. Первый квартал был не очень благоприятным с точки зрения динамики курса акций Nvidia, но сейчас всё складывается более выгодным образом для желающих заработать на их продаже. Скорее всего, в случае с главой компании превышение курсом акций отметки в $150 стало сигналом к возобновлению продаж. Ему пришлось выждать 90 дней с момента утверждения плана продаж в марте, чтобы соблюсти все необходимые формальности. До конца текущего года Хуанг может в общей сложности реализовать 6 млн акций Nvidia. По текущему курсу это позволит ему выручить не менее $900 млн. Общее благосостояние главы компании оценивается Forbes в $138 млрд, что позволяет ему замыкать десятку самых состоятельных людей планеты. На прошлой неделе капитализация Nvidia выросла до рекордных $3,8 трлн.

В уходящем месяце высокопоставленные сотрудники Nvidia также объявили о начале продаж принадлежащих им акций. Член совета директоров Марк Стивенс (Mark Stevens) в начале месяца объявил о намерениях продать 4 млн акций, с тех пор ему удалось выручить на продаже некоторой части из них $288 млн. Исполнительный вице-президент Nvidia Джей Пури (Jay Puri) в прошлую среду продали акций компании на сумму $25 млн. Два других члена совета директоров, Тенч Кокс (Tench Coxe) и Брук Сивэлл (Brook Seawell), реализовали акций на сумму $143 млн и $48 млн соответственно.

Компания Nvidia выпустила обновление для технологии DLSS (версия SDK 310.3.0), которое позволяет снизить использование видеопамяти на 20 % при масштабировании изображения. Это стало возможным благодаря оптимизации модели Transformer, которая обеспечивает более высокое качество картинки по сравнению со свёрточной нейронной сетью (CNN).

Источник изображения: Nvidia

Ранее DLSS Transformer требовала почти в два раза больше памяти, чем CNN, но после доработок разница сократилась до 40 %. Например, при разрешении 1080 пикселей обновлённый алгоритм использует 85,77 Мбайт VRAM вместо прежних 106,9 Мбайт, тогда как CNN занимала 60,83 Мбайт. При этом потребление видеопамяти масштабируется линейно: в 4K оно возрастает в 3,5 раза, достигая 307,37 Мбайт.

На практике, как пишет Tom's Hardware, экономия в 80 Мбайт при 4K-разрешении вряд ли будет заметна, учитывая объёмы VRAM современных видеокарт. Однако для 8K, где DLSS может расходовать более гигабайта памяти, оптимизация становится более значимой. В Nvidia подчеркнули, что снижение нагрузки на видеопамять не повлияло на качество апскейлинга — «трансформер» DLSS 4 содержит вдвое больше параметров, чем CNN-аналог, обеспечивая изображение, близкое к оригиналу.

Также отмечается, что снижение потребления видеопамяти касается только масштабирования изображения, а не генерации кадров. Что касается последней версии «трансформера», то она уже принесла 30-процентную экономию VRAM. В частности, в игре Warhammer 40,000: Darktide при использовании DLSS 4 вместо DLSS 3 потребление видеопамяти на 4K снизилось на 400 Мбайт.

В начале этого года китайская компания DeepSeek удивила всех выпуском своей языковой модели R1, которая достигала сопоставимых с лучшими западными образцами результатов в сфере ИИ, но требовала от разработчиков предположительно меньших затрат. Создание более новой модели R2, по некоторым данным, упёрлось в доступность ускорителей вычислений Nvidia, которые сложно найти на территории Китая.

Источник изображения: Nvidia

Как напоминает Reuters со ссылкой на The Information, первоначально DeepSeek планировала представить R2 в конце мая, но руководство компании было недовольно достигаемым ею уровнем быстродействия, поэтому доводка этой языковой модели затянулась во времени. По данным источника, прогресс в известной степени тормозится отсутствием в Китае достаточного количества производительных ускорителей вычислений, а DeepSeek пока предпочитает полагаться главным образом на решения Nvidia, поставки которых в КНР серьёзно ограничены из-за санкций США.

Облачная инфраструктура на территории Китая, которая сейчас используется для работы с языковой моделью R1, опирается преимущественно на ускорители Nvidia H20, которые до апреля этого года можно было поставлять вполне легально. В своей отчётности Nvidia отметила, что весенний запрет на поставки ускорителей H20 будет стоить ей нескольких миллиардов долларов США, поскольку предусмотреть иное назначение для такой продукции не получится, и весь запас придётся просто списать. Одновременно с этим Nvidia пытается найти возможность поставлять в Китай менее производительные ускорители, которые соответствовали бы существующим требованиям США в данной сфере. Предполагается, что эти ускорители будут созданы с использованием архитектуры Blackwell и памяти типа GDDR7.

С прошлого года Nvidia то и дело становилась самой дорогой компанией в мире, и предыдущий раз она обновляла очередной рекорд курсовой стоимости акций в январе текущего года. Беспокойство инвесторов по поводу влияния антикитайских санкций на бизнес Nvidia с тех пор сдерживали рост курса акций компании, но на этой неделе он поднялся до рекордных $154, увеличив капитализацию до $3,77 трлн.

Источник изображения: Nvidia

При этом отрыв от ближайшего конкурента в лице Microsoft ($3,65 трлн) не так велик, поэтому уместнее говорить о благоприятном влиянии бума искусственного интеллекта на целый ряд американских эмитентов. Apple на третьем месте в рейтинге самых дорогих компаний довольствуется капитализацией на уровне $3 трлн. Новым толчком к росту курса акций Nvidia стало прошедшее накануне ежегодное собрание акционеров компании, на котором глава и основатель Дженсен Хуанг (Jensen Huang) подчеркнул, что максимальные возможности для роста бизнеса представляют искусственный интеллект и робототехника. Кроме того, он убедил окружающих, что формирование вычислительной инфраструктуры для ИИ только началось, и спрос ещё долго будет оставаться высоким. Вчера курс акций Nvidia вырос более чем на 4 %.

Аналитики Loop Capital считают, что рынок систем ИИ входит в очередную «золотую волну», и Nvidia остаётся одним из главных выгодоприобретателей в этих условиях. В начале апреля курс акций компании достиг локального минимума на фоне заявлений президента США Трампа о введении повышенных таможенных тарифов. После появилась надежда хотя бы на частичный успех переговоров, но к давящим на акции Nvidia факторам добавились экспортные ограничения в отношении Китая. Тем не менее, к настоящему времени всё это не мешает ценным бумагам Nvidia продолжать рост своей курсовой стоимости. С апреля они подорожали на 63 %, увеличив капитализацию эмитента на $1,5 трлн.

Ошибка сотрудников предприятия Asus привела к созданию уникальной игровой видеокарты TUF Radeon RX 9070 XT, на которой одновременно размещены логотипы AMD Radeon и Nvidia GeForce RTX. Пока известно лишь об одном столь необычном графическом ускорителе. Однако, возможно, другие устройства из этой партии могут иметь такую же необычную маркировку.

Источник изображений: Fantastic-Ad8410 / Reddit

Появление столь необычного ускорителя связано с тем, что Asus использует один и тот же дизайн кожуха для нескольких моделей видеокарт. Кожух с логотипом GeForce был случайно установлен на AMD Radeon RX 9070 XT. Теоретически та же ошибка может произойти и в обратном порядке, создав графический ускоритель серии RTX 50 под брендом Radeon.

«Кто-то должен проверить рабочих на сборочной линии Asus и убедиться, что они чувствуют себя хорошо... […] у меня были проблемы с моей новой картой Asus TUF 9070 XT OC. Я обратился в магазин, чтобы обменять её, а дома распаковал и получил это. Такое нарочно не придумаешь. Теперь дилемма: оставить карту и получить абсолютный мем или обменять её снова» — написал в социальной сети Reddit пользователь Fantastic-Ad8410, который и стал обладателем уникального ускорителя.

Мнения комментаторов этого сообщения разделились. Некоторые полагают, что у владельца могут возникнуть проблемы при попытке продать устройство, так как потенциальные покупатели решат, что это подделка. Другие, наоборот, уверены, что ценность столь уникального «гибридного» графического ускорителя будет только расти и он заинтересует коллекционеров. Появляются также неподтверждённые сообщения о том, что это не первый подобный случай.

Вряд ли у владельца возникнут проблемы, если он решит заменить этот необычный графический ускоритель. Тем не менее, будет жаль, если эту единственную в своём роде видеокарту вернут производителю для «ремонта». В конце концов, много ли на свете владельцев видеокарты GeForce RTX 9070 XT?

В начале этого года Nvidia анонсировала крупное обновление технологии масштабирования DLSS 4 — её решено перевести на ИИ-модели типа «трансформер». Теперь же тестирование обновлённой технологии DLSS завершилось, и её смогут задействовать разработчики компьютерных игр.

Источник изображения: techpowerup.com

Технология DLSS основывалась на свёрточных нейросетях, которые генерировали новые пиксели на основе локализованных областей текущих и предыдущих кадров. Теперь же на смену им пришли модели на базе архитектуры «трансформер» с вдвое большим количеством параметров, которые позволили повысить производительность в четыре раза и обеспечить повышение качества эффектов трассировки лучей на 30–50 %. Впечатляет и то, что каждый кадр теперь обрабатывается на компьютерах с ускорителями GeForce RTX 5090 всего за 1 мс, по сравнению с 3,23 мс, которые требовались для работы DLSS 3.

Технологию DLSS 4 поддерживают все ускорители GeForce RTX, но модели предыдущих поколений — не в полной мере. К примеру, усовершенствованный вариант генератора кадров DLSS Frame Generation доступен на компьютерах с ускорителями RTX 4000 и более новыми, а DLSS Multi-Frame Generation — только с видеокартами RTX 5000, поскольку в них используются улучшенные тензорные ядра.

Новая технология также сделает более актуальными 4K-мониторы с высокой частотой обновления, поскольку прежде монитор 4K с частотой обновления 240 Гц не имел особого смысла из-за того, что не было графических ускорителей, способных поддерживать такое изображение.

Компания Nvidia официально представила настольную видеокарту начального уровня GeForce RTX 5050, которая станет самой доступной в семействе Blackwell. Вместе с десктопной версией была также представлена и мобильная — для недорогих игровых ноутбуков.

Источник изображений: Nvidia

В основе GeForce RTX 5050 используется графический процессор GB207-300 с 2560 ядрами CUDA, 20 RT-ядрами, 80 текстурными блоками и 80 тензорными ядрами. Количество блоков ROP не указывается. Базовая частота GPU составляет 2,31 ГГц, Boost-частота заявлена на уровне 2,57 ГГц.

GeForce RTX 5050 — единственная модель серии Blackwell, не использующая память GDDR7. Пропускная способность памяти составляет 320 Гбайт/с. Заявленное энергопотребление GeForce RTX 5050 — 130 Вт. Дополнительное питание подаётся через 8-контактный разъём PCIe. У мобильной версии показатель энергопотребления составляет 115 Вт (100 Вт + 15 Вт Dynamic Boost).

GeForce RTX 5050 поддерживает технологии масштабирования DLSS 4 и трассировки лучей. Она оснащена таким же энкодером NVENC, как и RTX 5060: один NVENC 9-го поколения и один NVDEC 6-го поколения. Карта укомплектована четырьмя видеовыходами: тремя DisplayPort 2.1b и одним HDMI 2.1b. Для сравнения, Radeon RX 9060 XT от AMD предлагает два DisplayPort 2.1a и один HDMI 2.1b.

Nvidia сравнивает GeForce RTX 5050 с GeForce RTX 3050. Напомним, что десктопной версии GeForce RTX 4050 компания не выпускала, карта доступна только в мобильном исполнении для ноутбуков. Новая карта обеспечивает прирост производительности до четырёх раз благодаря поддержке технологии DLSS 4 и входящего в её состав мультикадрового генератора MFG.

Также Nvidia отмечает, что новинка позволит многим бюджетным геймерам получить значительный прирост производительности, в частности, при переходе с таких видеокарт, как GeForce GTX 1050, GTX 1060, GTX 1650 и GTX 1660, которые всё ещё довольно популярны среди пользователей.

Точная дата начала продаж GeForce RTX 5050 пока не объявлена. По слухам, она должна поступить в продажу 1 июля, однако официально Nvidia сообщает о запуске во второй половине месяца. Рекомендованная цена видеокарты — $249. Эталонный вариант производиться не будет.

Редкий технологический или научный прорыв КНР в наше время остаётся без внимания властей США. Уже зарекомендовавшая себя на международном рынке систем искусственного интеллекта китайская компания DeepSeek, по мнению американских чиновников, не только сотрудничает с правительством КНР, но и нарушает правила экспортного контроля США.

Источник изображения: Nvidia

Уже наличие подобных обвинений способно само по себе стать причиной наложения определённых санкций на DeepSeek и использование её сервисов в США и ближайшими странами-союзниками. Впрочем, агентство Reuters в своей публикации ссылается на непривычно подробные комментарии некоего высокопоставленного сотрудника Госдепартамента США, не раскрывая его личности, а потому подобные обвинения пока нельзя считать официальными.

По его словам, у американских чиновников есть понимание готовности DeepSeek сотрудничать с китайскими органами власти в части военных разработок и разведывательных операций. Данная активность ведётся обособленно от развития коммерческих больших языковых моделей DeepSeek, которые опираются на открытый исходный код. Как утверждает первоисточник, пользовательская информация и статистика попадает от DeepSeek к китайским спецслужбам.

Как отмечается, DeepSeek также упоминается около 150 раз в тексте контрактов на обеспечение Народно-освободительной армии Китая и предприятий оборонной отрасли Поднебесной. По крайней мере, военным разработчикам в Китае компания DeepSeek якобы предоставляла свои услуги.

Кроме того, американский госдеп подозревает DeepSeek в обходе американских ограничений на поставку ускорителей вычислений в Китай. По словам чиновника, китайский стартап имеет доступ к большим количествам ускорителей Nvidia H100, поставки которых в КНР запрещены с осени 2022 года. Представители Nvidia на этот счёт лишь заявили, что DeepSeek в своё время официально закупила ускорители H800, пока те тоже не попали под запрет. По данным американских властей, DeepSeek использует подставные компании в соседних странах Юго-Восточной Азии, чтобы получить доступ к американским ускорителям вычислений, а также через аналогичные структуры пытается получить удалённый доступ к серверным вычислительным мощностям профильных провайдеров. Пока DeepSeek не попала в «чёрные списки» в США, но если подобная заинтересованность появилась в верхних эшелонах власти, то это лишь вопрос времени.

SK Hynix закрепила за собой лидерство на рынке памяти для искусственного интеллекта (ИИ) и первой начнёт выпуск седьмого поколения высокопроизводительной памяти HBM. Контракты на поставку специализированной, адаптированной под индивидуальные запросы HBM4E уже заключены с крупнейшими технологическими компаниями — Nvidia, Microsoft и Broadcom.

Источник изображения: SK Hynix

Однако в первую очередь SK Hynix будет ориентироваться на сроки поставок для своего самого крупного партнёра — Nvidia. Как пишет южнокорейское издание KED Global, ссылаясь на слова представителя полупроводниковой отрасли, учитывая текущие мощности SK Hynix и графики запуска новых ИИ-сервисов крупных компаний, невозможно удовлетворить все запросы американских IT-гигантов, таких как Apple, Microsoft, Google, Amazon, Nvidia, Meta✴ и Tesla.

Однако, по мере изменения ситуации на рынке, список клиентов может расшириться. Ранее, около 10 месяцев назад, SK Hynix сообщала об интересе к своей специализированной памяти HBM со стороны этих компаний. Седьмое поколение (HBM4E) ожидается во второй половине следующего года. Сейчас же самой передовой массово выпускаемой моделью остаётся HBM3E, а переход на шестое поколение (HBM4) намечен в ближайшее время.

Тем временем Samsung, основной конкурент SK Hynix, пока отстаёт в этой гонке. По данным инсайдеров, компания ведёт переговоры с Broadcom и AMD о поставках HBM4, но это решение на поколение отстаёт от HBM4E. В апреле Samsung заявила, что начнёт поставки HBM4 не раньше первой половины 2026 года. При этом ей до сих пор не удалось заключить контракт с Nvidia на поставку передовых чипов памяти.

Согласно прогнозам TrendForce и Bloomberg Intelligence, рынок кастомизированной HBM-памяти будет расти стремительными темпами, и к 2033 году достигнет $130 млрд против $18,2 млрд в 2024-м. Такая память позволит крупным технологическим компаниям отказаться от универсальных решений и за счёт кастомизации оптимизировать производительность своих ИИ-кластеров, поэтому интерес к этому растёт. При этом SK Hynix, благодаря заказам от Nvidia, Microsoft и Broadcom, имеет все шансы сохранить доминирующие позиции.

Отмечается, что производство логических кристаллов (logic dies), которые выполняют роль «мозга» в HBM, для SK Hynix теперь будет осуществлять тайваньская компания TSMC. Ранее SK Hynix делала их сама, но начиная с HBM4 перешла на аутсорсинг из-за необходимости применения сверхточных технологий.

Новый ИИ-кластер Huawei CloudMatrix 384, построенный на базе китайских процессоров Ascend 910C, показал результаты, которые ранее считались недостижимыми без использования передовых чипов Nvidia. Как утверждает Huawei и китайский стартап SiliconFlow в техническом документе, система Huawei смогла обогнать как модифицированную для экспорта в Китай версию ускорителя Nvidia H800, так и топовую модель H100 при работе с моделью DeepSeek R1 LLM.

Источник изображения: Huawei

CloudMatrix объединяет 384 двухчиповых процессора HiSilicon Ascend 910C, размещённых в 16 серверных стойках, а также 192 центральных процессора, соединённых между собой с помощью оптоволоконных каналов связи, обеспечивающих высокую скорость передачи данных внутри и между серверами. По замыслу создателей, эта архитектура должна была стать основой для нового поколения ИИ-инфраструктуры, способной конкурировать с западными технологиями без использования передовых полупроводников. Система, по сути, стала примером того, как с помощью увеличения мощности за счёт масшатабов оборудования можно компенсировать отсутствие доступа к передовым технологиям.

Главной целью проведения эксперимента являлось укрепление доверия внутри отечественной технологической среды к собственным разработкам. Эксперимент доказал, что китайские NPU могут быть не хуже, чем графические процессоры Nvidia. Теоретически CloudMatrix 384 действительно обладает большим потенциалом: его вычислительная мощность достигает 300 PFLOPs в формате BF16 против 180 PFLOPs у системы GB200 NVL72 от Nvidia. Также в документе указывается, что программное обеспечение Huawei CloudMatrix-Infer, позволяет генерировать 4,45 токена в секунду на каждый TFLOP при предварительной обработке запросов и 1,29 токена в секунду на TFLOP при формировании ответа, что, по данным исследования, превосходит эффективность фреймворка SGLang от Nvidia.

Вместе с тем специалисты подчёркивают, что преимущество CloudMatrix 384 имеет свою обратную сторону, заключающуюся в ограниченной энергоэффективности. Кластер потребляет 559 киловатт электроэнергии, что в четыре раза превышает показатель вычислительной системы GB200 NVL72, составляющий 145 кВт. Таким образом, за дополнительную мощность приходится платить значительно более высоким энергопотреблением. Энергоэффективность китайской системы примерно в 2,3 раза ниже, чем у аналога от Nvidia

Однако для китайских клиентов, которым закрыт доступ к системам на базе Nvidia, этот фактор играет не самую большую роль. Кроме того, в материковом Китае электричество остаётся относительно дешёвым. Как отмечает Tom's Hardware, за последние три года цены на энергию упали почти на 40 %, что делает использование ресурсоёмких решений экономически оправданным.

Тайваньская технологическая компания Foxconn и американский производитель чипов ИИ Nvidia ведут переговоры о развёртывании человекоподобных роботов на новом заводе Foxconn в Хьюстоне, где будут производиться ИИ-серверы Nvidia. В случае успеха это предприятие станет для обеих компаний первым прорывным опытом столь массового использования гуманоидных роботов на производстве. Ожидается, что развёртывание будет завершено в ближайшие месяцы.

Источник изображения: linkedin.com

Foxconn разрабатывает собственных человекоподобных роботов совместно с Nvidia, а также проводит испытания роботов, произведённых китайской компанией UBTech. Пока неясно, сколько человекоподобных роботов будет использовано на заводе в Хьюстоне и какого они будут типа. По сообщениям из осведомлённых источников, в настоящее время Foxconn обучает роботов подбирать и размещать предметы, вставлять кабели и выполнять сборочные операции.

Завод Foxconn в Хьюстоне идеально подходит для развёртывания гуманоидных роботов, поскольку это совершенно новое предприятие, где ещё на этапе проектирования были предусмотрены все особенности, связанные с их массовым использованием. Первой продукцией нового завода станут серверы GB300 от Nvidia, их сборка должна стартовать в начале следующего года. Кроме завода в Хьюстоне, Nvidia строит в партнёрстве с Wistron подобное предприятие в Далласе. Ожидается, что оба завода выйдут на запланированные объёмы производства в течение 12–15 месяцев.

Источник изображения: techovedas.com

По слухам, Foxconn планирует продемонстрировать на ежегодном технологическом мероприятии в ноябре две версии самостоятельно разработанных компанией роботов. Первый вариант представляет из себя гуманоидного робота, а второй использует для передвижения колёсную автономную роботизированную базу, что делает его дешевле ходячего собрата.

Для Nvidia использование гуманоидных роботов в производстве своих серверов ИИ представляет естественный шаг, поскольку компания разработала собственную платформу, которую поставляет изготовителям роботов. По мнению главы Nvidia Дженсена Хуанга (Jensen Huang), повсеместное внедрение гуманоидных роботов на производственных предприятиях произойдёт в течение ближайших пяти лет.

Источник изображения: Futurama

Данные берутся из публикации Обзор видеокарты AMD Radeon RX 9060 XT: апгрейд подождет

Шведская компания Hexagon AB, специализирующаяся на технологиях измерений в различных областях, представила, по её словам, самого совершенного человекоподобного робота AEON. Эта разработка стала возможной благодаря наработкам Nvidia в области искусственного интеллекта и суперкомпьютеров, а также обширному программному обеспечению в сфере робототехники и мощным чипам.

Источник изображений: Hexagon

Робот AEON создан для решения широкого спектра промышленных задач — от манипуляций и осмотра объектов до захвата изображений и поддержки операторов. Hexagon планирует использовать робота в автомобильной, транспортной, аэрокосмической, производственной, складской и логистической отраслях. Однако одной из главных особенностей AEON является его способность оцифровывать реальность и создавать цифровые двойники всего — от объектов до помещений и территорий. Это, прежде всего, отражает специализацию Hexagon, известную своими 3D-сканерами и лазерными дальномерами.

«В условиях глобальной нехватки рабочей силы, когда в таких отраслях, как производство и логистика, не заполнены 50 миллионов вакансий, компания Hexagon, мировой лидер в области измерительных технологий, разрабатывает человекоподобных роботов, которые могут прийти на помощь», — говорится в блоге Nvidia.

Согласно разработчикам, AEON проявит себя при захвате реальности, который включает в себя автоматическое планирование и сканирование объектов, промышленных помещений и окружающей среды для создания 3D-моделей. Полученные данные затем используются для расширенной визуализации и совместной работы на платформе Hexagon Digital Reality (HxDR), в рамках которой работает Hexagon Reality Cloud Studio (RCS).

Кроме того, робот будет способен выполнять различные манипуляции, например, сортировку и перемещение деталей в промышленных и производственных условиях. Умение сканировать объекты поможет с проверкой деталей, включая поиск дефектов или проверку соответствия спецификациям.

Промышленные операции, на которые будет обучен робот, будут включать высокоточные технические задачи, такие как работа с оборудованием, сканирование деталей с использованием высококачественных сканеров, а также телеоперации — удалённый доступ через механизмы робота для оператора-человека.

Для создания AEON компания Hexagon использовала три вычислительные платформы Nvidia, которые помогли внедрить искусственный интеллект в физические системы. В частности, суперкомпьютеры с искусственным интеллектом использовались для обучения и настройки мощных базовых моделей; платформа Nvidia Omniverse, работающая на серверах Nvidia OVX, была задействована для тестирования и оптимизации этих моделей в средах моделирования с использованием реальных и синтетических данных; наконец, компьютеры Nvidia IGX Thor использовались для запуска моделей.

Для улучшения логики и стратегий робота использовалось программное обеспечение Isaac GR00T-Mimic, генерирующее большое количество синтетических данных о движении на основе повторяющихся действий человека. В связи с этим компания Hexagon изучает возможность использования ускоренных вычислений Nvidia для постобработки модели Nvidia Isaac GR00T N1.5 с открытым исходным кодом.

Симуляции на платформе NVIDIA Isaac дают возможность AEON быстрее осваивать многие навыки. Hexagon использует NVIDIA Isaac Sim — эталонное приложение для роботизированной симуляции, созданное на базе Omniverse, для моделирования сложных действий робота, таких как навигация, передвижение и манипуляции. Затем эти навыки совершенствуются с помощью обучения с подкреплением в NVIDIA Isaac Lab — фреймворке с открытым исходным кодом для обучения роботов.

Основанный на моделировании подход позволил компании Hexagon ускорить разработку роботов, что дало возможность AEON освоить основные навыки передвижения всего за 2–3 недели, а не за 5–6 месяцев, как это было раньше.

Подчёркивается, что для автономного перемещения, навигации и выполнения задач в реальном времени AEON использует бортовые компьютеры NVIDIA Jetson Orin. Это повышает его скорость и точность при работе в сложных и динамичных средах. Hexagon также планирует модернизировать AEON с помощью NVIDIA IGX Thor, чтобы обеспечить функциональную безопасность для совместной работы.

«Нашей целью с AEON было создать интеллектуального, автономного человекоподобного робота, способного решать реальные задачи, о которых с нами говорили промышленные лидеры в последние месяцы, — сказал Арно Робер (Arnaud Robert), президент подразделения робототехники Hexagon. — Используя полнофункциональные платформы робототехники и моделирования Nvidia, мы смогли создать лучшего в своем классе человекоподобного робота, сочетающего передовую мехатронику, мультимодальное объединение датчиков и искусственный интеллект в реальном времени».

Система AEON будет использоваться на заводах и складах для сканирования всего — от мелких прецизионных деталей и автомобильных компонентов до крупных сборочных линий и складских помещений.

«Цифровые двойники предлагают очевидные преимущества, но их внедрение в некоторых отраслях сопряжено с трудностями, — сказал Лукас Хайнцле (Lucas Heinzle), вице-президент по исследованиям и разработкам в подразделении робототехники Hexagon. — Сложный набор датчиков AEON позволяет интегрировать сбор данных в реальном времени с NVIDIA Omniverse, оптимизируя рабочие процессы для наших клиентов и приближая нас к тому, чтобы цифровые двойники стали основным инструментом для совместной работы и инноваций».