Nvidia debuts new products for robotics developers, including Jetson Orin Nano
Nvidia、Jetson Orin Nanoなど、ロボット開発者向けの新製品を初公開
要約(英語):
Nvidia has announced that its robotics simulation platform Isaac Sim will soon be available in the cloud. Users can generate datasets from simulated sensors to train the models on real-world robots. The company added that teams can be located across the globe while sharing a virtual world in which to simulate and train robots
要約(日本語):
Nvidiaは、ロボットシミュレーションプラットフォームIsaac Simがクラウドですぐに利用できることを発表しました。ユーザーは、シミュレートされたセンサーからデータセットを生成して、実際のロボットでモデルをトレーニングできます。同社は、ロボットをシミュレートしてトレーニングするための仮想世界を共有しながら、チームを世界中に配置できると付け加えました
本文:
Isaac Sim, Nvidia’s robotics simulation platform, will soon be available in the cloud, the company said.
NvidiaのRoboticsシミュレーションプラットフォームであるIsaac Simは、まもなくクラウドで利用可能になると同社は述べています。
And Nvidia’s lineup of system-on-modules is expanding with Jetson Orin Nano, a system designed for low-powered robots — plus a new platform called IGX.
また、Nvidiaのシステムオンモジュールのラインナップは、低電力ロボット向けに設計されたシステムであるJetson Orin Nanoに加えて、IGXと呼ばれる新しいプラットフォームで拡大しています。
Isaac Sim, which launched in open beta last June, allows designers to simulate robots interacting with mockups of the real world (think digital re-creations of warehouses and factory floors).
昨年6月にオープンベータ版で発売されたIsaac Simにより、デザイナーは現実世界のモックアップと対話するロボットをシミュレートできます（倉庫と工場の床のデジタル再作成を考えてください）。
Users can generate datasets from simulated sensors to train the models on real-world robots, leveraging synthetic data from batches of parallel, unique simulations to improve the model’s performance.
ユーザーは、シミュレートされたセンサーからデータセットを生成して、実際のロボットでモデルをトレーニングし、モデルのパフォーマンスを向上させるために並行した一意のシミュレーションのバッチからの合成データを活用できます。
It’s not just marketing bluster, necessarily.
必ずしもマーケティングの大騒ぎではありません。
Some research suggests that synthetic data has the potential to address many of the development challenges plaguing companies attempting to operationalize AI.
いくつかの研究は、合成データがAIを運用しようとする企業を悩ませる多くの開発課題に対処する可能性があることを示唆しています。
MIT researchers recently found a way to classify images using synthetic data, and nearly every major autonomous vehicle company uses simulation data to supplement the real-world data they collect from cars on the road.
MITの研究者は最近、合成データを使用して画像を分類する方法を見つけました。ほぼすべての主要な自動車会社は、シミュレーションデータを使用して、道路上の車から収集した実際のデータを補足しています。
Nvidia says that the upcoming release of Isaac Sim — which is available on AWS RoboMaker and Nvidia NGC, from which it can be deployed to any public cloud, and soon on Nvidia’s Omniverse Cloud platform — will include the company’s real-time fleet task assignment and route-planning engine, Nvidia cuOpt, for optimizing robot path planning.
Nvidiaは、AWS RobomakerとNvidia NGCで利用できるIsaac Simの今後のリリースには、あらゆるパブリッククラウドに展開でき、まもなくNvidiaのOmniverse Cloud Platformに同社のリアルタイムフリートタスクの割り当てと含まれます。ロボットパス計画を最適化するためのルート計画エンジン、Nvidia Cuopt。
“With Isaac Sim in the cloud … teams can be located across the globe while sharing a virtual world in which to simulate and train robots,” Nvidia senior product marketing manager Gerard Andrews wrote in a blog post.
「Isaac Simがクラウドに…チームを世界中に配置しながら、ロボットをシミュレートしてトレーニングする仮想世界を共有することができます」と、Nvidiaのシニア製品マーケティングマネージャーのGerard Andrewsはブログ投稿に書きました。
“Running Isaac Sim in the cloud means that developers will no longer be tied to a powerful workstation to run simulations.
「クラウドでISAAC SIMを実行することは、開発者がシミュレーションを実行するために強力なワークステーションに縛られなくなることを意味します。
Any device will be able to set up, manage and review the results of simulations.” Back in March, Nvidia introduced Jetson Orin, the next generation of the company’s Arm-based, single-board PCs for edge computing use cases.
任意のデバイスは、シミュレーションの結果をセットアップ、管理、レビューできます。」3月に、Nvidiaは、エッジコンピューティングユースケース用の同社のアームベースのシングルボードPCの次世代であるJetson Orinを紹介しました。
The first in the line was the Jetson AGX Orin, and Orin Nano expands the portfolio with more affordable configurations.
ラインの最初はJetson Agx Orinで、Orin Nanoはより手頃な構成でポートフォリオを展開します。
Image Credits: Nvidia The aforementioned Orin Nano delivers up to 40 trillion operations per second (TOPS) — the number of computing operations the chip can handle at 100% utilization — in the smallest Jetson form factor to date.
画像クレジット：NVIDIA前述のOrin Nanoは、1秒あたり40兆件の操作を実現します（TOPS） – これまでの最小のJetsonフォームファクターで、チップが100％の利用で処理できるコンピューティング操作の数。
It sits on the entry-level side of the Jetson family, which now includes six Orin-based production modules intended for a range of robotics and local, offline computing applications.
Jetsonファミリーのエントリーレベルの側面にあります。これには、さまざまなロボット工学とオフラインのコンピューティングアプリケーションを対象とした6つのOrinベースの生産モジュールが含まれています。
Coming in modules compatible with Nvidia’s previously announced Orin NX, the Orin Nano supports AI application pipelines with Ampere architecture GPU — Ampere being the GPU architecture that Nvidia launched in 2020. Two versions will be available in January starting at $199: The Orin Nano 8GB, which delivers up to 40 TOPS with power configurable from 7W to 15W, and the Orin Nano 4GB, which reaches up to 20 TOPS with power options as low as 5W to 10W.
Nvidiaの以前に発表されたOrin NXと互換性のあるモジュールに携わるOrin Nanoは、Ampere Architecture GPUを備えたAIアプリケーションパイプラインをサポートしています。Ampereは、NVIDIAが2020年に開始したGPUアーキテクチャです。7Wから15Wで構成可能なパワーを備えた最大40のトップと、5Wから10Wという低いパワーオプションを備えた最大20トップに達するOrin Nano 4GBを提供します。
“Over 1,000 customers and 150 partners have embraced Jetson AGX Orin since Nvidia announced its availability just six months ago, and Orin Nano will significantly expand this adoption,” Nvidia VP of embedded and edge computing Deepu Talla said in a statement.
「わずか6か月前にNVIDIAが可用性を発表して以来、1,000人以上の顧客と150人のパートナーがJetson AGX Orinを受け入れており、Orin Nanoはこの採用を大幅に拡大するでしょう」とEmbeddedおよびEdge Computing Deepu TallaのNvidia VPは声明で述べています。
(By comparison to the Orin Nano, the Jetson AGX Orin costs well over a thousand dollars — needless to say, a substantial delta.) “With an orders-of-magnitude increase in performance for millions of edge AI and [robotics] developers Jetson Orin Nano sets new standard for entry-level edge AI and robotics.” In news that nearly slipped under our radar, Nvidia previewed IGX, a platform for “high-precision” edge AI — specifically manufacturing and logistics applications.
（Orin Nanoと比較すると、Jetson Agx Orinは1000ドルをはるかに超えるコストをかけることができます。言うまでもなく、かなりのデルタです。）Orin Nanoは、エントリーレベルのエッジAIおよびロボット工学の新しい標準を設定しています。」私たちのレーダーの下でほぼ滑りそうになったニュースでは、Nvidiaは「高精度」エッジAIのプラットフォームであるIGX、特に製造および物流アプリケーションをプレビューしました。
The company claims it provides an additional layer of safety and low-latency AI performance in highly regulated environments, like factories, warehouses, clinics and hospitals.
同社は、工場、倉庫、診療所、病院などの高度に規制された環境で、安全性と低遅延のAIパフォーマンスの追加層を提供していると主張しています。
The IGX platform includes IGX Orin, an AI chip for autonomous industrial machines and medical devices.
IGXプラットフォームには、自律産業機械および医療機器のAIチップであるIGX Orinが含まれています。
Developer kits will be available early next year for enterprises to prototype and test products, Nvidia says, each with an integrated GPU and CPU and a software stack with security and safety capabilities that can be programmed and configured for different use cases.
開発者キットは、来年初めに企業がプロトタイプおよびテスト製品に利用できるようになるとNvidia氏は、それぞれが統合されたGPUとCPU、およびさまざまなユースケース用にプログラムおよび構成できるセキュリティと安全機能を備えたソフトウェアスタックを備えています。
Nvidia says that it’s working with operating system partners like Canonical, Red Hat and SUSE to bring full-stack, long-term support to IGX.
Nvidiaは、IGXにフルスタックの長期的なサポートを提供するために、Canonical、Red Hat、Suseなどのオペレーティングシステムパートナーと協力していると言います。
“As humans increasingly work with robots, industries are setting new functional safety standards for AI and computing,” Nvidia CEO Jensen Huang said in a statement.
「人間がロボットとますます協力するにつれて、業界はAIとコンピューティングの新しい機能的安全基準を設定しています」と、Nvidia CEOのJensen Huangは声明で述べています。
“IGX will help companies build the next generation of software-defined industrial and medical devices that can safely operate in the same environment as humans.” More TechCrunch See all newsletters(opens in a new window) © 2022 Yahoo.All rights reserved.Powered by WordPress VIP(opens in a new window).
「IGXは、企業が、人間と同じ環境で安全に動作できる、次世代のソフトウェア定義の産業および医療機器の構築を支援します。」より多くのTechCrunchは、すべてのニュースレターを参照してください（新しいウィンドウで開きます）
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