$英伟达 (NVDA.US)$ 💡 NVIDIA，AI 技术的创新进化：从3D世界构建到生成物理AI $NVDA N...
💡 NVIDIA，AI技术的创新进化：从3D世界构建到生成物理AI $NVDA
NVIDIA在SIGGRAPH 2024会议上发布了一系列展示AI技术新进化的演讲。这些创新涵盖了从3D世界的构建到生成物理AI的实际应用的广泛领域。
1️⃣ fVDB：现实世界的高精度数字化
NVIDIA宣布了一个名为Fast Voxel Database (fVDB)的新深度学习框架。fVDB是一项开创性的技术，用于生成现实世界的AI可用虚拟表达。
fVDB的主要特点：
- 基于OpenVDB（行业标准的稀疏体积数据模拟和渲染库）构建
- 与传统框架相比，具有4倍的空间规模和3.5倍的性能
- 提供超过10倍的运算符，并集成多个深度学习库的功能
应用领域：
- 用于训练自主型代理的实际规模虚拟环境
- 用于生成城市规模的3D模型，用于气候科学和灾害规划
- 用于智慧城市和城市规划的3D生成AI
2️⃣ 生成物理AI的进化
英伟达宣布了生成物理人工智能技术的进展。其中包括用于构建交互式视觉人工智能代理的英伟达Metropolis参考工作流和支持训练物理机器的新英伟达NIM微服务。
主要特点：
- 利用视觉语言模型（VLMs）进行高级决策、准确度、互动性、性能
- 医院、工厂、仓库、零售店、机场、交通路口等各种环境的部署
实例：意大利・巴勒莫市的应用
- K2K（英伟达Metropolis合作伙伴）整合了英伟达NIM微服务和VLMs
- 实时分析交通摄像头，支持道路管理优化
3️⃣ 英伟达NIM微服务的扩展
NVIDIA宣布大幅扩展NIM微服务，从而简化了AI模型的部署和运营。
新增的NIM微服务：
- fVDB相关：fVDB网格生成、fVDB NeRF-XL、fVDB物理超分辨率
- USD（Universal Scene Description）相关：USD代码、USD搜索、USD验证
这些微服务使Generative AI与OpenUSD工作流的集成变得更加容易，为3D世界带来了巨大的可能性。
4️⃣ 与Shutterstock和Getty Images的合作：创意产业的创新
NVIDIA通过与Shutterstock和Getty Images的合作宣布了面向创意产业的新Generative AI服务。
Shutterstock的新服务“Generative 3D”：
- 使用文本和图像提示快速原型制作3D资产
- 通过生成360度HDRi背景来设置虚拟环境的照明
Getty Images的「Generative AI by Getty Images」升级：
- 图像生成速度提高了两倍
- 提高输出质量并增加高级控制功能
- 定制功能，适应品牌独特风格
两项服务均使用NVIDIA Edify（用于视觉生成AI的多模态架构），并在NVIDIA NIM上进行了优化。
5️⃣ Hugging Face与NVIDIA合作：加强开发者面向的AI基础设施
Hugging Face和NVIDIA宣布推出面向400多万开发者社区的新的推断即服务
主要特点：
- 利用NVIDIA NIM微服务优化Llama 3系列和Mistral AI模型等
- 在NVIDIA DGX Cloud上运行，实现最高5倍的令牌处理效率
- 通过无服务器推理提高灵活性和减少基建开销
通过这一合作，Hugging Face上的开发者可以轻松使用NVIDIA加速的基建，并且能够轻松尝试和部署最新的AI模型
📍结论：AI生态系统的全面演进
NVIDIA的一系列发布表明，AI技术正在迅速发展，模糊着现实世界和数字世界之间的边界。fVDB和生成式物理AI技术的进步可能加速自动驾驶汽车和机器人工程等在现实世界中运行的AI系统的开发。
与此同时，与Shutterstock和Getty Images的合作可能推动AI在创意产业中的实际应用，大幅提高设计师和艺术家的工作效率。与Hugging Face的合作使得AI模型的开发和部署过程更加简化，让更多的开发者能够接触到AI技术。
通过这些技术的组合，AI在整个产业界的应用有可能加速，新的创新浪潮有可能涌现。与此同时，要注意AI快速发展所带来的伦理和社会问题，并要求以负责任的方式进行技术开发和部署。
NVIDIA的举措清晰地展示了以AI为核心的下一代计算生态系统的面貌，指引着未来的技术革新和产业变革方向。企业和开发者需要战略性地利用这些新技术，以增强竞争力并推动创新。
NVIDIA在SIGGRAPH 2024会议上发布了一系列展示AI技术新进化的演讲。这些创新涵盖了从3D世界的构建到生成物理AI的实际应用的广泛领域。
1️⃣ fVDB：现实世界的高精度数字化
NVIDIA宣布了一个名为Fast Voxel Database (fVDB)的新深度学习框架。fVDB是一项开创性的技术，用于生成现实世界的AI可用虚拟表达。
fVDB的主要特点：
- 基于OpenVDB（行业标准的稀疏体积数据模拟和渲染库）构建
- 与传统框架相比，具有4倍的空间规模和3.5倍的性能
- 提供超过10倍的运算符，并集成多个深度学习库的功能
应用领域：
- 用于训练自主型代理的实际规模虚拟环境
- 用于生成城市规模的3D模型，用于气候科学和灾害规划
- 用于智慧城市和城市规划的3D生成AI
2️⃣ 生成物理AI的进化
英伟达宣布了生成物理人工智能技术的进展。其中包括用于构建交互式视觉人工智能代理的英伟达Metropolis参考工作流和支持训练物理机器的新英伟达NIM微服务。
主要特点：
- 利用视觉语言模型（VLMs）进行高级决策、准确度、互动性、性能
- 医院、工厂、仓库、零售店、机场、交通路口等各种环境的部署
实例：意大利・巴勒莫市的应用
- K2K（英伟达Metropolis合作伙伴）整合了英伟达NIM微服务和VLMs
- 实时分析交通摄像头，支持道路管理优化
3️⃣ 英伟达NIM微服务的扩展
NVIDIA宣布大幅扩展NIM微服务，从而简化了AI模型的部署和运营。
新增的NIM微服务：
- fVDB相关：fVDB网格生成、fVDB NeRF-XL、fVDB物理超分辨率
- USD（Universal Scene Description）相关：USD代码、USD搜索、USD验证
这些微服务使Generative AI与OpenUSD工作流的集成变得更加容易，为3D世界带来了巨大的可能性。
4️⃣ 与Shutterstock和Getty Images的合作：创意产业的创新
NVIDIA通过与Shutterstock和Getty Images的合作宣布了面向创意产业的新Generative AI服务。
Shutterstock的新服务“Generative 3D”：
- 使用文本和图像提示快速原型制作3D资产
- 通过生成360度HDRi背景来设置虚拟环境的照明
Getty Images的「Generative AI by Getty Images」升级：
- 图像生成速度提高了两倍
- 提高输出质量并增加高级控制功能
- 定制功能，适应品牌独特风格
两项服务均使用NVIDIA Edify（用于视觉生成AI的多模态架构），并在NVIDIA NIM上进行了优化。
5️⃣ Hugging Face与NVIDIA合作：加强开发者面向的AI基础设施
Hugging Face和NVIDIA宣布推出面向400多万开发者社区的新的推断即服务
主要特点：
- 利用NVIDIA NIM微服务优化Llama 3系列和Mistral AI模型等
- 在NVIDIA DGX Cloud上运行，实现最高5倍的令牌处理效率
- 通过无服务器推理提高灵活性和减少基建开销
通过这一合作，Hugging Face上的开发者可以轻松使用NVIDIA加速的基建，并且能够轻松尝试和部署最新的AI模型
📍结论：AI生态系统的全面演进
NVIDIA的一系列发布表明，AI技术正在迅速发展，模糊着现实世界和数字世界之间的边界。fVDB和生成式物理AI技术的进步可能加速自动驾驶汽车和机器人工程等在现实世界中运行的AI系统的开发。
与此同时，与Shutterstock和Getty Images的合作可能推动AI在创意产业中的实际应用，大幅提高设计师和艺术家的工作效率。与Hugging Face的合作使得AI模型的开发和部署过程更加简化，让更多的开发者能够接触到AI技术。
通过这些技术的组合，AI在整个产业界的应用有可能加速，新的创新浪潮有可能涌现。与此同时，要注意AI快速发展所带来的伦理和社会问题，并要求以负责任的方式进行技术开发和部署。
NVIDIA的举措清晰地展示了以AI为核心的下一代计算生态系统的面貌，指引着未来的技术革新和产业变革方向。企业和开发者需要战略性地利用这些新技术，以增强竞争力并推动创新。
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