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$英偉達 (NVDA.US)$ 💡 NVIDIA，AI技術的創新性演進：從3D世界構建到生成物理AI $NVDA N...
💡 NVIDIA，AI技術的創新性演進：從3D世界構建到生成物理AI $NVDA
NVIDIA 在 SIGGRAPH 2024會議上進行了一系列關於AI技術的新進展發布。這些創新涉及到從3D世界的構建到生成物理AI的實際應用，涵蓋了廣泛的領域。
1️⃣ fVDB：現實世界的高精度數字化
NVIDIA 發布了一個名為快速體素數據庫 (fVDB)的新深度學習框架。fVDB 是一項具有突破性的技術，用於生成現實世界的AI虛擬表達。
fVDB 的主要特點：
- 構建在OpenVDB（業界標準的稀疏體積計算機器圖形模擬渲染庫）之上
- 空間尺度增加了4倍，性能提高了3.5倍，相較於傳統框架
- 提供了超過10倍的運算子，整合了多個深度學習庫的功能
應用分野：
- 用於訓練自主型代理的大規模現實環境
- 用於生成城市尺度的三維模型，適用於氣候科學和災害計劃
- 用於智慧城市和城市規劃的三維生成人工智能
2️⃣ 生成式物理人工智能的演變
NVIDIA宣布推出生成式物理人工智能技術的進步。這包括用於構建互動視覺人工智能代理的NVIDIA Metropolis參考工作流程，以及支持物理機器訓練的新NVIDIA NIM微服務。
主要特點：
- 利用視覺語言模型（VLMs）進行高級決策、準確性、互動性、性能。
- 在醫院、工廠、倉庫、零售商店、機場、交通路口等各種環境中部署。
實例：在意大利巴勒莫市的應用
- K2K（NVIDIA的Metropolis合作夥伴）整合了NVIDIA NIM微服務和VLMs
- 即時分析交通攝像頭，支援路面管理的優化
3️⃣ NVIDIA NIM微服務的擴展
NVIDIA宣布大幅擴展NIM微服務，從而簡化AI模型的展部與運營。
新增的NIM微服務：
- fVDB相關：fVDB網格生成、fVDB NeRF-XL、fVDB物理超解析
- USD（通用場景描述）相關：USD代碼、USD搜索、USD驗證
這些微服務使得將生成式AI整合到OpenUSD工作流程中變得更加容易，從而大大擴展了3D世界的可能性。
4️⃣ NVIDIA通過與Shutterstock和Getty Images的合作來推動創意產業的革新。
NVIDIA通過與Shutterstock和Getty Images的合作宣布了針對創意產業的新的生成式AI服務。
Shutterstock的新服務“Generative 3D”：
- 使用文字和圖像提示快速原型化3D資產
- 通過生成360度HDRi背景設定燈光的虛擬環境
Getty Images的「Generative AI by Getty Images」升級：
- 圖像生成速度提升2倍
- 改善輸出品質並新增高級控制功能
- 定制功能，以匹配品牌特有風格
兩項服務均使用NVIDIA Edify（用於視覺生成AI的多模態架構），在NVIDIA NIM上經過優化。
5️⃣ Hugging Face和NVIDIA的合作：加強開發者AI基建
Hugging Face和NVIDIA宣布了面向超過400萬開發者社區的新推斷即服務。
主要特點：
- 使用NVIDIA NIM微服務進行優化，如Llama 3系列和Mistral AI模型
- 在NVIDIA DGX Cloud上運行，實現最高5倍的令牌處理效率
- 通過無服務推論提高靈活性，並最小化基建開銷
通過這種合作，Hugging Face上的開發者可以輕鬆使用NVIDIA加速的基建，輕鬆進行最新AI模型的實驗和部署。
📍 結論：AI生態系統的綜合演進
NVIDIA的一系列發布表明，人工智能技術正在迅速發展，模糊了現實世界與數字世界之間的界線。fVDB和生成物理AI技術的進步可能加速現實世界中運作的AI系統的開發，如自動駕駛汽車和機器人工程等。
同時候，Shutterstock和Getty Images的合作可能加速人工智能在創意產業的應用，顯著提高設計師和藝術家的工作效率。與Hugging Face的合作可簡化人工智能模型的開發和部署流程，使更多開發者能夠接觸人工智能技術。
這些技術的結合有望加速AI在整個產業界的應用，可能催生新的創新浪潮。同時，應關注隨著人工智能快速發展而帶來的倫理和社會問題，需要負責任地進行技術開發和應用。
NVIDIA的努力清晰展示了以人工智能為核心的下一代計算生態系統的形態，標志著未來技術創新和產業變革的方向。企業和開發者應戰略性地利用這些新技術，以增強競爭力並創造創新。
NVIDIA 在 SIGGRAPH 2024會議上進行了一系列關於AI技術的新進展發布。這些創新涉及到從3D世界的構建到生成物理AI的實際應用，涵蓋了廣泛的領域。
1️⃣ fVDB：現實世界的高精度數字化
NVIDIA 發布了一個名為快速體素數據庫 (fVDB)的新深度學習框架。fVDB 是一項具有突破性的技術，用於生成現實世界的AI虛擬表達。
fVDB 的主要特點：
- 構建在OpenVDB（業界標準的稀疏體積計算機器圖形模擬渲染庫）之上
- 空間尺度增加了4倍，性能提高了3.5倍，相較於傳統框架
- 提供了超過10倍的運算子，整合了多個深度學習庫的功能
應用分野：
- 用於訓練自主型代理的大規模現實環境
- 用於生成城市尺度的三維模型，適用於氣候科學和災害計劃
- 用於智慧城市和城市規劃的三維生成人工智能
2️⃣ 生成式物理人工智能的演變
NVIDIA宣布推出生成式物理人工智能技術的進步。這包括用於構建互動視覺人工智能代理的NVIDIA Metropolis參考工作流程，以及支持物理機器訓練的新NVIDIA NIM微服務。
主要特點：
- 利用視覺語言模型（VLMs）進行高級決策、準確性、互動性、性能。
- 在醫院、工廠、倉庫、零售商店、機場、交通路口等各種環境中部署。
實例：在意大利巴勒莫市的應用
- K2K（NVIDIA的Metropolis合作夥伴）整合了NVIDIA NIM微服務和VLMs
- 即時分析交通攝像頭，支援路面管理的優化
3️⃣ NVIDIA NIM微服務的擴展
NVIDIA宣布大幅擴展NIM微服務，從而簡化AI模型的展部與運營。
新增的NIM微服務：
- fVDB相關：fVDB網格生成、fVDB NeRF-XL、fVDB物理超解析
- USD（通用場景描述）相關：USD代碼、USD搜索、USD驗證
這些微服務使得將生成式AI整合到OpenUSD工作流程中變得更加容易，從而大大擴展了3D世界的可能性。
4️⃣ NVIDIA通過與Shutterstock和Getty Images的合作來推動創意產業的革新。
NVIDIA通過與Shutterstock和Getty Images的合作宣布了針對創意產業的新的生成式AI服務。
Shutterstock的新服務“Generative 3D”：
- 使用文字和圖像提示快速原型化3D資產
- 通過生成360度HDRi背景設定燈光的虛擬環境
Getty Images的「Generative AI by Getty Images」升級：
- 圖像生成速度提升2倍
- 改善輸出品質並新增高級控制功能
- 定制功能，以匹配品牌特有風格
兩項服務均使用NVIDIA Edify（用於視覺生成AI的多模態架構），在NVIDIA NIM上經過優化。
5️⃣ Hugging Face和NVIDIA的合作：加強開發者AI基建
Hugging Face和NVIDIA宣布了面向超過400萬開發者社區的新推斷即服務。
主要特點：
- 使用NVIDIA NIM微服務進行優化，如Llama 3系列和Mistral AI模型
- 在NVIDIA DGX Cloud上運行，實現最高5倍的令牌處理效率
- 通過無服務推論提高靈活性，並最小化基建開銷
通過這種合作，Hugging Face上的開發者可以輕鬆使用NVIDIA加速的基建，輕鬆進行最新AI模型的實驗和部署。
📍 結論：AI生態系統的綜合演進
NVIDIA的一系列發布表明，人工智能技術正在迅速發展，模糊了現實世界與數字世界之間的界線。fVDB和生成物理AI技術的進步可能加速現實世界中運作的AI系統的開發，如自動駕駛汽車和機器人工程等。
同時候，Shutterstock和Getty Images的合作可能加速人工智能在創意產業的應用，顯著提高設計師和藝術家的工作效率。與Hugging Face的合作可簡化人工智能模型的開發和部署流程，使更多開發者能夠接觸人工智能技術。
這些技術的結合有望加速AI在整個產業界的應用，可能催生新的創新浪潮。同時，應關注隨著人工智能快速發展而帶來的倫理和社會問題，需要負責任地進行技術開發和應用。
NVIDIA的努力清晰展示了以人工智能為核心的下一代計算生態系統的形態，標志著未來技術創新和產業變革的方向。企業和開發者應戰略性地利用這些新技術，以增強競爭力並創造創新。
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