На SIGGRAPH 2025 компания Nvidia представляет целую волну новинок: компактные графические процессоры Blackwell, серверы корпоративного класса и передовые модели ИИ. Цель — стереть границы между симуляцией и реальностью в робототехнике, автономных системах и умной инфраструктуре.
На конференции SIGGRAPH 2025, посвящённой компьютерной графике, Nvidia сделала серию громких заявлений, объединённых общей концепцией — так называемым «физическим искусственным интеллектом». По словам компании, под этим понимается слияние технологий искусственного интеллекта и компьютерной графики для создания систем, способных действовать в реальном мире, — будь то роботы, беспилотные автомобили или интеллектуальные городские сети.
«ИИ усиливает наши возможности моделирования, а моделирование, в свою очередь, делает ИИ умнее», — отметила Саня Фидлер, вице-президент Nvidia по исследованиям в области искусственного интеллекта. Компания представила целую экосистему — от нового аппаратного обеспечения на архитектуре Blackwell до симуляционных платформ и специализированных моделей ИИ для логического мышления.
Новое железо Blackwell для рабочих станций и дата-центров
Nvidia вывела на рынок оборудование, которое должно стать основой для ресурсоёмких задач ИИ. Для дата-центров готовится графический ускоритель Nvidia RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition в популярном 2U-формате, предназначенном для стандартных корпоративных серверов. Партнёры вроде Cisco, Dell, HPE, Lenovo и Supermicro уже готовят собственные решения. Как подчёркивают в Nvidia, эти системы должны ускорить уход от классических архитектур, основанных исключительно на процессорах, к платформам ускоренных вычислений. Заявлено, что такие серверы обеспечат вплоть до 45-кратного прирост производительности и в 18 раз более высокую энергоэффективность, по сравнению с системами только на CPU. Видеокарты оснащены тензорными ядрами пятого поколения с поддержкой формата FP4, что, по словам компании, увеличивает скорость инференса в шесть раз относительно прошлой модели L40S.
Для настольных рабочих станций анонсированы две новые компактные карты: Nvidia RTX PRO 4000 SFF Edition и RTX PRO 2000 Blackwell. Они призваны привнести ускорение ИИ в более компактные и энергоэффективные форм-факторы — для инженеров, дизайнеров и специалистов по 3D-визуализации. По сравнению с предыдущим поколением, RTX PRO 4000 SFF обещает до 2,5 раза выше производительность ИИ при тех же 70 Вт энергопотребления. RTX PRO 2000, помимо прочего, должна работать на 40 % быстрее в задачах автоматизированного проектирования (CAD). Nvidia рассчитывает, что новинки поступят в продажу уже к концу этого года.
Physical AI: симуляция как ключ к робототехнике
Новое оборудование призвано обеспечить вычислительную мощность для реализации концепции физического ИИ, которую развивает Nvidia. В её основе — создание предельно реалистичных, физически достоверных «цифровых двойников», где системы искусственного интеллекта, включая роботов, могут безопасно обучаться методом проб и ошибок, прежде чем выйти в реальный мир.
«Компьютерная графика и ИИ сливаются воедино, чтобы в корне изменить робототехнику», — подчёркивает Рев Лебаредиан, вице-президент Nvidia по направлению Omniverse и симуляционным технологиям.
Технологическую базу здесь формируют платформы Nvidia Omniverse и Isaac. Компания анонсировала новые библиотеки для Omniverse, включая Omniverse NuRec, позволяющую воссоздавать реальные среды по данным сенсоров с использованием метода трёхмерного разбрызгивания по Гауссу (3D Gaussian splatting). Приложения для робототехнического моделирования — Isaac Sim 5.0 и Isaac Lab 2.2 — теперь доступны в формате опенсорса на GitHub и уже интегрируют новые методы рендеринга.
Живой пример применения приходит от подразделения Amazon Devices & Services, использующего подход simulation-first в так называемом zero-touch-производстве. В этом процессе CAD-модели новых изделий загружаются в Isaac Sim, чтобы сгенерировать более 50 тысяч синтетических изображений для обучения ИИ. Эти модели затем управляют роботизированными манипуляторами, которые автономно проводят проверку качества или интегрируют новые продукты в производственную линию — целиком опираясь на навыки, полученные в симуляции, без каких-либо изменений физического оборудования. А технологии вроде модели оценки позы FoundationPose позволяют роботам распознавать даже совершенно новые объекты без предварительного обучения.
Новые модели ИИ для логического мышления
Чтобы ИИ умел не только видеть, но и думать, Nvidia расширила линейку своих моделей. Для корпоративного сегмента семейство Nemotron пополнилось версиями Nemotron Nano 2 и Llama Nemotron Super 1.5✶. Они предназначены для того, чтобы ИИ-агенты могли решать сложные многошаговые задачи — от обслуживания клиентов до кибербезопасности. Как утверждает Nvidia, эти модели отличаются высокой эффективностью благодаря гибридной архитектуре и квантованию формата NVFP4. Компании вроде CrowdStrike, Uber и Zoom уже тестируют или готовятся внедрить их в работу.
Специально для физического ИИ была создана Cosmos Reason — настраиваемая языково-зрительная модель (VLM) с 7 млрд параметров. Она призвана научить роботов и системы компьютерного зрения интерпретировать происходящее в физическом мире и действовать опираясь на уже имеющиеся знания, понимание законов физики и «здравый смысл». Среди применений — планирование работы роботов, автоматическая разметка обучающих данных и видеоаналитика. Например, Uber использует Cosmos Reason для анализа поведения беспилотных авто, а VAST Data и Milestone Systems — для умного мониторинга транспортных потоков.
Умные города и фабрики с платформой Metropolis
Чтобы воплотить эти технологии в реальные решения для интеллектуальной инфраструктуры, Nvidia объединяет множество компонентов в платформу Metropolis. Она получила ряд обновлений, включая интеграцию мультимодальной Cosmos Reason, новые базовые модели компьютерного зрения в TAO Toolkit и расширения Isaac Sim для генерации редких сценариев обучения.
Партнёры уже находят платформе практическое применение. Так, Accenture и Belden разрабатывают «умные виртуальные ограждения», моделируемые в Omniverse, чтобы повысить безопасность рабочих рядом с промышленными роботами. Компания DeepHow использует шаблон Metropolis VSS для создания «умного всезнающего ассистента» — помощника, который превращает рабочие инструкции в наглядные визуальные гиды. А пивоваренная корпорация Anheuser-Busch InBev заявляет, что с помощью этой технологии ускорила время обучения новых сотрудников на 80%.
✶ Llama — проект компании Meta Platforms Inc., деятельность которой запрещена на территории Российской Федерации.
Делегируйте рутинные задачи вместе с BotHub! Сервис доступен без VPN, принимаются российские карты. По ссылке вы можете получить 100 000 бесплатных капсов и приступить к работе с нейросетями прямо сейчас!
Источник: habr.com