スポンサー機能 技術者は、コンピューティングの黎明期からデジタルの世界を作ろうとしてきました。 業界は、The Sims™ から Second Life™、バーチャル リアリティ ヘッドセット、そして間違いなく Metaverse の最初の変種に至るまでのデジタル環境に夢中になり、その後、しぼんでしまったと感じています。
しかし、「新しい」デジタル世界が本当に必要かどうかについて疑問符がある場合、既存の現実世界の一部のデジタル レプリカを構築する説得力のある理由があることは間違いありません。 別の言い方をすれば、デジタルツインを作成することです。
間違いなく、小売店、オフィス ビル、工場、物流センターからスマート シティに至るまで、物理的な世界で私たちが構築する環境は信じられないほど複雑です。 問題が発生した場合、解決策を検討してテストしている間にそれらをシャットダウンすることは、経済的に実行不可能または口に合わない可能性があります。 さらに良いことに、デジタル ドローイング ボード上にある間に問題を発見できれば、混乱を招くことなく問題を修正できます。 これは、テーマパークや自動車工場だけでなく、電気自動車や医療機器にも当てはまります。
スペシャリスト システム インテグレーターである Dimension88 の CEO である Nigel O'Leary 氏は、デジタル ツインには通常 XNUMX つの重要な要素があると述べています。 XNUMX つ目はプロトタイピングです。つまり、車両、病院、発電所などのオブジェクトをデジタルで作成します。これにより、物理的に構築される前にユーザーがそれを確認して改良できるようになります。 、「私たちはそれと一緒に暮らす必要があります」。
XNUMX 番目の部分は、タイムライン、コスト、材料などのデータをオーバーレイする機能です。 「したがって、プロセスの最後には、単なるデジタル ツインではなく、『いつ、誰がインストールしたか』などの関連情報が得られます。」 O'Leary 氏は説明します。
XNUMX 番目の要素は、今後のデジタル ツインの使用方法を決定することです。これには、予防保守の計画や、潜在的な問題への対処方法の検討が含まれる場合があります。 彼は次のように説明しています。
車両、製造工場、または都市のデジタル ツインの構築は簡単ではありません。 しかし、課題は生のコンピューティング能力を調達することだけではありません。
O'Leary 氏は、かつては「コラボレーションを可能にするために、特注のコードやプログラムを構築していたでしょう」と説明しています。 これにより、断片化された複雑なパイプラインが作成され、複数の貢献者がさまざまな接続の難しいツールを使用していました。 さらに、環境が構築されている人々 (アーキテクト、エンジニア、ビジネス オーナー) は、多くの場合、深い技術スキルを欠いていました。
現在、その要求はさらに高まっています。 Lenovo EMEA の AI 責任者である Valerio Rizzo 博士が言うように、製造工場や複雑なインフラストラクチャのデジタル ツインを作成することは、物理的特性や力学だけを意味するものではありません。 インテリジェント デバイスと IoT の時代には、「認知」プロパティも含める必要があり、常に更新される現実世界のデータがモデルにストリーミングされる可能性があります。
これには、小道具、キャラクター、構造、アルゴリズムなど、大規模なデジタル シーンを組み立てるために必要なすべてのコンポーネントの作成を容易にするプラットフォームが必要です。 これには、さまざまな特殊な 3D アプリケーション、シミュレーション ソフトウェア、およびカスタム ツール、コード スクリプト、またはプログラミング フレームワークを作業プロセスに組み込む機能にまたがるデータ コンポーネントのスムーズな統合が必要です。
新しい世界へのパイプライン？
「これを行う従来の方法は、実際にアセットをインポートおよびエクスポートしてから、あるソフトウェアから別のソフトウェアにアセットを移動して開発を完了するというものでした」と Rizzo 氏は説明します。 その後、すべてがゲーム エンジンまたは同様の環境に統合されますが、それでもさらに調整が必要になると彼は言います。
必要とされているのは、大規模な「産業用」デジタル ツインを構築するために必要な大規模な計算能力と継続的なデータをシームレスに提供できるアプローチです。 しかし、これは必要なツールを提供すると同時に、構築段階でも継続的にも異なるユーザー間の同時コラボレーションを簡素化する必要があります。 デジタル世界の構築者と、その中で共同作業を行うユーザーとの間のワークフローを壊すことはありません。
それが背後にあるビジョンです NVIDIA の Omniverse Enterprise プラットフォームは、ベンダーのスケーラブルな GPU 開発プラットフォーム上に構築され、企業が「現実世界と完全に同期する、物理的に正確で AI 対応の仮想シミュレーション」を開発するのに役立ちます。
このプラットフォームは、もともとピクサーがアニメーション映画用に開発した Universal Scene Description フレームワークに基づいて構築されています。 その他の主要コンポーネントは、シミュレーションとレンダリング、コラボレーションとデータ統合、サードパーティと Omniverse アプリケーション間の接続、およびユーザーが独自の拡張機能、アプリ、およびプラグインを開発する機能を支えています。
では、Omniverse Enterprise を実現するには何が必要でしょうか? Lenovo が提供するハードウェア、インフラストラクチャ、およびサービスにまたがるもの EveryScale OVX ソリューション、単一のパッケージで必要なものすべてを提供するように設計されています。
当然のことながら、このソリューションには、レンダリングとシミュレーション、コラボレーション、および関連する大規模なデータセットをサポートするための強力な基盤となるコンピューティング リソースが必要です。 Rizzo 氏によると、これは「必要な数のノードと複数の GPU で実行する必要があります。これは、従来のゲーム エンジンでは不可能だったことです」。
これはすべて単一のインスタンスで行われ、複数のサーバーにまたがってスケーリングされます。つまり、ユーザーは「別々のサーバーにサイロ化されるのではなく、同じシーン内にまとめられます」。 リッツォは言います。 つまり、同じ「デジタル空間の時間と空間」を効果的に共有することになります。
OVX プラットフォームの基本的な構成要素は、12 つの GPU、20 つの Intel Xeon Platinum プロセッサ、および約 40 人のユーザーをサポートする低遅延 NVMe ストレージを備えた単一ノード ボックスです。 32 ～ 2 ユーザーのグループの場合、3 つのノードをまとめて「ポッド」に組み込むことができます。128 個の GPU と 3 個の Intel Xeon CPU を搭載し、Spectrum 100 または Spectrum XNUMX の高速ネットワーク ファブリックを使用します。 次のレベルアップは、XNUMX 以上のサーバーをパッキングし、Spectrum XNUMX ネットワーク ファブリック、ストレージ、およびオーケストレーション ソフトウェアを使用して XNUMX 以上のユーザーをサポートする SuperPods です。
テープの話
EveryScale OVX は、複雑な NVIDIA Omniverse Enterprise ワークストリーム向けに最適化された NVIDIA RTX 搭載ワークステーションの完全なエンドツーエンド ポートフォリオである Lenovo の ThinkStation および ThinkPad P シリーズによって補完されます。 これらの強力なワークステーションに加えて、Lenovo には、エッジで IoT 情報をキャプチャして使用するように設計された ThinkEdge AI/Edge および ThinkReality AR/VR デバイスの広範なポートフォリオがあります。 この情報は、デジタル ツインと、基盤となるエンタープライズ コネクティビティ キットにストリーミングできます。
レノボのスケーラブルなインフラ (レシ) フレームワークがすべてを結び付けます。 顧客は、単一のコンポーネントとラックおよびスタックを自分で購入できます。 しかし、Pod は配送前に事前にテストしてまとめることもできます。これにより、評価までの時間が短縮され、廃棄物、特に紙やプラスチックの包装廃棄物が最小限に抑えられるため、物理的環境への影響が軽減されます。
クラウドはデジタル ツイニングに理想的なプラットフォームを提供すると考えるかもしれません。 しかし、O'Leary が指摘するように、その作成に関与するエンド ユーザーの多くは技術者ではなく、簡素化とコラボレーションに重点を置いています。 さらに、デジタル ツインの性質上、多くの組織は、IP、製品計画、システム、および制御できない場所に存在する物理インフラストラクチャについて非常に敏感になることを意味します。
現実世界の状況を参照することによって (Dimension88 の詳細について読むことができます メタおよびオムニバース ソリューション インテグレーター こちら)、O'Leary は、ロジスティクス センターのコンピューター ビジョンを利用したロボットが、包装テープを交換した後、箱を正確に識別するのにどのように苦労したかを説明しました。 さまざまな種類の包装用テープを試すことは些細なことのように思えますが、実際の生産ラインを停止することは、物流であろうと製造であろうと、かなりの現実世界のコストが発生することを意味します。
この問題を解決するために、チームはパッケージのデジタル ツインを作成し、さまざまなシナリオをシミュレートし、さまざまなソリューションを実際に実装する前にテストできるようにしました。
「次はテープを交換したらどうなるの?」と言うことができます」と Rizzo 氏は説明します。 その場合、彼は次のように続けています。コンピューター ビジョン AI モデル。
「仮想」ボックスには、さまざまな種類のテープ、汚れ、その他の欠陥を含む無限のバージョンがあります。 「その場合、デジタルツインを行うことの利点は、より多くのボックスを作成し、将来に向けて計画できることでした。」
O'Leary 氏によると、デジタル ツイン アプローチは次のことを意味します。
24 時間年中無休の出荷に関する懸念については、デジタル ツインで複数のオプションを検討する方が、物理的な世界での生産を停止して問題に対処するよりも費用対効果が高いため、財務的な観点からははるかに好ましいでしょう。 デジタル ツイン アプローチは、組織が物理的な世界の問題を特定し、仮想環境で潜在的なソリューションを探索するのに役立ちます。
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- 情報源： https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2023/02/24/the_physical_world_is_complex/
