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NVIDIA Lanza un Sistema de Computación de Omniverse a Escala de Centro de Datos Para Digital Twins Industriales

NVIDIA OVX Se diseñó Especialmente para Simular Aplicaciones Enormemente Complejas en Robótica, IA, Automatización Industrial y Más

Gadgerss Por Gadgerss
23 marzo, 2022
En Noticias
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NVIDIA Lanza un Sistema de Computación de Omniverse a Escala de Centro de Datos Para Digital Twins Industriales
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El día de hoy, NVIDIA anunció NVIDIA OVX, un sistema de computación diseñado para impulsar digital twins a gran escala.

NVIDIA OVX se diseñó específicamente para operar complejas simulaciones con digital twins que se ejecutarán en NVIDIA Omniverse, una plataforma de colaboración de diseños 3D y de simulación del mundo físicamente precisa en tiempo real.

El sistema OVX combina la computación acelerada por GPU de alto rendimiento, los gráficos y la IA con acceso a almacenamiento de alta velocidad, redes de baja latencia y sincronización exacta a fin de proporcionar el rendimiento necesario para crear digital twins con precisión en el mundo real. OVX se usará para simular digital twins complejos para modelar edificios enteros, fábricas, ciudades e, incluso, el mundo entero.

«Los digital twins físicamente precisos son el futuro de la forma en que diseñamos y construimos», dijo Bob Pette, vicepresidente de Visualización Profesional de NVIDIA. «Los digital twins cambiarán la forma en que cada industria y empresa realizan la planificación. La cartera de sistemas de OVX podrá lograr digital twins verdaderos, en tiempo real, siempre sincrónicos y a escala industrial en diferentes sectores».

OVX les permitirá a los diseñadores, ingenieros y planificadores crear digital twins físicamente precisos de edificios o crear entornos de simulación enormes y realistas, con sincronización temporal exacta entre los mundos físicos y virtuales. Las empresas pueden evaluar y probar procesos y sistemas complejos, con diversos sistemas autónomos que interactúan en el mismo espacio-tiempo, a fin de optimizar, expandir o crear fábricas y almacenes más eficientes, o entrenar robots o vehículos autónomos antes de su implementación en el mundo físico.

Desarrollo de Digital Twins

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Dentro de la iniciativa del sector «Digitale Schiene Deutschland» (Digital Rail for Germany), DB Netze está construyendo en Omniverse un digital twin de la red ferroviaria nacional de Alemania para entrenar sistemas para la operación automática de los trenes y permitir el análisis predictivo mejorado por IA para situaciones impensadas en las operaciones ferroviarias.

«El uso de un digital twin fotorrealista para entrenar y probar los trenes habilitados por IA nos ayudará a desarrollar sistemas de percepción más precisos para detectar y reaccionar de manera óptima a los incidentes. En nuestro proyecto actual, NVIDIA OVX proporcionará la escala, el rendimiento y las capacidades de computación que necesitamos para generar datos para el desarrollo intensivo de machine learning y operar estas simulaciones y escenarios altamente complejos». dijo Anclima Hundertmark, Director de Digitalización de Ferrocarriles en DB Netze.

Especificaciones del Sistema de Computación

El servidor OVX consta de ocho GPU NVIDIA A40, tres NVIDIA ConnectX, 6 NIC Dx 200 Gbps, 1 TB de memoria del sistema y 16 TB de almacenamiento NVMe. El sistema de computación OVX escala desde un único pod de ocho servidores OVX hasta un OVX SuperPOD que consta de 32 servidores OVX conectados con la estructura de switches NVIDIA Spectrum-3 o múltiples OVX SuperPOD para acelerar enormes simulaciones de digital twins.

Disponibilidad

Las soluciones OVX son Sistemas Certificados por NVIDIA, que están probados y validados para proporcionar el rendimiento, la capacidad de administración, la seguridad y la escalabilidad necesarios. NVIDIA y los fabricantes de sistemas OEM ofrecerán de forma conjunta la compatibilidad integral de nivel empresarial para las soluciones NVIDIA OVX y el software Omniverse.

NVIDIA OVX estará disponible a finales de este año a través de Inspur, Lenovo y Supermicro.

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En este artículo: Nota de PrensaNvidia
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