每一年的NVIDIA GTC都是一次数字世界的盛宴，今年也不例外。基于Omniverse的数字技术实践在各行各业的应用场景中持续涌现，让人们看到了数字孪生、元宇宙等概念与实际业务的最新融合。GTC 2022期间，NVIDIA发布了用于工业数字孪生的数据中心规模Omniverse计算系统、Omniverse Cloud，以及用于科学计算的数字孪生平台等一系列新品，再一次拓宽了通往数字世界的道路。
“正如黄仁勋先生所提到的，要符合物理规律，达到Physically Accurate（物理级准确）。今天的仿真模拟和协同工作，如果不能很真实地反映实际世界的物理现象，那就是没有意义的。因为真实世界离不开人、事、物，而人、事、物是不能逃离物理规律的。”NVIDIA专业可视化亚太区业务主管沈威表示，“Omniverse的虚拟世界和NVIDIA已经很擅长的游戏、电影、动画中的图形图像表现迥然不同，为什么我们要做Omniverse？主要原因就是2018年之后，NVIDIA在技术上不断突破：一方面是AI的普及，在GPU的强大运算能力下到达了新的层次。另一方面就是高性能可视化运算，包括Ray Tracing（光线追踪）等技术做出了重大突破。因此，我们非常有底气推广Omniverse平台。”
在Omniverse平台，艺术家、科学家、设计人员等不同的工作者可以在虚拟世界和真实世界中不停地转换和分工协作，随时随地调用、存取公司内部的数字资产。要想帮助企业和个人打造一个自由穿梭于真实世界和虚拟世界的数字孪生平台的通路，需要符合自然界物理的模拟，以物理规律来构建准确的模型，并且基于这些模型模拟出虚拟世界，再把人工智能放到虚拟世界中训练和推理。这一融合了真实世界和虚拟世界的体验即数字孪生，要有AI和大量的的GPU进行演算，这正是NVIDIA的专长。
有了AI的加持，人类在数字世界的探索将更有底气。就像GTC在开场所展示的，AI可以帮助人们作曲、研究药物、探访未知空间，或是制造机械手臂，或是研究5G、6G技术，进行基站规划、无线电波传输，通过光线追踪的方式跟踪电波屏蔽区、干扰，以及与周围建筑物迭代的过程，帮助电信基础设施更有效率、更具性价比的部署未来通讯网络。再如，让智慧工厂、智慧仓储、自动驾驶成为现实，或是基于数字孪生的地球模拟，更加精准、科学的预测天气。类似的例子不胜枚举……这些虚拟世界与数字世界的碰撞离不开强大的处理能力，也是NVIDIA软硬件技术的集中呈现。如NVIDIA创始人兼CEO黄仁勋所言，NVIDIA已经变成一家“Full Computing Platform Company”。
目前，NVIDIA已经打造了覆盖创建、运作、部署等全流程的虚拟平台，Omniverse可以利用数字技术为物理世界的各类场景进行赋能，包括自动化的工厂、智能机器人、数字人训练等等，并且能够设计3D数字资产，支持其在虚拟世界中进行大量的实际操作，例如可靠性、安全性等验证。同时，NVIDIA可以用路径追踪、AI加速、开源MDL库等资源结合PhysX物理加速模式表达得更加真实，符合自然界物理定义真实场景的模拟和渲染角色。“这些就是我们对未来数字工厂、数字孪生的期许和设想，本次Omniverse的更新主要体现在针对数字孪生的一系列应用。”NVIDIA中国区高级技术市场经理施澄秋称。
Omniverse Kit和Omniverse Create为开发人员带来了更多的高级工具，改进了渲染和材质，借助高级动画和行为工具让设计师和艺术家可以更便捷的连接虚拟和现实环境。借助Omniverse Create，用户可连接喜爱的创意应用，从而以交互方式合成高保真场景。艺术家可以添加照明效果、模拟物理级准确的场景，并选择使用Omniverse的高级RTX渲染器或自己最喜欢的Hydra渲染代理进行渲染。Create版本2022.1包括对NURBS曲面（用于头发、粒子等物体的曲面建模类型）的USD支持。艺术家现可在渲染过程中利用任意输出变量或AOV渲染场景，为艺术家在合成阶段提供更多可控性。
在Omniverse Create中轻松应用不同的颜色和纹理
Omniverse View 2022.1支持非技术性的项目评审员凭借一些新功能、采用交互式的方式协同审阅3D设计项目，标记使艺术家能根据他们的观点添加包括形状和涂鸦在内的2D反馈，基于Omniverse Cloud在云端获得实时3D反馈。在Omniverse Showroom 2022.1中，包含七个新场景，这些场景可以帮助新用户体验该平台提供的前沿技术，让艺术家亲身体验技术演示，展示PhysX、刚体和软体动力学、流动、可燃流体、烟雾和火焰，以及以带有破坏性和分裂特效的爆炸，还包括由AI驱动的机器人手臂拾起果冻块的技术演示，以及对于烟雾和火焰的全新仿真演示。
Omniverse Code是一款专为开发者提供集成开发环境的应用，可让用户轻松构建自己的Omniverse扩展程序、应用或微服务。Replicator框架用于生成物理属性准确的3D合成数据，以加速感知网络的训练和准确性，该框架现已在Omniverse Code中推出，让开发者可以构建自己特定领域的合成数据引擎。全新的Omniverse XR应用即将上线，通过Omniverse View的VR优化型配置，支持用户以一比一比例体验全保真3D场景。
Omniverse Nucleus包括Work Station和Work Server，对用户权限进行了更新，使得企业的IT管理员拥有更多的访问和控制权，能够基于后台信息做出更精准的资源分配和调校，在不宕机、不离线、不重启的情况下为客户赋予更多的权重。利用基于AI的新型搜索服务DeepSearch，用户可以使用自然语言或图像快速搜索大量不带标记的3D素材库。
在创建和连接虚拟世界方面，已有超过15万人下载NVIDIA Omniverse，从而在助力3D设计工作流转型方面实现飞跃，将物理属性准确的实时仿真提升到新的高度。通过推出Omniverse的新版本和功能更新（包括新的Omniverse连接器和库），NVIDIA将该平台的生态系统扩充了10倍，其中有82种连接是通过扩展的Omniverse生态系统增加的。例如，虚幻引擎的全新连接器支持虚幻引擎和Omniverse应用之间的实时同步工作流；用户可以搭配使用Adobe Substance 3D Painter连接器测试版与Substance 3D Material插件，以便在Omniverse中以Substance格式实时编辑素材；Cinema 4D已支持USD并兼容OmniDrive，为可视化专家解锁Omniverse工作流；新的CAD导入器可以让产品设计师将26种热门CAD格式转换为Omniverse USD场景。
NVIDIA Omniverse生态系统扩充10倍，为开发者、企业和创作者提供各种新功能和新服务
“Omniverse能够覆盖的行业非常广泛，我们正在持续推动其在行业中的落地，例如与国内的多家设计院、研究院在城市级别的渲染方面合作，以及AEC领域的应用，比如玻璃、建筑、金属等，还有制造业偏向工厂CAD数据和PLC传感器零部件数据等方面应用。”NVIDIA高级解决方案架构师宋毅明介绍称，“在Omniverse平台上，行业客户使用的软件各种各样，包括Audio2Face、Revit、Rhino和3DsMax 的Connector等等，都与我们的系统进行了很好的结合，可以在实际项目中发挥作用。”
NVIDIA还在利用Omniverse Enterprise帮助企业提升制作流程，并改进创意工作流。Omniverse Enterprise的新客户包括亚马逊、DB Netze、DNEG、Kroger、Lowe’s和百事公司，这些公司均使用该平台来构建物理属性准确的数字孪生，或者为客户开发逼真的沉浸式体验。亚马逊拥有200多个机器人设施，每日可处理数百万个包裹，其运营十分复杂，需要超过50万个移动驱动机器人来为仓库物流提供支持。Amazon Robotics利用Omniverse Enterprise和Isaac Sim，构建AI赋能的仓储数字孪生，以更好地优化仓储设计和流程，训练更智能的机器人解决方案。百事公司正考虑利用Omniverse Enterprise和Metropolis支持的数字孪生，提升其供应链在200个地区市场中600多个配送中心的效率和环境可持续性。
Omniverse Enterprise即将发布新的更新，包括新版Omniverse Kit 103、Omniverse Create和View 2022.1、Omniverse Farm和DeepSearch。Omniverse Enterprise on NVIDIA LaunchPad已在全球九个地区推出。通过NVIDIA LaunchPad，设计领域从业者和项目评审人员可以即时、免费地访问Omniverse Enterprise动手实验，更迅速地做出软件和基础架构相关决策。
为了支持数十亿台设备的用户进行3D设计协作和模拟，让世界各地的艺术家、创作者、设计师和开发者能够即时访问 NVIDIA Omniverse平台，NVIDIA推出了Omniverse Cloud，该云服务包括：Nucleus Cloud，该“一键协作式”共享工具使艺术家能够从任意地点访问和编辑大型3D场景，无需传输大量数据集；Omniverse Create，该应用使技术设计师、艺术家和创作者能够一同实时构建3D世界；View，借助云端NVIDIA RTX GPU驱动的NVIDIA GeForce NOW平台来流式传输完整的模拟和渲染功能，该应用可以让非技术用户查看Omniverse场景。
通过Omniverse Cloud，创作者可以在任意地点对存储在 Nucleus Cloud 中的模型进行迭代、共享和协作，并通过发送链接即时邀请其他合作者加入会话。在GTC上的演示环节，有三名人类设计师和一名专业Omniverse Avatar AI设计师在Omniverse Cloud中开展虚拟协作，一同修改一个建筑项目的设计。该团队使用标准网络会议工具进行对话，同时连接到Nucleus Cloud中的一个场景中。一位人类设计师在RTX驱动的工作站上运行Omniverse View应用，而另外两位则通过GeForce NOW将Omniverse View传输到他们的笔记本电脑和平板电脑。
全新云服务套件连接GeForce NOW上的设计师和创作者，使他们能够在Omniverse中开展协作
“Omniverse Cloud就是要帮助用户，无论设计师们身处何地，都可以把设计、编辑、修改、分享、渲染等工作在云端实时的协同完成，即使PC等各类终端没有安装Omniverse，也可以直接在GeForce NOW使用云端功能，此举惠及建筑、游戏开发、媒体娱乐等各行各业的客户。”NVIDIA中国区Omniverse业务发展经理何展说。（注：当前Omniverse Cloud仅在北美可用，在中国区处于beta阶段）
NVIDIA OVX专为运行NVIDIA Omniverse（实时物理级准确世界模拟和3D设计协作平台）中的复杂数字孪生模拟而设计。该计算系统结合了高性能GPU加速计算、图形处理和AI并配备了高速存储访问、低延迟网络、精确计时，具备创建逼真数字孪生所需的性能。OVX将被用于模拟复杂的数字孪生，以构建建筑、工厂、城市乃至整个世界的模型。
配置方面，OVX服务器由8个NVIDIA A40 GPU、3个NVIDIA ConnectX-6 Dx 200Gbps网卡、1TB系统内存和16TB NVMe存储组成，可以从由8台OVX服务器组成的单集群扩展到通过NVIDIA Spectrum-3交换架构连接的一个或多个OVX SuperPOD（由32台OVX服务器组成），来加速大规模数字孪生模拟。OVX解决方案是NVIDIA认证系统（NVIDIA-Certified Systems），经测试和验证能够提供必要的性能、可管理性、安全性和可扩展性。NVIDIA和OEM系统构建商将共同提供对NVIDIA OVX解决方案和Omniverse软件的全方位企业级支持。今年晚些时候，NVIDIA OVX将通过浪潮、联想和超微上市。
NVIDIA OVX专为机器人、AI、工业自动化等领域的大规模复杂应用的模拟而打造
通过OVX，设计师、工程师和规划人员将能构建物理级准确的建筑数字孪生或创建大规模的逼真模拟环境，并在真实世界和虚拟世界中实现精确的时间同步。企业可以在同一时空中评估和测试复杂的系统以及多个自主系统的交互流程，从而优化、扩大或创建更高效的工厂和仓库，或者在机器人和自动驾驶汽车部署到真实世界之前对其训练。
根据“德国数字铁路”（Digitale Schiene Deutschland）计划，DB Netze正在Omniverse中构建德国国家铁路网的数字孪生，该数字孪生将被用于训练列车自动运行系统，并对铁路运输中的意外情况进行AI增强的预测分析。德国铁路公司计划使用Omniverse构建德国高速铁路网络1：1的数字孪生，用于训练高速列车的自动运行系统，对铁路运行中间的意外情况进行AI增强和预测分析，辅助开发出更精准的感知系统，以更加优化的方式检测和应对事故。
为了以超过以往数千倍的速度解决百万倍规模的科学和工程问题，NVIDIA发布了科学数字孪生平台，可以加速物理学机器学习模型。这个用于科学计算的加速数字孪生平台由用于开发物理学机器学习神经网络模型的NVIDIA Modulus AI框架，以及NVIDIA Omniverse 3D虚拟世界模拟平台组成。该平台可以实时创建基于物理信息的交互式AI模拟以精确反映真实世界，使计算流体动力学等模拟的速度比传统工程模拟和设计优化工作流程方法加快1万倍。与以前的AI模型相比，研究者能够以更高的速度和精度对复杂的系统进行建模，例如极端天气事件等。
NVIDIA Modulus将数据和物理学考虑在内，以训练一个神经网络，为数字孪生创建AI代理模型。该代理模型可以实时推理新的系统行为，实现动态、迭代的工作流程，并且在与Omniverse集成后可以实现可视化和实时交互式探索。Modulus的最新版本使用傅里叶神经算子进行数据驱动型训练，该框架使AI能够同时解决相关的偏微分方程，还能将机器学习模型与天气和气候数据相结合，例如欧洲中期天气预报中心的ERA5数据集。傅立叶神经算子和transformer支持NVIDIA FourCastNet物理学机器学习模型，该模型使用10TB Earth系统数据训练而成。NVIDIA FourCastNet物理学机器学习模型能够模拟全球天气模式，预测飓风等极端天气事件，不但具有更高的置信度，而且比传统的数值预测模型快45000倍。
在2020至2025年期间，全球每年风力发电设备的安装量可能会提高四倍，因此，尽可能增加每台涡轮机的发电量比以往更加重要。这个全球价值数万亿美元的可再生能源行业正在积极利用数字孪生的力量，例如Siemens Gamesa的风力电厂（全球现无其他同类电厂）就在利用这项技术推进气候研究并加速清洁能源转型。在全球清洁能源技术快速进步的推动下，如今在风能和太阳能转换系统中每投入的一美元所产生的电量要比十年前在同一系统上投入一美元时多四倍。从利润角度来看，这对过渡到更绿色环保的地球有着具有巨大的影响。
Siemens Gamesa Renewable Energy公司与NVIDIA合作，为其风力电厂（一组用于发电的风力涡轮机）创建基于物理信息的数字孪生。该公司在全球各地拥有数千台涡轮机，通过清洁能源为学校、家庭、医院和工厂提供照明。这些涡轮机的风力发电总量超过1000亿瓦特，足以每年为接近8700万个家庭供电。
Siemens Gamesa风力电厂的虚拟表现形式将使用NVIDIA Omniverse和Modulus构建，这两者共同构成了NVIDIA的科学计算数字孪生平台。该平台将帮助Siemens Gamesa加快计算速度、优化电厂布局，与先前的设计相比，此平台预计将使电厂的发电量提高20%。借助NVIDIA Modulus和Omniverse，研究人员现在可以通过比传统方法快4000倍的速度进行计算流体动力学模拟，快速准确地模拟唤醒效应，并以高保真度查看模拟结果。
在NVIDIA Modulus和Omniverse的支持下，这家可再生能源公司利用物理信息型机器学习模拟风力电厂，将相关任务的速度提高到原本的4000倍
在风力电厂中，将风力涡轮机添加到另一个涡轮机旁边会改变气流并形成唤醒效果，也就是说降低下游风速，这会降低风力电厂的发电量。通过风力电厂的Omniverse数字孪生，Siemens Gamesa将能准确模拟两台风力涡轮机彼此相邻布置时，一台涡轮机对另一台产生的影响。
使用NVIDIA Modulus和在GPU上运行的物理型机器学习模型，研究人员现在能够超越传统方法，以更快的速度运行计算流体动力学模拟。通过基于Reynolds平均值的Navier-Stokes方程或大涡模拟等传统方法，即使在100个CPU构成的集群上，也可能需要一个多月的时间才能完成模拟。
要实时分析和更大限度地减少潜在的唤醒效果，同时针对各种其他风和气候场景优化风力电厂，需要运行成百上千次的迭代和模拟，而传统上，这些迭代和模拟从时间和成本上来说不具备可行性。NVIDIA Omniverse和Modulus使用基于低分辨率输入的高保真度、高分辨率模型，准确模拟多台涡轮机之间的复杂交互。
在桌面端，NVIDIA推出了七款适用于笔记本电脑和台式电脑的NVIDIA Ampere架构GPU，扩展了RTX产品系列。新的NVIDIA RTX A500、RTX A1000、RTX A2000 8GB、RTX A3000 12GB、RTX A4500和RTX A5500笔记本电脑GPU提供了获取AI和光线追踪技术的更多途径，笔记本电脑采用最新的RTX和Max-Q技术，让专业人士能够将工作流提升至更高水平。新的NVIDIA RTX A5500台式电脑GPU将新一代RT Core、Tensor Core和CUDA Core核心与24GB显存整合，提供更优质的渲染、AI、图形和计算性能。其光线追踪渲染速度比上一代产品快两倍，动态模糊渲染性能提升九倍。
目前，新款NVIDIA RTX A5500台式电脑GPU已通过渠道合作伙伴发售，从第二季度起将通过全球系统组装商发售。今年春天开始，新款NVIDIA RTX笔记本电脑GPU将在全球OEM合作伙伴（包括宏碁、华硕、BOXX Technologies、戴尔、惠普、联想和MSI）的移动工作站中提供。
新款NVIDIA RTX GPU可处理要求严苛的专业工作流和混合工作，助力实现随时随地创作
“专业人士可以在任何地方通过移动工作站和RTX技术GPU调用Omniverse，包括NVIDIA开源的一系列软硬件平台，为他们提供高效视觉计算体验。”施澄秋表示，“我们有RTX技术和强大的GPU，无论是渲染、人工智能运算，还是各式各样的加速。我们是一家‘Full Stack Ready Platform Provider Company’，不仅提供服务，还提供软硬件平台的有力支撑，就是一揽子的综合性全堆站的平台式云，所有服务都是云原生的，包括开发、数字加工、数字资产的使用和分发、结果审核，以及以串流的方式推到终端设备等等，并且是基于RTX GPU技术进行加速，这就是我们最大的优势。”
本文属于原创文章，如若转载，请注明来源：构建智能世界的数字孪生 NVIDIA如何打破物理和虚拟环境的边界？http://server.zol.com.cn/789/7896465.html
