Mihez hasonlóan működik a OSMO szoftver?

Nem. Az OSMO ezeket a komponenseket koordinálja; nem helyettesíti őket. Futóeszközöknek például, hogy a NVIDIA Isaac Sim™-t, PyTorch-alapú tanítási feladatokat és a tapasztalat-alapú tanulási kereteket egy folyamatban futtassa egyes end-to-end munkafolyamatban.

Mi céljai a NVIDIA Omniverse (OSMO) szoftvernek?

Az OSMO egy nyílt forráskódú koordinátor, amely kifejezetten a fizikai AI-vel foglalkozik. Egyéb fejlesztők képesek a többfázisú munkafolyamatokat létrehozni, futtatni és scale-olni, beleértve az adatok létrehozását, a tanítási lépést, a szimulációt, a megítélést és az együtt működő hardverek tesztelését, szétterjedve a különböző számítási környezetek között.

NVIDIA Omniverse (OSMO)Köd-helyen integrált koordinációs platform a megosztott 3D-szimulációk és a robotika munkafolyamatok számára

4.8 (4)

Értékelte Daniel Nikulshyn·Frissítve 2026. július

Enterprise Cloud Native Robotics Simulation Orchestration GPU Computing Hybrid Cloud

Áttekintés

Az NVIDIA Omniverse OSMO egy felhő-alapú rendszerintegrációs platform, amely komplex, többfokozatú feladatok koordinálására tervezett a különböző számítástechnikai környezetekben. Az Ön csapatainak lehetővé teszi a feladatokat, mint például a szintetikus adatok generálása, a robotikai szimuláció és az AI modell-képzés egyenletesen megosztott környezetben történő lefuttatása az egyedi hálózatokon, magánhálózati adattárakon és nyilvános felhőerőforrásokon. Az OSMO-t széles körű Omniverzum-környezetbe integrálva fejlesztették, és kapcsolatba hozza eszközöket, például Isacc Simet, Replicator-t, illetve más szimulációs szolgáltatásokat, úgy hogy az elosztott csapatok nagy léptékekben virtuális környezeteken dolgozhatnak együtt. A komplex infrastruktúrától való megfelelő átmenettel, a mérnököknek és kutatóknak lehetősége nyílik arra, hogy robotika, automatizált rendszerek és 3D AI munkafolyamatok építésére összpontosítsanak, ehelyett pedig a létesítményekkel való kezelésen tegyék a hangsúlyt. A OSMO főként nagyvállalatok és kutatócsoportoknak készült, akik robotikában, autonóm járművekkel, ipari digitális kettősével és nagyméretű szimulált adatprojektekkel foglalkoznak. Ezek a projektek reprodukálhatóság, kiterjeszthetőség és csapatmunka számbavételével járnak, ami kritikus jellemzőjük.

Fő funkciók

Köd-helyen integrált munkakörnyezet-koordináció kettős környezetekben
Munkafolyamat-kezelés szintetikus adatok és szimulációk számára
Az NVIDIA Isaac Sim és Replicator integrációja
Skálázható ütemezés GPU-eredetű feladatok számára
Támogatás a megosztott mérnöki csapatok számára
Újraözönös munkakorlátozás a robotika és az AI- tréning számára

Árazás

Modell: Freemium
Kategória: Számítógépes látás
Értékelés: 4.8 / 5 (4)

Felhasználási esetek

Szintetikus Adatok Termelése Nagy Mátrixon

Koordinálja a nagy szintézis szintetikus adatok munkafolyamatokat a Replicatorral, a kettős számítási környezetben, és a tanulási adatbáziseket készítő számítási különbség

Megosztott Robotika Szimuláció

Ütemezés és munkahelyi Isaac Sim feladatokat kettős és felhő számító környezetekben a robotika viselkedésének teszteléshez és az autonóm rendszerek hálózati virtuális környezetben

AI Model Training Munkafolyamatok

Koordinálja a mérnököket a multi-stáció tréning munka folyamatot és a heterogén infrastruktúrát GPU gyorsító folyamatok során a robotika és az autonóm szisztémák fejlesztéséhez,

Mérnöki Csapattal Kapcsolatban A Hálózat Szimulációjának Felhasználása

Engedélyezi a megosztott mérnöki csapatok közös virtuális környezeteiben és készség szintű munkafolyamataiban, miközben a munkahelyi infrastruktúra összetettségét függetleni tesz,

Előnyök és hátrányok

Előnyök

Összetett szimuláció és tréning munkafolyamatok koordinálása nagy skálán
Az Isaac Sim, Replicator és Omniverse szoftverek integrációja
Támogatás a kettős kőszátony és on-prem számítási környezetekben
Infrastruktúra felszámolása az AI és robotika csapatok között
Támogatás a megosztott mérnöki csapatok
Skálázható ütemezés GPU-k számára
Az újraözönös munkakorlátozás számára a robotika számára

Hátrányok

Állampolgári felhasználók számára kifejezetten tervezve, nem hobbihez
NVIDIA területi ökoszisztémájának széles körű ismereteire van szükség
A legjobb értéket hatalmas GPU infrastruktúra esetén éri el

Csata rekord

1 csatában a Pantheonban.

Last battle

#10
Computer Vision Showdown — May 1, 2026
May 1, 2026 · #10 of 10

Értékelések

4.8

Átlag 4 értékelésből.

Jelentkezz be értékelés írásához.

Esther Adeyemi

May 10, 2026

Solid for our team

We rolled this out across the team last quarter and supports hybrid cloud and on-prem compute. Collaboration support for distributed engineering teams fits neatly into how we already work, and collaboration support for distributed engineering teams removed a step we used to do by hand. Requires familiarity with NVIDIA's broader ecosystem, which is the main caveat, but it has held up under daily use.

Olga Ivanova

Mar 8, 2026

Years in this space

I've evaluated a lot of these over the years. What stands out here is reproducible pipelines for robotics and AI training — handled better than most — and reduces infrastructure overhead for AI and robotics teams. Worth the time if this is your use case.

Rina Desai

Sep 8, 2025

Years in this space

I've evaluated a lot of these over the years. What stands out here is reproducible pipelines for robotics and AI training — handled better than most — and integrates with Isaac Sim, Replicator, and Omniverse tools. Geared toward enterprise users, not hobbyists is my one real gripe. Worth the time if this is your use case.

Ethan Brooks

Jun 7, 2025

Skeptical, then convinced

I went in skeptical — most tools in this space overpromise. It actually delivers on workflow management for synthetic data and simulation, and coordinates complex simulation and training workflows at scale caught me off guard. Geared toward enterprise users, not hobbyists is why this isn't a perfect score, still, I'd recommend giving it a real trial.

Kérdések

Miért használjam az OSMO-t a SLURM helyett?

A SLURM egy általános célú HPC feladat-ütemező. Az OSMO kifejezetten a fizikai AI és robotika munkafolyamataira készült, amelyek adatkészlet-kezelést, szimulátor-integrációt, heterogén hardvert és többlépcsős folyamatokat igényelnek, amelyeket a SLURM nem képes kezelni.

Asked by Robert Ainsworth · Jul 18, 2025

Szükségem van-e Kubernetes vagy infrastruktúra-szakértelemre az OSMO használatához?

Nem. A munkafolyamatok egyszerű YAML fájlokban vannak meghatározva, és az OSMO elvontatja az alapul szolgáló infrastruktúrát. A felhasználóknak nem kell Kubernetes-manifesztumokat írniuk vagy fürtkonfigurációt kezelniük a fizikai AI-munkaterhelések nagy léptékű futtatásához.

Asked by Rosalind Frost · Jul 10, 2025

Hol futtatható az OSMO? Korlátozott-e a felhőalapú környezetekre?

Az OSMO nem gyártófüggő. Támogatja a helyi cluster-eket, a felhőszolgáltatókat, például az AWS-t, az Azure-t és a GCP-t, a multi-felhő környezeteket, az NVIDIA Jetson és ARM perifériás hardvereket, valamint a kevert számítási beállításokat. A terheléseket mindezen környezetekben ütemezheti.

Asked by Halime Yalcin · Jun 29, 2025

Az OSMO egy MLOps platform?

Nem. Az OSMO nem tartalmaz kísérleti irányítópultokat, artifact regisztrációkat vagy pipeline-as-code felületeket. Az OSMO szerepe a workflow végrehajtásra, az adatverziókra, az adatleszármazásra és a számítási feladatok szervezésére összpontosul a fizikai AI fejlesztéshez.

Asked by Wei Chen · Jun 27, 2025

Kérdés: Meg tud-e OSMO előkészített modelleket beállítani a termelési robotokba?

Nem közvetlenül. Az OSMO előharcban kiképezett politika, adatmennyiség és előkészített termékeket, de a becsatlakozás a termelési rendszerekbe az OSMO hatóköre kívül esik. Az OSMO felhasználói integrálhatják a kívánt betanítási futási időt vagy a robotikus átviteli rendszer készenléti szintet.

Asked by Dumisani Ndlovu · Jun 19, 2025