Ersätter OSMO simulators eller träningssystem?

Nej. OSMO koordinerar dessa komponenter, men är inte ett byte till dem. Det körs verktyg som NVIDIA Isaac Sim™, PyTorch-baserade träning jobb och styrkebaserade träningsramverk som en del av ett slut till slut arbetsflöde.

Vad används NVIDIA OSMO till?

OSMO är en gratis öppen källkod för orchestrationsystem, skapat för fysisk AI. Med hjälp av OSMO kan utvecklare bygga, köra och skalera multi-stegs arbetsflöden - inklusive data generation, träning, simulering, utvärdering och testing i realtid - över olika typer av datorsystem.

NVIDIA Omniverse (OSMO)Nätverksbaserad orchestreringplattform för distribuerad 3D-simulation och robotikflöden

4.8 (4)

Granskat av Daniel Nikulshyn·Uppdaterad juli 2026

Enterprise Cloud Native Robotics Simulation Orchestration GPU Computing Hybrid Cloud

Översikt

NVIDIA Omniverse OSMO är en moln-baserad plattform för koordinering av komplexa och flerstegsarbetsbelastningar över heterogena datormiljöer. Den hjälper team att schemalägga och hantera jobb som generering av syntetiska data, simulering av robotik och träning av maskininlärningsmodeller över lokaldatacenter, private datacenter och offentliga molnresurser. Utvecklad för att integreras med hela det bredare OSMO-ekosystemet ansluter verktygen till sådana som Isaac Sim, Replicator och andra simulerings-tjänster så att fördelade team kan samarbeta om storskaliga virtuella miljöer. Den härmodellerar infrastrukturkomplicerhet, så att ingenjörer och forskare kan fokusera på byggandet av robotik, autonoma system och 3D-AI-flöden istället för att hantera pipeliner. OSMO riktar sig främst mot företag och forskningsgrupper som arbetar med robotik, självkörande fordon, industriella digitala tvillingar och storskaliga syntetiska dataprojekt där återuppbyggbarhet, skalbarhet och teamkollaboration är kritiska.

Nyckelfunktioner

Nätverksbaserad jobb-orchestrering över hybrida miljöer
Arbetsflödeshantering för syntetiskt data och simulering
Integration med NVIDIA Isaac Sim och Replicator
Skalbar planering av GPU-återkopplade uppgifter
Samarbetsstöd för distribuerade teknikerlag
Förstärkbara pipelines för robotik och AI-utbildning

Priser

Modell: Freemium
Kategori: Datorsyn
Betyg: 4.8 / 5 (4)

Användningsfall

Synthetisk datagenerering på stor skala

Orkestrera storskalig synthetisk datapiplin med Replicator över hybrid beräkningsprestanda, genererande träningssatser för visuelle datorberäkningar och AI-modeller.

Distribuerad robotiksimulering

Planera och hantera Isaac Sim-klassar över på-placering och moln-GPU för att testa robotikbeteenden och autonom system i parallella virtuella miljöer.

AI-modellutbildningsflöden

Koordinera flerskikts GPU-återkopplade utbildningsuppgifter över heterogena infrastruktur, underlättar förstärkbara pipelines för robotik och autonom utveckling.

Kors-nätverks simulationssamverkan

Aktivera distribuerade teknikerlag att samarbeta på gemensamma virtuella miljöer respektive simuleringuppgifter medan de utövar underliggande komplexitetsinfrastruktur.

Fördelar och nackdelar

Fördelar

Koordinerar komplexa simulering- och utbildningsflöden på stor skala
Integreras med Isaac Sim, Replicator och Omniverse-verktyg
Stödjer hybrid moln- och nätprestanda
Minimerar infrastructurens omkostnader för AI- och robotiktjänster

Nackdelar

Uppfyllda till företagsnivå, inte till hobbyister
Kräver bekantskap med NVIDIA:s bredare ekosystem
Bästa värdet kommer med betydande GPU-infrastruktur

Stridsrekord

I 1 strid i Pantheon.

1:a

2:a

3:e

Last battle

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

Recensioner

4.8

Genomsnitt från 4 betyg.

Logga in för att lämna en recension.

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.

Frågor

Varför ska jag använda OSMO istället för SLURM?

SLURM är ett allmänt ändamålsenligt HPC-jobb-tidsplanerare. OSMO är avsett för fysiska AI- och robotikarbetan, som kräver datamängdhantering, simulatörintegration, heterogena hårdvara och flerstadier-pipelines, som SLURM inte är utformad att hantera.

Asked by Robert Ainsworth · Jul 18, 2025

Behöver jag Kunernetes- eller infrastrukturkunskaper för att använda OSMO.

Nej. Arbetsflöden definieras enkelt i YAML-filer, och OSMO abstractar underliggande inre struktur. Användare måste inte skriva Kubernetes-manifest eller hantera klusterkonfiguration för att körnings av AI- arbetsbelastning på stor skala.

Asked by Rosalind Frost · Jul 10, 2025

Var kan OSMO köras? Är det begränsat till molnet?

OSMO är inte leverantörsangående. Den stödjer på-plats kluster, molnleverantörer såsom AWS, Azure och GCP, multi-moln miljöer, NVIDIA Jetson™ och ARM kant-hardware samt blandad beräkningskonfiguration. Arbetslasterna kan planeras över allt detta.

Asked by Halime Yalcin · Jun 29, 2025

Är OSMO en MLOps-plattform?

Ja. OSMO innehåller inte experimentpanel, artifakt-register eller pipelines-as-kodgränssnitt. Dess roll är fokuserad på arbetsflödesutförande, datasetversionering, datalinjering och beräkningskoordination för fysisk AI-utveckling.

Asked by Wei Chen · Jun 27, 2025

Kan OSMO deploya modeller till produktionens robotar?

Inte direkt. OSMO förbereder utbildade policyer, datauppsättningar och artefakter, men insats i produktions-systemen utanför dess område. Användarna kan integrera OSMO-utdata med sin favorit-insats-tid eller robotik-stack.

Asked by Dumisani Ndlovu · Jun 19, 2025