经济高效地探索 AI：制造业中的 GPU 计算解决方案

随着制造业开始探索 AI 应用，企业可以采取灵活且成本效益高的 GPU 计算解决方案，逐步开发符合自身需求的 AI 应用，通过平衡创新成果与投入成本，有效地推进 AI 的内部整合应用，同时确保计算资源的合理利用。

我们将介绍制造业常见的 AI 应用场景中，搭配使用 NVIDIA RTX™ GPU 的一些经济适用方案。

1、机器人训练

物理 AI 模型能够理解周围环境，并在物理世界中自主完成复杂的任务。许多复杂任务都难以编程，比如灵巧的操作和人形机器人在崎岖的地形上运动，这需要依赖在仿真环境中使用强化学习训练而成的生成式物理 AI 模型。

借助 NVIDIA Isaac Sim™，开发者可以在遵循物理定律的虚拟环境中设计、仿真、测试和训练 AI 机器人和自主机器。企业运行 NVIDIA Isaac Sim 开展强化学习训练，建议使用支持光线追踪、显存大于 8GB、具备 Tensor Core 且单精度浮点运算性能高于 10 TFLOPS 的 NVIDIA 企业级显卡，以保障训练速度及稳定性。

NVIDIA RTX 系列的企业级显卡，诸如 NVIDIA RTX™ 2000 Ada、NVIDIA RTX™ 4000 Ada 及 NVIDIA RTX™ 4500 Ada 能够很好地胜任此类任务。

赞奇科技使用 NVIDIA Isaac™ Lab 工具链进行人形