自主機器開發(fā)是一個數(shù)據(jù)生成和收集、模型訓練和部署的迭代過程，其特點是跨異構計算資源的復雜的多階段、多容器工作流。

這其中涉及多個團隊，每個團隊都需要共享和異構計算。此外，團隊希望將某些工作負載擴展到云中，這通常需要 DevOps 專業(yè)知識，還需要在本地維護其他工作負載。

到目前為止，還沒有一個統(tǒng)一的平臺可供開發(fā)者輕松提交所需計算的工作負載。

在最近的 GTC 大會上，NVIDIA 發(fā)布了OSMO，這是一個云原生工作流編排平臺，它提供一個單一界面，用于跨異構共享計算環(huán)境調(diào)度和管理各種自主機器工作負載。這些工作負載包括：

合成數(shù)據(jù)生成 (SDG)

DNN 訓練和驗證

強化學習

SIL 或 HIL 中的機器人 (再) 仿真

基于 SIM 或真實數(shù)據(jù)的感知評估

跨異構共享計算部署復雜的工作流

借助 OSMO 統(tǒng)一計算資源調(diào)度，您可以輕松地在 Kubernetes 集群上部署和協(xié)調(diào)多階段工作負載。這包括共享的異構多節(jié)點計算資源，例如 aarch64 和 x86-64，可確?？绮煌軜嫷撵`活性和兼容性。

您可以輕松設置基于 YAML 的多階段、多節(jié)點任務，并簡化從 SDG 、訓練到模型驗證的端到端開發(fā)流程。OSMO 還可以集成到現(xiàn)有的 CI/CD 工作流中，動態(tài)調(diào)度夜間回歸測試、基準測試和模型驗證等任務。

該服務還利用 OIDC 等開放標準進行身份驗證，并支持通過一鍵式密鑰輪換實現(xiàn)憑據(jù)和數(shù)據(jù)集安全性的最佳實踐。在合規(guī)性方面，團隊可以通過開發(fā)中的版本管理和追蹤用于模型訓練的所有數(shù)據(jù)。這一功能對于可重復性來說也非常有價值。

協(xié)調(diào)本地部署和云 SDG 工作負載

合成數(shù)據(jù)生成尤其受益于分布式環(huán)境，因為它通常從本地開始生成較小批量的數(shù)據(jù)，但當需要生成大量數(shù)據(jù)時，則需要利用云來進行規(guī)模的擴展。OSMO 使用彈性資源調(diào)配，在降低 SDG 等離線批量流程的成本方面發(fā)揮著關鍵作用，從而實現(xiàn)高效且經(jīng)濟的大規(guī)模數(shù)據(jù)生成。

高效運行 SIL 和 HIL 測試

OSMO 支持的另一個重要工作負載是軟件在環(huán) (SIL) 機器人測試，涉及仿真多傳感器和多機器人場景，或是一系列測試場景。這些場景最適合易于訪問計算資源的云環(huán)境。OSMO 能夠跨分布式環(huán)境調(diào)度和管理工作負載，確保利用云資源的可擴展性和可訪問性，從而高效地執(zhí)行 SIL 測試。

另一方面，由于特定機器人或機器硬件的可用性，硬件在環(huán) (HIL) 測試需要本地部署。

異構計算對于 HIL 測試來說是必需的，因為仿真和調(diào)試等工作負載需要 x86，并且需要在 aarch64 上運行針對測試的軟件，以提供其他方式無法提供的準確性能和硬件功能。直接在目標硬件上運行 HIL 還可以減少對昂貴的仿真器的需求。

同時生成和訓練基礎模型

OSMO 支持GR00T這種基礎模型，該模型需要在 NVIDIA DGX 上進行模型訓練，同時在 OVX 上進行實時強化學習。該工作負載包括在一個循環(huán)中以迭代方式生成和訓練模型。

OSMO 可以跨分布式環(huán)境管理和調(diào)度工作負載，從而實現(xiàn) DGX 和 OVX 系統(tǒng)的無縫協(xié)調(diào)，從而實現(xiàn)高效的迭代模型開發(fā)。

圖 1. NVIDIA OSMO 用于 GR00T 基礎模型

跟蹤數(shù)據(jù)沿襲

數(shù)據(jù)沿襲和管理對于模型審計和確保整個開發(fā)過程的可追溯性來說至關重要。借助 OSMO，您可以追溯從來源到經(jīng)過訓練的模型的數(shù)據(jù)沿襲，從而提供透明性和可靠性。

借助 OSMO，您還可以輕松地管理大型數(shù)據(jù)集和創(chuàng)建數(shù)據(jù)集，從而實現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)組織和分類。這包括管理真實數(shù)據(jù)集、合成數(shù)據(jù)集或混合數(shù)據(jù)集的能力，從而靈活地控制用于模型訓練和評估的數(shù)據(jù)集。

審核編輯：劉清