Nvidia Omniverse

Der digitale Zwilling der Erde

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Mit Omniverse hat Nvidia ein eigenes virtuelles 3D-Universum vorgestellt. Hier soll ein digitaler Zwilling der Erde entstehen, um beispielsweise Klimaentwicklungen besser simulieren zu können.
Mit Earth-2 will Nvidia einen digitalen Zwilling der Erde im virtuellen 3D-Universum Omniverse bauen. Dort sollen KI-Supercomputer Klimaentwicklungen präziser vorhersagen können.
Mit Earth-2 will Nvidia einen digitalen Zwilling der Erde im virtuellen 3D-Universum Omniverse bauen. Dort sollen KI-Supercomputer Klimaentwicklungen präziser vorhersagen können.
Foto: Nvidia

Nvidia hat auf seiner Entwicklerkonferenz GTC ein regelrechtes Feuerwerk an neuen und überarbeiteten Technologien abgebrannt. Das reicht von leistungsstärkeren Beschleunigerchips über Komplettsysteme für das Data Center, KI-Frameworks und -Services bis hin zu einer virtuellen 3D-Welt – inklusive Simulationen und Avataren. Nvidia-Gründer und CEO Jensen Huang gab sich selbstbewusst. Diese Technologien hätten das Potenzial, weltweit Multi-Billionen-Dollar schwere Industrien auf den Kopf zu stellen und umzukrempeln. Das sind die wichtigsten Neuvorstellungen im Einzelnen.

Nvidia Omniverse

Mit "Omniverse" hat Nvidia eine virtuelle 3D-Welt präsentiert, in der Unternehmen komplexe Design- und Collaboration-Workflows abbilden könnten. Die Herausforderung liege darin, Objekte wie beispielsweise Autos oder Gebäude virtuell zu designen und deren Funktionsweise unter verschiedensten Bedingungen digital zu simulieren. Gleichzeitig müssten in diesen virtuellen Design-Studios Entwickler an unterschiedlichen Standorten nahtlos an gemeinsamen Objekten arbeiten können.

Grundlage von Omniverse bildet Pixars Universal Scene Description, ein Open-Source-Dateiformat, mit dessen Hilfe sich Designdaten aus verschiedenen Anwendungen in Echtzeit in Nvidias virtuelle 3D-Welt übersetzen lassen. Dazu zählen Autodesk 3dsMax, Maya and Revit, Games‘ Unreal Engine, McNeel & Associates Rhino, Grashopper und Trimble Sketchup. Technisch basiert die Plattform auf Nvidias RTX-Grafiktechnologie. Diese soll die notwendige Rechenleistung bereitstellen, um Objekte dreidimensional darstellen und entsprechend rendern zu können. Nvidia kooperiert dazu mit verschiedenen Hardwareherstellern, die entsprechende Omniverse-Systeme konfigurieren und anbieten. Mit an Bord sind beispielsweise Dell Technologies, HP und Lenovo.

Nvidia bietet Omniverse in zwei Modellen an. Mit einer frei verfügbaren Betaversion erhalten einzelne Entwickler ein Software Development Kit (SDK) und können erste Experimente in der 3D-Welt ausprobieren. Allerdings ist diese Edition funktional limitiert. Support dafür gibt es über öffentliche Foren und Online-Tutorials. Omniverse Enterprise adressiert professionelle Anwendungsszenarien. Dafür bietet Nvidia zusätzliche Tools und Services für unterschiedliche Rollen und Funktionsbereiche inklusive Support. Die Preise für eine Enterprise Subscription beginnen bei 9000 Dollar pro Jahr – darin enthalten sind zwei Entwicklerlizenzen (Creator), zehn Reviewer-Lizenzen und vier Lizenzen für Collaboration-Services (Nucleus). Omniverse ist ab sofort über Nvidias Partnernetz zu haben.

Siemens Energy simuliert in Nvidias Omniverse Wasser- und Dampfströme seiner Kraftwerksanlagen, um Wartungsfenster besser planen zu können.
Siemens Energy simuliert in Nvidias Omniverse Wasser- und Dampfströme seiner Kraftwerksanlagen, um Wartungsfenster besser planen zu können.
Foto: Nvidia

Erste Anwenderunternehmen setzen die Lösung bereits ein. Dazu zählt beispielsweise Siemens Energy. Der Konzern nutzt Nvidias virtuelles Universum, um über einen digitalen Zwilling den Betrieb seiner Kraftwerksanlagen zu simulieren. Hierbei handelt es sich um komplexe Anlagen aus Gas- und Dampfturbinen. Die Kraftwerke nutzen die Abwärme der Gasturbinen, um Wasser zu erhitzen und über sogenannte Heat-Recovery-Steam-Generatoren (HRSGs) Dampf zu erzeugen und damit Turbinen anzutreiben. Das verbessere die thermodynamische Effizienz der Kraftwerke um mehr als 60 Prozent, sagen die Verantwortlichen von Siemens Energy.

Für eine zielgerichtete Wartung der Anlagen und damit geringeren Ausfallzeiten nutzt der Anlagenbauer Omniverse. Anhand von Realtime-Daten wie Wassertemperatur und -druck sowie ph-Wert soll sich simulieren lassen, wie Wasser und Dampf durch Rohrsysteme fließen. Daraus lassen sich Belastungsfaktoren wie die zu erwartende Korrosion der Metallrohre errechnen und so die Wartung der Anlagen präziser planen.

Auch andere Konzerne experimentieren mit Omniverse. Beispielsweise simuliert der Autobauer BMW damit den Betrieb seiner Produk­tionsanlagen. Netzausrüster Ericsson erstellt digitale Zwillinge von Städten, um so den Aufbau von 5G-Netzen besser planen zu können. Das wohl ambitionierteste Projekt kommt von Nvidia selbst: Der Anbieter will den leistungsstärksten KI-Supercomputer der Welt bauen und mit dessen Hilfe in Omniverse einen digitalen Zwilling der Erde kreieren. Earth-2 (E-2) soll dabei helfen, die Folgen des Klimawandels besser simulieren und verstehen zu können.

"Wir erleben extreme Wetterlagen – historische Dürren, noch nie dagewesene Hitzewellen, heftige Wirbelstürme, und katastrophale Überschwemmungen. Klimakatastrophen sind die neue Norm", heißt es in einer Mitteilung von Nvidia. "Wir müssen uns dem Klimawandel jetzt stellen." Allerdings seien die Auswirkungen heutiger Bemühungen erst in einigen Jahrzehnten zu spüren. Es sei daher schwer, Maßnahmen für etwas zu mobilisieren, das so weit in der Zukunft liegt. "Wir müssen unsere Zukunft schon heute kennen – sie sehen und fühlen –, damit wir handeln können. Um unsere Zukunft heute Wirklichkeit werden zu lassen, ist Simulation die Antwort."

Um wirksame Maßnahmen zu ergreifen, müssten die Vorhersagemodelle granularer und genauer werden. Heutige Klimasimula­tionen funktionierten in einem Raster von zehn bis 100 Kilometern. Das reicht aus Sicht der Nvidia-Verantwortlichen jedoch nicht aus. Es brauche ein feineres Raster im Meter­bereich. Angesichts der zahlreichen Variablen, die für Klimaentwicklungen berechnet werden müssten und des weit in die Zukunft reichenden Vorhersagezeitraums steige der Bedarf an Rechenleistung exponentiell an. Diese Leistung will Nvidia liefern – mit GPU-Beschleunigern, neuen neuronalen Netzen für Deep Learning, speziellen KI-Supercomputern und Omniverse.

Nvidia Quantum-2

Nvidia hat neue Chips präsentiert, mit deren Hilfe sich die Datenverarbeitung in Supercomputing-Rechenzentren beschleunigen lassen soll. Die Produkte basieren zum Großteil auf der Interconnect- und Netzwerktechnik von Mellanox. Nvidia hatte den israelischen Netzwerkspezialisten 2019 für knapp sieben Milliarden Dollar übernommen. Dieser Zukauf scheint mehr und mehr Früchte zu tragen. Mit Quantum-2 hat Nvidia nun eine auf Mella­nox-Technik basierende Switch-Lösung vorgestellt. Der zentrale Quantum-2-Chip wird vom Auftragsfertiger TSMC im 7-Nanometer-Verfahren gebaut und enthält 57 Milliarden Transistoren. Damit spielt der Quantum-2 in etwa in der gleichen Liga wie der Beschleunigerchip "A100" aus der Ampere-Klasse, den Nvidia im vergangenen Jahr vorgestellt hatte und der mit 54 Milliarden Transistoren arbeitet.

Der Nvidia-Switch stellt Anwendern 64 Ports zur Verfügung, die jeweils eine Bandbreite von 400 Gbit/s bieten. Insgesamt soll der Quantum-2 damit einen aggregierten bidirektionalen Datendurchsatz von maximal 51,2 Tbit/s erreichen und mehr als 66,5 Milliarden Datenpakete pro Sekunde übertragen können. Als modular aufgebauter Switch steht der Quantum-2 in verschiedenen Port-Konfigurationen zur Verfügung: mit 512 bis 4096 Ports und Bandbreiten von 200 oder 400 Gbit/s. Der größte modulare Switch verfügt über einen gesamten bidirektionalen Durchsatz von 1,64 Petabit pro Sekunde, das liegt fünf Mal höher als beim modularen NVIDIA Quantum InfiniBand-Switch der Vorgängergeneration.

Unterstützung kann der Quantum-2 jeweils optional von zwei weiteren Hochleistungschips erhalten: Dem Network Interface Controller (NIC) "ConnectX-7" und der Data Processing Unit (DPU) "Bluefield-3". Der ConnectX-7 soll ab Januar nächsten Jahres zur Verfügung stehen, der Bluefield-3 im Mai 2022 folgen. Zahlreiche Hardwarehersteller wie Dell, HPE, IBM, Inspur und Lenovo haben bereits angekündigt, Nvidias Quantum-2-Technik in ihre Produkte zu integrieren.

Security und Zero Trust

Der Bluefield-Chip ist darüber hinaus auch Bestandteil einer neuen Zero-Trust-Plattform von Nvidia. Mit Hilfe des Cybersecurity-Frameworks, das neben Bluefield auch Nvidia "DOCA" und "Morpheus" enthält, sollen sich KI-basiert, Bedrohungen und Angriffsvektoren im Rechenzentrum schneller identifizieren und bekämpfen lassen. Laut Hersteller funktioniert die Abwehr 600 Mal schneller als mit herkömmlichen Security-Servern.

DOCA bringt dafür eine Reihe von Bibliotheken und Services mit, beispielsweise für die Authentifizierung von Software und Hardware im Data Center, das Verwalten und Überwachen von Policies, Regeln und Berechtigungen sowie die Isolierung von einzelnen Microservices und bestimmten Server-Bereichen, sogenannten Tenants. Damit ließen sich kompromittierte Systeme schnell identifizieren und isolieren, um Datendiebstähle und Ausfälle einzugrenzen. Morpheus enthält KI-Modelle, anhand derer sich Anomalien im Data-Center-Betrieb schneller und genauer aufdecken ließen. Dabei lernt das System selbständig und kontinuierlich dazu.

KI-Anwendungen

Nvidia entwickelt auf Basis der eigenen Hardware auch Softwarelösungen – gerade im KI-Umfeld. Beispielsweise wurde zur GTC mit ReOpt AI eine KI-Lösung für verschiedene Logistik- und Supply-Chain-Herausforderungen vorgestellt, beispielsweise für Routenplanung, Lager- und Nachschubverwaltung sowie das Flottenmanagement. So arbeitet derzeit der Pizzagigant Domino’s gemeinsam mit Nvidias ReOpt-Team daran, die eigene Supply Chain zu optimieren. Das ist gar nicht so einfach. Nach Angaben der Fast-Food-Kette gibt es 34 Millionen Kombinationen, sich seine Pizza individuell aus verschiedenen Zutaten zusammenzustellen. Auf Basis von Prognosen und Simulationen mit ReOpt soll Domino’s Pizza besser vorhersagen können, wo welche Pizzen zu welchen Zeitpunkten am meisten nachgefragt werden. Dementsprechend könnten der Zutatennachschub, der Personaleinsatz und die Auslieferrouten effizienter geplant werden.

KI-Lösungen von Nvdia sollen dabei helfen, die Entwicklung und Ausbreitung von Waldbränden besser vorhersagen zu können.
KI-Lösungen von Nvdia sollen dabei helfen, die Entwicklung und Ausbreitung von Waldbränden besser vorhersagen zu können.
Foto: Nvidia

Entos, ein Startup aus San Diego, entwickelt auf Basis von Nvidias KI-Technik und den A100-Beschleunigerchips die Plattform "OrbNet". Das Ziel: Neue Modelle, um die Entwicklung von Arzneimitteln zu beschleunigen. Um vielversprechende Molekularstrukturen und -Kombinationen zu entdecken, bedarf es vieler Daten und Experimentsimulationen. Eigenen Angaben zufolge sei es gelungen, den Datenbedarf der entsprechenden Modelle um den Faktor 30 zu verringern und die Zahl der notwendigen Experimente sogar um den Faktor 100 zu reduzieren.

Lockheed Martin will gemeinsam mit Nvidia, US-amerikanischen Forstbehörden und Feuerwehren KI-Lösungen entwickeln, um Waldbrände besser bekämpfen zu können. Allein 2020 haben Feuer in den USA Schäden von beinahe 20 Milliarden Dollar angerichtet. Mit Hilfe von Nvidias KI-Techniken und der Visualisierungsplattform Omniverse soll sich die Ausbreitung von Feuern besser prognostizieren lassen. Damit ließen sich Schutz- und Brand­bekämpfungsmaßnahmen planen und koordinieren, so die Hoffnung der Initiatoren.

Ökosystem

Um möglichst viele Entwickler für seine Technik und Plattform zu begeistern, hat Nvidia spezielle Programme aufgesetzt. Beispielsweise entwickelt Nvidia seine Software Development Kits (SDKs) weiter. Entwicklern stehen mittlerweile 65 solcher Kits zur Verfügung. Außerdem könnten sie auf über 150 spezielle Programm-Bibliotheken zurückgreifen.

Neben technischen Unterlagen, Tutorials, und Hilfestellungen über die Omniverse User Group will der Anbieter Nutzern auch handfeste Unterstützung in Form von Tools und Daten an die Hand geben. Gerade die KI-Entwicklung scheitert oft an den nötigen Daten. Mit dem "Omniverse Replicator" sollen Anwender synthetische Daten für das Training ihrer Machine- und Deep-Learning-Modelle erzeugen können. Mit Hilfe von "Omniverse Avatar" soll es möglich sein, virtuelle Roboter und Avatare in Omniverse zu bauen. Dabei kommen weitere Nvidia-Techniken mit ins Spiel, wie Sprach-KI, Computer Vision, sowie Natural Language Processing (NLP) und Understanding. Damit könnten Anwender virtuelle Assistenten beispielsweise für den Kundensupport oder Avatare für die Kollaboration über Videokonferenzsysteme entwickeln. "Omniverse Connectors" soll es erlauben, Anwendungen von Drittanbietern wie zum Beispiel 3D-Tools in die virtuelle Welt mit einzubinden.

Jensen Huang, CEO von Nvidia, begrüßte die Teilnehmer der Entwicklerkonferenz GTC als Avatar in Omniverse.
Jensen Huang, CEO von Nvidia, begrüßte die Teilnehmer der Entwicklerkonferenz GTC als Avatar in Omniverse.
Foto: Nvidia

Gerade die Kooperation mit anderen Anbietern rückt für die Nvidia-Verantwortlichen immer stärker in den Fokus. Beispielsweise wollen Google und Nvidia ihre KI-Werkzeuge enger miteinander verzahnen. Microsoft setzt in seiner Azure-Cloud auf Nvidias KI-Technik, um Sprache in seiner Collaboration-Lösung Teams in Text umzuwandeln und zu übersetzen.

Um Innovationen zu fördern, will sich Nvidia zudem stärker um Startups kümmern, die auf Basis der eigenen Plattform Lösungen ent­wickeln. Die "Nvidia Inception VC Alliance" soll es Startups erleichtern, an die notwendige Finanzierung ihrer Ideen zu kommen. Nvidia zählt mehr als 9000 junge Softwareunter­nehmen auf seiner Plattform. Ziel sei es, diese Startups mit rund 200 Venture-Capital-Gern und Investoren in Verbindung zu bringen. Nvidia zufolge ist Zahl der Mitglieder der Inception-Allianz seit Jahresbeginn um 29 Prozent gewachsen. Das Finanzierungsvolumen sei bereits auf etwa 65 Milliarden Dollar an­gewachsen.

Quanten-Computing

Nvidia will auch bei Zukunftstechnologien am Ball bleiben. So hat der Hersteller mit "cuQuantum" ein Framework und Software Development Kit (SDK) vorgestellt, mit dessen Hilfe Entwickler Quantensimulationen auf Basis von Nvidia-Hardware programmieren könnten. In einem Proto­typen hat Nvidia eine Lösung für das MaxCut-Problem entwickelt. Fast 900 Graphic Processing Units (GPUs) in Nvidias Supercomputer "Selene" haben 1688 Qubits simuliert, um das kombinatorische Problem in einem Graphen mit 3375 Knotenpunkten zu lösen. Dabei wurde eine Antwortgenauigkeit von 96 Prozent erreicht.

Das Unternehmen will darüber hinaus mit anderen Firmen im Quanten-Computing-Umfeld zusammenarbeiten. Demzufolge soll cuQuantum mit Googles Open-Source-Framework "Cirq" und IBMs Simulations-Framework "Quiskit Aer" verknüpft werden.

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