NVIDIA przedstawia MotionBricks do generowania ruchu w czasie rzeczywistym
NVIDIA przedstawia MotionBricks do generowania ruchu w czasie rzeczywistym
NVIDIA przedstawiła MotionBricks — model AI zdolny do generowania realistycznych ruchów ludzi i robotów w czasie rzeczywistym, a implementacja społecznościowa osiąga około 10 tysięcy generacji na sekundę na jednej RTX 4090.
NVIDIA przedstawiła MotionBricks, nowy model AI zdolny do generowania realistycznych ruchów ludzi i robotów w czasie rzeczywistym. Projekt jest dostępny na GitHub.
Jednemu z programistów udało się zaimplementować przetwarzanie wsadowe w NVIDIA MotionBricks, zachowując działanie w czasie rzeczywistym.
- Na jednej karcie graficznej RTX 4090 wykonywanych jest około 10 tysięcy generacji na sekundę.
- To 26 razy szybciej niż przetwarzanie sekwencyjne.
- W grach będzie można tworzyć bardzo dynamiczne tłumy postaci.
Kod źródłowy: CrowdBricks.
Dlaczego to ważne
AnalizaWynik pokazuje, że generowanie ruchu przez AI może być praktycznie zastosowane w interaktywnych scenariuszach wymagających wysokiej przepustowości.
Dyskutuj w społeczności
Dziel się swoimi pytaniami i spostrzeżeniami z programistami
Powiązane w ekosystemie
Praktyczne poradniki, kluczowa terminologia i skille agentów
NVIDIA przedstawia MotionBricks: model SI do realistycznego ruchu ludzi i robotów w czasie rzeczywistym
NVIDIA przedstawiła MotionBricks — model sztucznej inteligencji zdolny generować realistyczne ruchy ludzi i robotów w czasie rzeczywistym; kod jest dostępny na GitHubie.
AI pomaga zwiększyć przepustowość kart graficznych Nvidia RTX 3000 i 4000
Na GitHubie pojawiły się projekty gpu-unlock i gpu-unlock-ada, które mają pomagać zwiększać przepustowość kart graficznych Nvidia z serii RTX 3000 i 4000.
10 repozytoriów GitHub, które pomogą zostać inżynierem AI w 90 dni
Zostanie inżynierem AI to dziś nie tylko kwestia modeli i promptów. Większość rzeczywistej pracy opiera się na agentach, systemach RAG, orkiestracji (orchestration), bazach danych wektorowych (vector databases) oraz infrastrukturze AI.
Zbiór repozytoriów GitHub do SEO i wyszukiwania słów kluczowych
8 sprawdzonych repozytoriów open-source na GitHubie służących do zbierania semantyki, audytu technicznego witryn oraz optymalizacji pod kątem generatywnych silników wyszukiwania (GEO).
Monopol Nvidii i platforma CUDA
Analiza technologicznej i ekonomicznej dominacji korporacji Nvidia na rynku sztucznej inteligencji. Jak stworzona w 2006 roku platforma programistyczna CUDA (Compute Unified Device Architecture) przekształciła zwykłe karty graficzne do gier w główny narzędzie obliczeniowe świata oraz dlaczego konkurenci (AMD, Intel) mają tak duże trudności z przełamaniem tego monopolu.
Silniki TensorRT-LLM i SGLang o wysokiej wydajności
Głęboko skompilowane silniki obliczeniowe do ekstremalnej optymalizacji wnioskowania modeli językowych na serwerach NVIDIA, z optymalizacją grafów, FlashAttention-3 oraz zaawansowanym routingiem.