Възможности

NVIDIA® DOCA™ отключва потенциала на процесора за обработка на данни (DPU) NVIDIA BlueField® за разтоварване, ускоряване и изолиране на работните натоварвания в центровете за данни. С DOCA разработчиците могат да програмират инфраструктурата на центъра за данни на бъдещето, като създават софтуерно дефинирани, облачни, ускорени от DPU услуги със защита от нулево доверие, за да отговорят на нарастващите изисквания за производителност и сигурност на съвременните центрове за данни.

В основата на тази иновация стои DOCA Flow – API от първостепенно значение за изграждане на гъвкави конвейери за изпълнение в хардуера. Библиотеката предоставя на разработчиците мощен инструментариум за изграждане на набори от тръби, всяка от които се характеризира с критерии за съответствие, възможности за наблюдение и набор от действия. Тези тръби могат да се свързват помежду си, което позволява безпроблемното преминаване на пакети от една тръба към друга след изпълнение на дефинирани от тръбата действия.

Запишете се на този курс, за да се впуснете в пътешествие по програмиране на DOCA Flow, олицетворено чрез разработване на приложение „ARP Storm Control“. Това приложение предотвратява мрежови сривове, произтичащи от бури с излъчване, като умело формира DOCA Flow тръбопровод, който потушава злонамерената дейност на мрежата с излъчване, като същевременно запазва целостта на добре управлявания трафик.

Основни цели на обучението:

• Разберете ключовата роля, която DOCA Flow заема в по-широкия пейзаж на DOCA и DPU.
• Да създадете приложение за разтоварена виртуална мрежова функция (VNF).
• Придобиване на умения за ускоряване на мрежовите приложения чрез вградения комутатор на DPU.

Предварителни изисквания:

• Основно разбиране на основите на мрежите за оптимизиране на участието ви в курса.

Представяме NVIDIA License System (NLS) – ново решение за лицензиране, предназначено да подпомогне разширяването на гамата от корпоративен софтуер на NVIDIA. Създадена, за да надмине съществуващия софтуерен лицензионен сървър за виртуални графични процесори (vGPU) на NVIDIA, NLS се отличава с усъвършенствани функции и предлага редица случаи на лицензионни услуги – облачна лицензионна услуга (CLS) и делегирана лицензионна услуга (DLS).

По време на този курс участниците ще навлязат в сферата на NLS и ще придобият цялостно разбиране за прехода от настоящата им система за лицензиране към NLS. Курсът обхваща следните ключови аспекти:

1. Как да инсталирате, конфигурирате и използвате екземпляри на Cloud License Service (CLS) и Delegated License Service (DLS).
2. Мигриране на съществуващия софтуерен лицензионен сървър за виртуални графични процесори NVIDIA (vGPU) към лицензионната система на NVIDIA (NLS).

Темите на курса са:

• Въведение в лицензионната услуга на NVIDIA
• Инсталиране и конфигуриране на облачната лицензионна услуга (CLS)
• Инсталиране и конфигуриране на услугата за делегирани лицензи (DLS)

Целите на курса са:

• Преглед на системата за лицензи на NVIDIA (NLS)
• Обсъждане на предимствата на лицензионната система на NVIDIA (NLS)
• Да разберете двата типа инстанции: Облачна лицензионна услуга (CLS) и Делегирана лицензионна услуга (DLS)
• Да бъдат обяснени стъпките, необходими за инсталиране и конфигуриране на всеки от двата типа инстанции
• Разглеждане на стъпките за миграция от наследената лицензионна система за vGPU към лицензионната система на NVIDIA (NLS)

Предварителните изисквания са:

• Основни познания за инсталиране и настройка на виртуални устройства.
• Запознаване с уеб/облачни приложения.
• Запознаване с продукти на NVIDIA като vGPU и NVAIE.

Запознайте се с платформата за разработка NVIDIA Omniverse за строители и създатели на виртуални светове, пригодена за виртуозите на виртуалните царства. Навлезте в сложната област на майсторството на потребителския интерфейс със задълбочено проучване на солидния набор от инструменти и рамки omni.ui в рамките на NVIDIA Omniverse Kit. В този самостоятелен курс практическите упражнения ще ви насочат към създаване на персонализиран потребителски интерфейс, който да рационализира работните процеси в Omniverse.

По време на този семинар участниците ще натрупат умения за:

• да инициират Omniverse Code с лекота.
• управление на разширенията, като ги инсталират, деинсталират и активират в Omniverse Code.
• навигиране в панела с разширения, да отварят изгледи и да избират прийоми.
• безпроблемно ориентиране в сложната йерархия на етапите на USD.
• конструиране стегнат прозорец на формуляр, допълнен със стилистични елементи.
• тестване на лимитите на своята креативност 
• приемане на предизвикателството да имитират дизайн на прозорец, създаден от екипа на Omniverse UX.
• съчетаване формата и функцията на определения дизайн на прозореца.

След като постигнете кулминацията, не само ще сте създали потребителски интерфейс, но и ще сте придобили задълбочено познание за кода на Omniverse.

Предварителни изисквания:

• Основни познания по Python (полезно, но не задължително).
• Препоръчителна литература за изпълнение на предварителните условия: „The Python Tutorial“.

Използвани инструменти:

• Omniverse Code
• Visual Studio Code
• Python
• Разширения на Python

Минимален препоръчителен хардуер:

• Настолен или преносим компютър, оборудван с Intel i7 Gen 5 или AMD Ryzen.
• Графичен процесор с поддръжка на NVIDIA RTX с капацитет 16 GB.

Подобно обучение:

 „Getting Started with USD for Collaborative 3D Workflows“ – път за гмуркане в рамката Universal Scene Description (USD), разработена от Pixar, предназначена за насърчаване на сътрудничеството между творческите и техническите създатели на света.

Впуснете се в интерактивно пътешествие чрез урока „Сглобяване на прост робот“, като се потопите в създаването на динамичен мобилен робот на две колела в среда на Isaac Sim GPU на живо. Завладяващото преживяване в урока продължава около 30 минути.

В рамките на тази лаборатория ще овладеете изкуството на:

• Установяване на връзка между локален клиент за стрийминг и сървър Omniverse Isaac Sim, разположен в облака.
• Въвеждане на макет на USD робот в оживената среда на Isaac Sim.
• Вкарване на тялото на робота със ставни задвижвания и свойства.
• Повишаване на възможностите на робота чрез интегриране на съчленения.

След приключване на курса ще придобиете основни познания за интерфейса на Isaac Sim и основната документация, което ще ви помогне да се впуснете в собствените си начинания за симулиране на роботи.

Предварителни изисквания:

• Компютър, базиран на Windows или Linux, оборудван за инсталиране на Omniverse Launcher и Omniverse приложения.
• Интернет честотна лента, която може да поеме потока клиент/сървър на Isaac Sim (имайте предвид, че производителността може да варира).

Инструменти:

• NVIDIA Omniverse™ Isaac Sim

Допълнително обучение:

За по-нататъшно проучване, помислете дали да не се запишете в курса „Започване на работа с USD за съвместни 3D работни процеси“ – самостоятелно приключение, в което се навлиза в създаването на сцени с помощта на Universal Scene Description ASCII (.USDA) файлове, които са четими за човека.

Искате да адаптирате изживяването в Omniverse към своите предпочитания? Потопете се в сферата на персонализирането с кодираните на Python разширения. Тези универсални инструменти ви дават възможност да променяте всичко – от функционалността до потребителския интерфейс (UI) на Omniverse. Независимо дали се стремите да създавате обекти без усилие, да въвеждате физика по поръчка за избрани обекти, да рационализирате повтарящи се операции или да направите революция в манипулирането на обекти в потребителския интерфейс, разширенията проправят пътя.

Открийте изкуството на:

• Създаване на бутон за спонтанно създаване на куб.
• Създаване на потребителски прозорци за промяна на потребителския интерфейс на Omniverse.
• Отстраняване на грешки и публикуване на разширения.

След като завършите, ще можете да проектирате и споделяте персонализирани разширения в процъфтяващата общност на Omniverse.

Изискват се основни познания по:

• Python, създаване на солидна основа.
• Основи на компютърната графика, но не е задължително.

Препоръчани инструменти:

• Omniverse Code
• Visual Studio Code
• Python

Хардуерни изисквания (минимални препоръки):

• Операционна система Linux или Windows.
• Графичен процесор NVIDIA от серията 1000 или по-нова. (RTX не е задължителен за Omniverse Code.)
• Intel I7 Gen 7+ или AMD Ryzen+.

За по-нататъшно проучване разгледайте тези подходящи обучения:

• „Започване на работа с USD за съвместни 3D работни процеси“
• „Лесно разработване на усъвършенствани инструменти за 3D оформление в NVIDIA Omniverse“
• „Изграждане на красив, персонализиран потребителски интерфейс за 3D инструменти в NVIDIA Omniverse“
• „Как да създавате персонализирани инструменти за манипулиране на 3D сцени в NVIDIA Omniverse“

NVIDIA е създала набор от изчерпателни референтни приложения, включително Create, Drive Sim и Isaac Sim, за да демонстрира възможностите на Omniverse Kit. Всичко, което виждате в тези референтни приложения, се разпростира и върху вашите персонализирани приложения. Можете да използвате съществуващите разширения на NVIDIA, за да ускорите разработването на приложенията си, тъй като приложенията се състоят от различни разширения, които си сътрудничат, за да рационализират специфични работни процеси. 

По време на този курс участниците ще разберат:

• Същността на файла Kit и изкуството на неговото създаване.
• Процеса на интегриране на разширения в приложения.
• Ролята на зависимостите на разширенията.
• Как да формулирате макета на приложението.
• Използването на техники за стилизиране.
• Опаковане и разпространение на приложение.

След като завършите, ще можете да създавате и споделяте свои персонализирани приложения в рамките на динамичната общност Omniverse.

Предварителни изисквания:

• Основни познания по Python.
• Елементарни познания по компютърна графика могат да бъдат полезни, но не са задължителни.
• Изработване на разширения за Omniverse.
• Навигация в GitHub.
• Владеене на командния ред.

Инструменти в действие:

• Visual Studio Code
• Python

Минимален препоръчителен хардуер:

• Настолен или преносим компютър с Intel i7 Gen 5 или AMD Ryzen.
• Графичен процесор с поддръжка на NVIDIA RTX и 16 GB.

Свързано обучение:

• „Започваме с USD за съвместни 3D работни процеси„
• „Лесно разработване на усъвършенствани инструменти за 3D оформление в NVIDIA Omniverse„
• „Изграждане на красив, персонализиран потребителски интерфейс за 3D инструменти в NVIDIA Omniverse„
• „Как да създавате персонализирани инструменти за манипулиране на 3D сцени в NVIDIA Omniverse„

От разпознаването на котка в задния двор до подобряване на преживяванията на клиентите при пазаруване – възможностите на базираното на изкуствен интелект разбиране на видео не познават граници. Навлезте в комплекта за разработчици NVIDIA Jetson Nano – лесен за употреба, но мощен компютър, способен да изпълнява едновременно няколко невронни мрежи. Позициониран като идеален етап за навлизане в областта на интелигентния видеоанализ (IVA) чрез NVIDIA DeepStream SDK, този курс ви вкарва в сферата на изграждането на проницателни проекти. С тетрадки JupyterLab и образци на приложения на Python на вашия Jetson Nano, вие ще изследвате сферата на видеоаналитиката с дълбоко обучение, като откривате дълбоки прозрения от видеопотоците. Уменията, които ще развиете, ще проправят пътя за създаване на ваши собствени бъдещи проекти не само на Nano, но и на всички платформи Jetson Edge.

Предварителни изисквания:

• Основни познания с командния ред на Linux.
• Овладяване на основните концепции за програмиране в Python 3, включващи функции, цикли, речници и масиви.

Инструменти в действие:

• DeepStream
• TensorRT
• Jetson Nano
• Python

Основен хардуер:

• NVIDIA Jetson Nano Developer Kit или NVIDIA Jetson Nano 2GB Developer Kit.
• Захранване: В зависимост от модела, препоръчителното захранване и конфигурациите на джъмперите.
• Високопроизводителна microSD карта (минимум 64 GB).
• USB уебкамера (за окончателно използване на преносимия компютър).

Допълнителни изисквания:

• За комплекта за разработчици на Jetson Nano 2GB, USB-C 5.1V 3A захранване от списъка с поддържани компоненти
• Високопроизводителна microSD карта: Препоръчителен минимум 64 GB (тествали сме и препоръчваме тази)
• USB кабел за данни: Micro-B към Type-A с активирана функция DATA (тествали сме и препоръчваме този)
• USB уебкамера (използва се само в крайния преносим компютър), като например Logitech C270 USB Webcam

Допълнителни изисквания за компютър и мрежа:

• Компютър с интернет връзка и възможност за флашване на вашата microSD карта, ако настройвате Jetson Nano за първи път
• Наличен USBA порт на компютъра (може да ви е необходим адаптер, ако разполагате само с USBC портове)
• Административни права и възможност за инсталиране на съвместим софтуер за медиен плейър (тествахме и препоръчваме този)
• Интернет връзка за вашия Jetson Nano

Свързано обучение:

• „Започваме с изкуствения интелект на Jetson Nano„
• „Основи на изкуствения интелект в Jetson Nano„

Към курса има и сертификат.