Перенос инференса для физических ИИ-роботов в реальном мире

Исследование Microsoft показывает, что перенос инференса физических ИИ-моделей с бортовых GPU на периферийные или облачные GPU может повысить точность и скорость роботов, увеличить время работы от батареи и упростить запуск крупных моделей. В тестах мобильных манипуляторов небольшие GPU замедляли картографирование и планирование до 383%, снижали точность моделей VLA на 50%, а Jetson Thor сокращал заряд батареи роботов на срок до нескольких часов. Для распределённого инференса Microsoft добавила в Physical AI Toolchain инструменты на базе Kubernetes.

👉 Читать полностью