NeuralVDB도입 OpenVDB에 AI 및 GPU 최적화

NeuralVDB도입 OpenVDB에 AI 및 GPU 최적화

NeuralVDB

표준향상: NVIDIA는 NeuralVDB를 도입하여 수상 경력에 빛나는 OpenVDB에 AI 및 GPU 최적화를 제공합니다.[NeuralVDB는 smoke, 클라우드 및 기타 희소 볼륨 데이터에 대한 메모리 공간을 최대 100배 줄여줍니다.]

 

NVIDIA는 오늘 물, 불, 연기, 구름과 같은 희소 체적 데이터를 시뮬레이션하고 렌더링하기 위한 업계 표준 라이브러리인 OpenVDB에 AI의 힘을 제공하는 NeuralVDB 를 발표했습니다.

 

OpenVDB의 지난 10년 개발을 기반으로 하는 SIGGRAPH의 NeuralVDB 소개는 과학 컴퓨팅 및 시각화, 의료 영상, 로켓 과학 및 시각 효과와 같은 분야에서 일하는 전문가를 위한 게임 체인저입니다. 메모리 공간을 최대 100배까지 줄임으로써 제작자, 개발자 및 연구원이 실시간으로 매우 크고 복잡한 데이터 세트와 상호 작용할 수 있습니다.

 

 

 

지난 10년 동안 OpenVDB 는 시각 효과 산업 전반에 걸쳐 사용되는 핵심 기술로 아카데미 상을 수상했습니다. 그 이후로 엔터테인먼트를 넘어 산업 디자인 및 로봇 공학과 같이 희소한 체적 데이터가 널리 퍼져 있는 산업 및 과학 사용 사례로 성장했습니다.

 

작년에 NVIDIA는 OpenVDB 에 GPU 지원을 추가한 NanoVDB 를 도입했습니다. 이는 엄청난 속도 향상을 제공하여 더 빠른 성능과 더 쉬운 개발을 가능하게 했으며 실시간 시뮬레이션 및 렌더링의 문을 열었습니다.

 

NeuralVDB는 NanoVDB의 GPU 가속을 기반으로 기계 학습을 추가하여 메모리 공간을 크게 줄이는 소형 ​​신경 표현을 도입합니다. 이를 통해 3D 데이터를 OpenVDB보다 훨씬 더 높은 해상도와 훨씬 더 큰 규모로 표현할 수 있습니다. 그 결과 사용자는 개별 워크스테이션 및 랩톱과 같은 장치에서 대규모 볼륨 데이터 세트를 쉽게 처리할 수 있습니다.

 

NeuralVDB는 NanoVDB에 비해 볼륨의 메모리 공간을 최대 100배까지 압축하여 OpenVDB에 비해 상당한 효율성 향상을 제공합니다. 이를 통해 사용자는 크고 복잡한 체적 데이터 세트를 훨씬 더 효율적으로 전송하고 공유할 수 있습니다.

 

훈련을 최대 2배까지 가속화하기 위해 NeuralVDB는 프레임의 가중치를 후속 프레임에 사용할 수 있도록 합니다. NeuralVDB는 또한 사용자가 이전 프레임의 네트워크 결과를 사용하여 시간적 일관성 또는 부드러운 인코딩을 달성할 수 있도록 합니다.

 

메모리 요구 사항을 극적으로 줄이고 훈련을 가속화하며 시간 일관성을 가능하게 하는 이 3가지를 달성함으로써 NeuralVDB는 AI 지원 의료 영상, 대규모 디지털 트윈 시뮬레이션 등을 위한 거대하고 복잡한 볼륨 데이터 세트를 포함하여 과학 및 산업 사용 사례를 위한 새로운 가능성을 열 수 있습니다.

 

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