Die Nvidia Omniverse-Cloud ist ein Software- und Infrastruktur-as-a-Service mit einer umfassenden Suite von Cloud-Diensten. Die Use Cases reichen von digitalen Zwillingen, Metaverse-Anwendungen bis hin zur Robotik. Welche Performance bieten diese Services?
Die Nutzung virtueller, dreidimensionaler Räume – sogenanntes Metaverse oder deutsch Metaversum – findet vor allem in Industrie und Produktion vielfältige Anwendungsfelder, beispielsweise für industrielle Simulationen.
(Bild: Nvidia)
Die Cloud-Plattform Nvidia Omniverse offeriert ihren Anwendern einen Ausgangspunkt für erweiterte Metaverse-Technologien und -Services zur Nutzung, ohne erhebliche Investitionen in die Entwicklung eigener Technologien und Services tätigen zu müssen.
Das Nvidia Omniverse Cloud-Ökosystem
Die Omniverse Cloud-Services laufen auf einem System, das aus Nvidia OVX für Grafik- und Physiksimulationen, Nvidia HGX für erweiterte KI-Workloads und dem Nvidia Graphics Delivery Network (GDN) besteht. Bei dem GDN handelt es sich um ein weltweit verteiltes Rechenzentrumsnetzwerk zur Bereitstellung leistungsstarker Metaverse-Grafiken mit geringer Latenz am Edge.
Zu den Omniverse Cloud-Services gehören außerdem:
Omniverse Nucleus Cloud: 3D-Designer und IT-Teams erhalten die Möglichkeit, auf Universal Scene Description (USD) basierende 3D-Daten zuzugreifen. Nucleus Cloud erlaubt es jedem Designer bzw. Entwickler, Änderungen zu speichern, freizugeben, Live-Bearbeitungen vorzunehmen und Änderungen von nahezu überall aus anzuzeigen.
Omniverse App Streaming: Der Anwender kann Omniverse-Referenzanwendungen wie Omniverse Create streamen, einer App für Designer und Entwickler zum Erstellen USD-basierter virtueller Welten, Omniverse View, einer App für Bewertungen und Genehmigungen, und Nvidia Isaac Sim zum Trainieren und Testen von Robotern.
Omniverse Replicator: Mithilfe dieses Services sind Anwender in der Lage, genaue 3D-Daten als auch die einfache Erstellung benutzerdefinierter Tools zur Generierung synthetischer Daten zu realisieren. Gleichzeitig lassen sich Trainings von Wahrnehmungsnetzwerken beschleunigen.
Omniverse Farm: Der Anwender kann mehrere Cloud-Compute-Instanzen nutzen, um Omniverse-Aufgaben wie Rendering und synthetische Datengenerierung zu skalieren.
Nvidia Isaac Sim: Der Service ermöglicht eine skalierbare Robotik-Simulationsanwendung sowie ein Tool zur Generierung synthetischer Daten, das fotorealistische, physikalisch genaue virtuelle Umgebungen zur Entwicklung, Prüfung und Verwaltung KI-basierter Roboter realisiert.
Nvidia DRIVE Sim: Dabei handelt es sich um eine End-to-End-Simulationsplattform zum Ausführen groß angelegter, physikalisch genauer Multisensor-Simulationen zur Unterstützung der Entwicklung und Validierung autonomer Fahrzeuge vom Konzept bis zur Bereitstellung, Verbesserung der Entwicklerproduktivität und Beschleunigung der Markteinführungszeit.
Industrieller Einsatz
Nvidia Omniverse unterstützt Hersteller dabei, Arbeitsabläufe für das Entwerfen, Simulieren und Optimieren von Produkten und Prozessen über verschiedene Aufgaben und Fachbereiche hinweg für virtuelles Design zu optimieren. Anwender aus dem Robotik-Bereich können KI-gestützte intelligente Maschinen mit erhöhter Skalierbarkeit und Zugänglichkeit trainieren, simulieren, testen und einsetzen.
Ingenieure für Projekte des autonomen Fahrens sind mithilfe von Nvidia Omniverse in der Lage, physikalisch basierte Sensordaten zu generieren und Verkehrsszenarien zu simulieren, um verschiedene Straßen- und Wetterbedingungen für den sicheren Einsatz autonomer Fahrzeuge zu testen. Mit Omniverse in der Cloud lassen sich Teams weltweit mit der Absicht vernetzen, virtuelle Welten und digitale Zwillinge zu entwerfen, zu bauen und zu betreiben.
Anwendungen im Automobilbereich
Automobilhersteller wie beispielsweise Mercedes-Benz und BMW nutzen die Plattform für eine Verbesserung ihrer Produkt- und Fabrikdesigns. Die BMW Group will die Omniverse Enterprise-Plattform in ihrem gesamten weltweiten Produktionsnetzwerk zum Aufbau einer weltweit vollständig digitalisierten Smart Factory einführen.
Damit wird BMW in der Lage sein, komplexe Fertigungssysteme zu entwerfen, zu bauen und zu testen. Das bedeutet, dass modernste Fabriken komplett virtuell geplant und optimiert werden können, bevor sie in der physischen Welt überhaupt entstehen. Auf diese Weise lassen sich wertvolle Zeit und Ressourcen einsparen, Bestrebungen der Nachhaltigkeit steigern und die Betriebseffizienz wesentlich verbessern.
Neben BMW verwendet auch Jaguar Land Rover Omniverse, um synthetische Daten zum Trainieren von KI-Modellen zu generieren und Wahrnehmungs- und Steuerungsalgorithmen anhand realer Fahrszenarien zu validieren. Der Automobilhersteller hat Omniverse in seine hochmodernen Fahrzeugdynamikmodelle, virtuellen elektronischen Steuergeräte, virtuellen Automobilnetzwerke und Cloud-Infrastruktur integriert, sodass Teams Software-Konzepte schnell iterieren können.
Als weiterer Hersteller setzt Geely Lotus Omniverse Enterprise ein, um digitale Zwillinge von Fabriken zu erstellen und so die Herstellungsprozesse zu optimieren.
Abo-Angebote für Omniverse Cloud erleichtern es Automobilteams auch auf Azure – von Design und Entwicklung über Smart Factory bis hin zum Marketing – die Digitalisierung ihrer Arbeitsabläufe, sei es durch die Verbindung von 3D-Designtools zur Beschleunigung der Fahrzeugentwicklung, den Aufbau digitaler Zwillinge von Automobilfabriken oder die Durchführung von Closed-Loop-Simulationen zum Testen der Fahrzeugleistung, voranzutreiben.
Weitere Use Cases
Ferner hilft Nvidia Omniverse Unternehmen dabei, den Einsatz mobiler Netzwerke, Lagerlayouts, Gebäudebau und Smart-City-Implementierungen zu optimieren. Nvidia Omniverse kann auch als Integrationsebene für Workflows dienen, die Tools verschiedener Anbieter umfassen. Diese kann die Integrationsprobleme bei der Erstellung von Punkt-zu-Punkt-Integrationen für bestimmte Workflows verringern. Beispielsweise könnten Teams Designtools eines Anbieters, Simulationstools eines anderen und Rendering-Engines eines dritten Anbieters verwenden, um virtuelle Entwicklungsbemühungen zu optimieren.
Stand: 08.12.2025
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