Упс! Не вдала спроба:(
Будь ласка, спробуйте ще раз.

Стискає 3D-дані у 30 разів: Zibra AI йде від Голівуду до інжинірингу

Дар'я Щеглакова
Дар'я Щеглакова новинарка Speka
Підписатися на нас
0
5 хвилин читання

Українська компанія Zibra AI представила ZibraXYZ. Технологія стискає інженерні 3D- і 4D-датасети до 30 разів, і з ними можна працювати одразу, без розпакування. Навіть тоді, коли дані фізично не вміщуються в пам'ять робочої станції чи відеокарти, повідомили в компанії.

Стискає 3D-дані у 30 разів: Zibra AI йде від Голівуду до інжинірингу зображення 1 Zibra AI представила ZibraXYZ: стиснення 3D-даних у 30 разів. Скриншот із сайту ZibraAI

Навіщо Physics AI стільки даних

  • Раніше Zibra AI знали передусім за рішеннями для візуальних ефектів. Компанія представляла модель ZibraVDB, а на SIGGRAPH показувала ZibraGDS, яка стискає дані на 92%. Тепер команда переносить свій досвід із кіно та графіки в інжиніринг і Physics AI.
  • У Physics AI моделі вчаться передбачати, як поводяться фізичні системи. Щоб їх натренувати, потрібні гігантські обсяги симуляційних і сенсорних даних. Такі масиви бувають у 1 000–10 000 разів більшими за звичні медіафайли.
  • Зазвичай інженерні команди зберігають петабайти нестиснених даних і довго передають їх мережею. Перед аналізом чи навчанням моделей дані ще й окремо копіюють і готують. 
  • Виходить дорого і повільно: зберігання й передача коштують чималих грошей, а візуалізація та підготовка до навчання розтягуються в часі. Про те, що ШІ дедалі частіше впирається в енергію та кремній, говорять уже давно. У Zibra AI до цього списку додають ще й дані.

Як працює ZibraXYZ

Розробники описують ZibraXYZ як високопродуктивний шар даних для великих інженерних датасетів. Він поєднує стиснення з довільним доступом, потокову передачу напряму з об'єктних сховищ і декомпресію на GPU.

Підписуйтеся на наші соцмережі

Усі дані розбиті на незалежні стиснені блоки. Застосунок завантажує з хмари лише ті фрагменти, які потрібні саме зараз: конкретні поля, регіони, часові кроки чи потрібну роздільність. Розпаковуються вони прямо в пам'яті відеокарти, без участі процесора й проміжних буферів. Швидкість декомпресії сягає 500 ГБ/с.

Тепер про цифри стиснення 3D-даних:

  • до 30 разів для структурованих сіток;
  • до 15 разів для неструктурованих мешів;
  • для кожного поля можна обрати режим без втрат або з контрольованою похибкою.

Технологія працює з об'ємними грідами, волюметричними й поверхневими мешами, хмарами точок і сплатами у 3D та 4D. Візуалізацію можна запускати, щойно надійшли перші потрібні дані. Мережевого трафіку й пам'яті при цьому витрачається значно менше.

Три сценарії роботи зі стисненими даними

Стиснені дані не лежать мертвим архівом: з ними можна одразу працювати в трьох напрямах.

  • Візуалізація. Можна інтерактивно працювати з полями, мешами, зрізами та часовими кроками, а дані підвантажуються поступово. Для ParaView дані віддаються у стандартному VTK-сумісному форматі.
  • Навчання ШІ-моделей. Є вибіркове читання, буферизація й попереднє завантаження, а також інтеграція з PyTorch і Training Recipes. Training Recipes — відтворювані сценарії відбору та розбиття датасетів.
  • Інженерний аналіз. C++/Python SDK дає змогу вбудувати технологію у власні застосунки й пайплайни.
Ключова інженерна ідея ZibraXYZ — довільний доступ. Застосунку не потрібно завантажувати весь датасет, щоб отримати один регіон, одне поле чи один часовий крок. Ми передаємо з об'єктного сховища лише потрібні стиснені блоки й розпаковуємо їх безпосередньо на GPU зі швидкістю до 500 ГБ/с. Саме тому можна працювати з даними, які фізично не вміщуються в пам'ять машини. 
Олександр Клименко, співзасновник і Co-CEO Zibra AI

Хто такий Сергій Токарєв 

  • Сергій Токарєв — український ІТ-підприємець й співзасновник інвестиційної групи Roosh. 
  • Він також разом із Київською школою економіки створив SET University, із Денисом Дмитренком заснував AI HOUSE й ініціював проєкт STEM is FEM. 
  • Його проєкти зосереджені на розвитку технологічної освіти, ШІ, стартап-екосистеми і підтримці українського tech-сектору. 
  • Через Roosh і пов’язані ініціативи Токарєв інвестує, масштабує бізнеси й формує технологічні ком’юніті в Україні й на міжнародних ринках.
  • Сергій Токарєв інвестував у Zibra AI. Він вважає, що наступний етап розвитку ШІ визначать дані та робота з фізикою реального світу. 
Майбутнє ШІ визначають не лише моделі, а й обчислювальні потужності, енергетика та дані. Наступний стрибок — робота з фізикою реального світу. Я інвестую в команди, що будують цей фундамент до визнання ринком. Zibra AI — саме така українська команда, яка створює технологію світового рівня для нової індустрії. 
Сергій Токарєв, технологічний підприємець та інвестор Zibra AI

Для українського deep tech ця історія показова. Компанія, яка починала з графіки, тепер пропонує інфраструктурне рішення для інженерії та Physics AI на глобальному ринку.

0
Icon 0

Підписуйтеся на наші соцмережі