大規模OpenUSDの処理・クエリ
- OpenUSD/USDCデータセットを処理,分割,バッチインデックス化するためのアルゴリズムを開発した。
- 1GB以上のシーンファイルから3Dオブジェクトを即座に検索するための検索とクエリ機構を最適化した。
- 密集したシーンを流動的にレンダリングするためのモジュール型アセットストリーミングを実装した。
次世代のデジタルツイン環境に向けて、大規模なOpenUSDアセットの処理、検索、管理を容易にする、高性能なOmniverseソリューションです。
Akila3Dは,大規模都市および資産解析,シミュレーションおよび運用最適化のための高度な3Dデジタルツインプラットフォームを提供する。デジタルツインモデルが都市規模に拡大するにつれ,数百万の3Dオブジェクトを含む巨大なOpenUSDデータセットを処理する際に,新興するNVIDIA Omniverseエコシステム内で,重大なロードとクエリングのボトルネックが生じた。これを解決するために,BlueOCはNVIDIA Omniverse用の高性能ツールとカスタムアルゴリズムを開発し,効率的なアセットスプリット,インデックス化,およびマルチギガバイトモデル間の高速なデータクエリを可能にした。
数百万の3Dオブジェクトを含む都市規模モデルを処理すると,ファイルサイズが極端に大きくなり(1GB以上),ロード時間が長くなる。
リアルタイムの空間分析では、ビューポートの表示を遅らせずに、深いUSDステージ階層を素早く検索・照会する必要がありました。
都市規模のモデルを扱うには,自動化されたバッチ処理とシームレスなストリーミングのためのモジュール化された資産セグメンテーションが必要であった。
プロダクションレベルの拡張を開発するには、NVIDIA OmniverseとOpenUSDエコシステムを通じて継続的なAPI更新をナビゲートする必要があった。
BlueOCは、4つの主要領域にわたり、NVIDIA Omniverse向けの高性能ツールと処理パイプラインを開発しました。
Python
BlueOCとパートナーシップを結び,高性能なOpenUSDワークフローを構築し,3Dアセット処理を最適化し,空間AIプラットフォームを加速する。