📖 AI 总结

NVIDIA 开源了 OSMO，一个 Kubernetes 原生的物理 AI 工作流编排器，旨在解决机器人开发中的“三计算机问题”：策略训练在数据中心 GPU（如 GB200、H100）上完成，仿真测试在 RTX 工作站上进行，而部署与硬件在环验证则运行于 Jetson 等边缘设备。以往这三个层级各自拥有独立的集群、调度器和胶水脚本，交接环节容易积累大量定制代码。OSMO 将三者统一为单一控制平面下的后端，用户只需编写一个 YAML 文件，通过指定平台（如 gb200、rtx-pro-6000、jetson-agx-thor）即可让任务自动路由到对应资源池，无需在代码中指定具体集群。其典型工作流由数据依赖串联仿真、训练与评估三个任务，并支持串并行任务组、Jinja 模板、重试策略及优先级抢占与 GPU 借用。OSMO 采用 Apache-2.0 许可，提供 Helm chart、NGC 容器及本地快速启动方案，降低了物理 AI 流水线的部署门槛。