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NVIDIA Omniverse基于Container的部署推流方案

麗臺科技 ? 來源:麗臺科技 ? 2025-12-17 10:17 ? 次閱讀
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為了讓客戶能夠高效安裝和部署 NVIDIA Omniverse 及NVIDIAIsaac 平臺,NVIDIA 現(xiàn)已推出簡單便捷的容器化部署方案,以支持在數(shù)據(jù)中心的服務(wù)器中實(shí)現(xiàn)流式仿真或協(xié)作。

1. 準(zhǔn)備工作

硬件:1 臺 GPU 服務(wù)器(可集成多張 GPU,同時給多人使用)

系統(tǒng):Ubuntu 22.04 及以上版本(本次測試使用 22.04 的版本)

GPU:NVIDIA RTX GPU 并安裝驅(qū)動

環(huán)境:Docker 預(yù)裝

2. 下載前端框架,容器制作框架

https://github.com/NVIDIA-Omniverse/web-viewer-sample(復(fù)制鏈接至瀏覽器打開)

https://github.com/NVIDIA-Omniverse/kit-app-template

3. Docker 的 NVIDIA Container Toolkit 安裝(Ubuntu 安裝版本不同,可以命令有所差別)

添加 NVIDIA 文件源及 GPG 密鑰(以 Ubuntu 為例,只是文件管理命令不同):

distribution=$(. /etc/os-release;echo$ID$VERSION_ID)
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.repo |sudotee/etc/yum.repos.d/nvidia-docker.repo

安裝 nvidia-container-toolkit

yum install -ynvidia-container-toolkit

重啟 Docker 守護(hù)進(jìn)程時配置生效

Systemctlrestart docker

運(yùn)行 Docker 容器時使用 --gpus 參數(shù)啟用 GPU 支持(測試)

dockerrun --rm --gpusallnvidia/cuda:12.0.0-base-ubuntu22.04nvidia-smi

4. 安裝 Kit 的 App Streaming(參考 2 中的鏈接完成)

通過 repo.sh 命令安裝 App 和 Container

./repo.shtemplatenew

在添加 layer 的時候 default 一定要選第一個,需要按住空格

e660aed4-da4a-11f0-8c8f-92fbcf53809c.png

Build App:

./repo.sh build

Launch App:

./repo.sh launch

Create Image:

./repo.sh package –container –name <自定義容器名稱>

- 選擇帶有 Streaming 的 Kit 進(jìn)行打包

e6cdda90-da4a-11f0-8c8f-92fbcf53809c.png

5.Docker images

查看 images 是否已經(jīng)存在。

e724dc32-da4a-11f0-8c8f-92fbcf53809c.png

6. 運(yùn)行容器及相關(guān)配置和參數(shù)

在運(yùn)行之前,需要對 host 電腦進(jìn)行設(shè)置。

nano /etc/resolv.conf

- 將“search .”替換“search nvidia.com”

添加 Streaming 參數(shù)設(shè)置,對比 Kit107.3 之前和 Kit108 之后的參數(shù)變化

- Kit107.3

--/app/livestream/port=49100
--/app/livestream/fixedHostPort=47998
-/app/livestream/allowDynamicResize=true

- Kit108 以上

--/exts/omni.kit.livestream.app/primaryStream/signalPort=49100
--/exts/omni.kit.livestream.app/primaryStream/streamPort=47998
--/exts/omni.kit.livestream.app/primaryStream/allowDynamicResize =true
--/exts/omni.kit.livestream.app/primaryStream/streamType ="webrtc"

3. 首次啟動命令,并且指定了 GPU,將容器的名稱寫上對應(yīng)的 UDP / TCP 端口號。

 docker run --name composer_47999_49200 
 --gpus device=0 
 --network host 
 -v ~/docker/omniverse/explorer_cache:/root/.cache:rw 
 -v ~/docker/omniverse/explorer_data:/root/.local/share/ov/data:rw 
 -it composer:latest 
 --/exts/omni.kit.livestream.app/primaryStream/signalPort=49200 
 --/exts/omni.kit.livestream.app/primaryStream/streamPort=47999 
 --/exts/omni.kit.livestream.app/primaryStream/allowDynamicResize=true
 --/exts/omni.kit.livestream.app/primaryStream/streamType="webrtc"

7. 開啟一個新的 terminal,安裝前端代碼

下載 repo:git clonehttps://github.com/NVIDIA-Omniverse/web-viewer-sample

Ubuntu 系統(tǒng)上提前裝好 Node.js

使用 npm --version,確實(shí)是否安裝完畢

關(guān)閉防火墻,運(yùn)行端口連接:

sudoufwallow47999/udp
sudoufwallow49100/tcp

在最新的前端中 stream.config.json 修改配置文件

- 修改 ip 地址

- 添加 udp / tcp 端口

- 輸入 npm run dev -- --host

e7831b1c-da4a-11f0-8c8f-92fbcf53809c.png

使用網(wǎng)絡(luò)可達(dá)的電腦打開網(wǎng)頁輸入網(wǎng)址

e7dcadb2-da4a-11f0-8c8f-92fbcf53809c.png

基于 Docker 使用 Container 部署的 NVIDIA Omniverse 推流方案已就緒。

為了方便使用,我為大家制作了簡易 NVIDIA Omniverse 基于 Docker 的安裝包,并制作了配置腳本。需要的小伙版?zhèn)冋垍⒖?a href="http://www.3532n.com/soft/data/65-71/" target="_blank">視頻教程來操作。

文件安裝包:

通過網(wǎng)盤分享的文件:docker_omniverse_streaming.tar.gz

鏈接:https://pan.baidu.com/s/1OuX9oLMc9dCpMPcSdN4_1Q提取碼: 1mh6

操作視頻教程:

*與 NVIDIA 產(chǎn)品相關(guān)的圖片或視頻(完整或部分)的版權(quán)均歸 NVIDIA Corporation 所有。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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原文標(biāo)題:NVIDIA Omniverse 基于 Container 的部署推流方案

文章出處:【微信號:Leadtek,微信公眾號:麗臺科技】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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