每年夏天都是实习季，今年，NVIDIA 迎来了来自近 300 所大学的 2000 多名实习生，他们加入了 NVIDIA 的各个团队，涵盖开源软件平台、硬件验证、游戏技术和智能汽车开发。
NVIDIA 的实习项目遍布全球约二十多个国家和地区。这些实习都有着一个共同主题 —— 主人翁精神。在这里，实习生并非只是旁观学习或处理简单任务，而是会积极参与到公司高优先级项目，并产生实际影响力。
NVIDIA 分享了来自圣克拉拉园区实习生们的故事，看看他们如何在这个夏天留下自己的印记。
Krause 为开放式机器人学习平台做出贡献
软件工程实习生 Maximilian Krause 在 NVIDIA Isaac Lab 团队工作，他正在利用暑假为机器人仿真和强化学习引入多物理场能力。
刚刚在苏黎世联邦理工学院获得机械工程研究生学位的 Krause 说：“在 NVIDIA 实习，只需要一个信息就能联系到世界级的工程师和研究人员。我们正在实现一些尚不存在的功能，帮助开发者可以非常快速、高效地完成过去做不到的事情。”
Krause 的工作为开源的 Isaac Lab 仿真框架和 Newton 物理引擎做出了贡献，这些技术被用于基于仿真的 AI 机器人训练。
Wolniewicz 使用 AI 进行天气预报
夏威夷大学计算机科学博士生 Linnea Wolniewicz 正在实习项目中解决 AI 加速天气预报方面的挑战。她的工作为两个开源项目做出了贡献，NVIDIA PhysicsNeMo AI 物理模型框架，也是 NVIDIA Agent Toolkit 的一部分，以及 NVIDIA Earth-2 一系列用于 AI 天气预报的开放模型和工具。
她表示：“这是一项开放科学计划，因此我们所有产出的成果都是开源的，可以帮助研究人员加快工作速度。我在自己的研究中就已经在关注 Earth-2 团队了，所以现在能够真正参与到这项工作，对我来说就像梦想成真。”
NVIDIA Earth-2 模型架构 StormScope 基于卫星和地面雷达数据进行训练。虽然卫星数据覆盖全球，但雷达数据成本高昂。
Wolniewicz 正在研究一种生成式 AI 模型，该模型可接收卫星数据，并生成相应雷达数据的预测图像。借助 AI 生成的雷达数据，研究人员可以将 StormScope 等气象 AI 模型扩展到任何区域。
Anyimadu 为辅助驾驶开发者提供见解
Henry Anyimadu 是辅助驾驶软件团队的实习生，他将自己对赛车和工程的热情，投入到 NVIDIA 辅助驾驶系统集成和测试团队中。
就读于圣路易斯华盛顿大学商学和计算机科学专业的准大四学生 Anyimadu 说：“我们的团队负责从开发者提交代码进行审核，到代码最终部署到汽车上的所有环节。整个 NVIDIA DRIVE 平台的 1500 多名工程师可以通过我的项目来检查代码的状态。”
Anyimadu 认为，得益于 NVIDIA 的协作文化，他可以了解各种 AI 模型，并在自己的项目中部署一个模型，用于帮助工程师跟踪代码更改的状态。
他说：“从几乎没有任何机器学习经验，到能够创建和实施我自己的模型是一种很棒的感觉。仅仅向他人询问就能获得如此多的知识，这真的很酷。”
Hu 帮助物理 AI 开发者实现极致性能
Angelina Hu 是宾夕法尼亚大学计算机工程专业的一名准大三学生，她所在的团队专注于物理 AI 平台的性能优化，包括 NVIDIA Omniverse 以及 NVIDIA Isaac。
Hu 正在帮助 NVIDIA Isaac Lab 加速和优化机器人代码的性能，使其运行速度更快、更高效。
Hu 表示：“Isaac Lab 是一个开源平台，这意味着它面向整个机器人社区。这包括研究人员、开发者、爱好者和其他公司。能够在这个平台上工作意味着我的工作为整个机器人社区都做出了贡献。”
Sanchez 支持 NVIDIA LPU 加速器的系统设计
Mauricio Sanchez 是佐治亚理工学院的一名准大三学生，此前也在 NVIDIA 实习。他目前在系统设计团队参与 NVIDIA LPU 加速器研发。
当新主板到货时，他会协助完成启动过程，包括查看主板是否能通电以及是否均按预期运行，同时还进行板级上线时序和负载压力测试。
Sanchez 说：“验证工作之所以让我印象深刻，是因为它具有很强的实践性。我使用示波器进行工作，设备就在我面前。当我们发现问题或漏洞时，会与整个设计团队进行沟通，以提高这些系统的安全性和效率。”
Gautam 利用 AI 增强视频游戏体验
即将入读马萨诸塞大学阿默斯特分校计算机科学和数学专业的研究生 Shriya Gautam 在今年夏天加入了 AI for Experience 团队。
她的工作重点是客户端帧生成，即使用 AI 根据渲染帧输入在电子游戏中生成额外的帧，从而提高帧率，获得更流畅的视觉体验。
Gautam 表示：“我最近才真正体会到，这些游戏背后付出了多少心血，以及过去几年间技术创新取得了多大的进步。借助 NVIDIA 提供的计算集群，我学到了以前接触不到的东西，这种研究环境几乎无可替代。”
He 将多模态 AI 用于医疗健康应用
马里兰大学电子与计算机工程专业博士生 Yexiao He 正在开发一种视觉语言系统，该系统可以理解不同类型的医疗数据，包括核磁共振成像 (MRI)、X 射线和 CT 扫描。
基于包括 NVIDIA Nemotron 在内的开源模型，He 正在开发的系统具有自我进化的能力，能够从过去的成功和错误中学习，以提升在医学扫描分析等任务上的表现。
He 说：“AI 医疗结合了我所关心的两件事：构建先进的 AI 系统和解决真正影响人们生活的问题。我们希望这种可以自我进化的系统更加通用，使其能够应用于各种不同的模态。”
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