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NVIDIA Omniverse Blueprint:開啟實時物理數字孿生的新紀元

人工智能 深度學習 芯片
通過Omniverse Blueprint,NVIDIA攜手行業軟件領先者,共同探索并實現了實時物理數字孿生的新可能。

在數字化轉型的浪潮中,NVIDIA再次以其前瞻性的技術和創新力引領了行業潮流。近日,NVIDIA宣布推出Omniverse Blueprint,這一舉措無疑為計算機輔助工程(CAE)領域帶來了革命性的變化。通過Omniverse Blueprint,NVIDIA攜手行業軟件領先者,共同探索并實現了實時物理數字孿生的新可能。

據了解,借助該藍圖,行業軟件開發商可以幫助航空航天、汽車、制造、能源等行業的計算機輔助工程(CAE)客戶創建具有實時交互性的數字孿生。

Altair、Ansys、Cadence、西門子等軟件開發商可以利用NVIDIA Omniverse Blueprint實現實時計算機輔助工程數字孿生,幫助客戶在降低開發成本和能耗的同時,更快進入市場。該藍圖是一個包含NVIDIA加速庫、物理AI框架以及基于物理學的交互式渲染的參考工作流,可將仿真和實時可視化速度提高1200倍。

NVIDIA創始人兼首席執行官黃仁勛表示:“我們構建Omniverse是為了讓萬物都能擁有數字孿生。Omniverse Blueprint是打通NVIDIA Omniverse與AI技術的參考管線。借助該藍圖,領先的CAE軟件開發商能夠構建出開創性的數字孿生工作流,為全球各大行業實現從設計、制造到運營的工業數字化轉型。”

該藍圖首先被用于計算流體動力學(CFD)仿真等用途。CFD仿真是在虛擬環境中探索、測試和完善汽車、飛機、船舶等諸多產品設計的關鍵步驟。從物理仿真到可視化和設計優化,傳統工程流可能需要數周乃至數月的時間才能完成。

NVIDIA和Luminary Cloud在SC24大會上展示了業界領先的虛擬風洞,它允許用戶以實時、交互式的速度對流體動力學進行仿真和可視化,甚至可以同時更改風洞內的車輛模型。

為開發者統一NVIDIA的三大技術支柱

構建實時物理數字孿生系統需要兩項基本功能:實時物理求解器的性能與大規模數據集的實時可視化。

Omniverse Blueprint通過整合用于加速求解器的NVIDIA CUDA-X? 庫、用于訓練和部署模型以生成流場的NVIDIA Modulus物理AI框架,以及用于3D數據互操作性和RTX支持的實時可視化的NVIDIA Omniverse API(應用編程接口)來實現這些功能。

開發者可以將該藍圖作為單個元素或整體集成到現有工具中。

生態系統使用NVIDIA Blueprint推進仿真

Ansys率先使用Omniverse Blueprint并將其應用于Ansys Fluent流體仿真軟件,以實現加速CFD仿真。

Ansys在Texas Advanced Computing Center的320顆NVIDIA Grace Hopper超級芯片上運行Fluent,僅用六個多小時就完成了25億個單元的汽車仿真,而在2048顆x86 CPU Core上運行這一仿真則需要近一個月的時間。這大大提高了隔夜高保真CFD分析的可行性,并樹立了新的行業標桿。

Ansys總裁兼首席執行官Ajei Gopal表示:“我們通過將NVIDIA Omniverse Blueprint與Ansys軟件集成,使客戶能夠更加快速、準確地進行日益復雜和詳細的仿真。我們的協作正在推動多個行業的工程與設計發展。”

Luminary Cloud 也在使用這一藍圖。該公司基于NVIDIA Modulus構建的全新仿真AI模型可根據其GPU加速CFD求解器生成的訓練數據,學習氣流場與汽車幾何形狀之間的關系。該模型運行仿真的速度比求解器本身要快上幾個數量級,實現了實時空氣動力流仿真并可通過 Omniverse API將其可視化。

Altair、Beyond Math、Cadence、Hexagon、Neural Concept、西門子、SimScale 和Trane Technologies也在探索將 Omniverse Blueprint用于自己的應用中。

Omniverse Blueprint可在所有領先的云平臺上運行,包括亞馬遜云科技、Google Cloud,Microsoft Azure和Oracle Cloud Infrastructure。它還可以在NVIDIA DGX? Cloud上使用。

Rescale是一個基于云的平臺,可以幫助企業加速科學和工程突破。通過使用NVIDIA Omniverse Blueprint,該平臺上的企業只需點擊幾下即可訓練和部署自定義AI模型。

Rescale平臺可自動執行從應用到硬件的整個堆棧,并且可以跨任何云服務提供商運行。企業可以使用任何仿真求解器生成訓練數據;準備、訓練和部署AI模型;運行推理預測;以及實現模型的可視化和優化。

總結:

Omniverse Blueprint不僅是一個技術藍圖,更是NVIDIA推動工業數字化轉型的重要一步。可以說,NVIDIA Omniverse Blueprint的推出標志著實時物理數字孿生技術的新紀元的到來。它不僅為計算機輔助工程領域帶來了革命性的變化,更為全球各大行業實現從設計、制造到運營的工業數字化轉型提供了有力的支持。我們有理由相信,在NVIDIA的引領下,實時物理數字孿生技術將在未來發揮更加重要的作用,為人類社會帶來更多的創新和進步。

責任編輯:張誠
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