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AEROCAE X NVIDIA熙流数字工业仿真系统亮相英伟达GTC2024

2024-03-20 10:00 · 稿源: 站长之家用户

AI 持续火爆的当下,英伟达 GTC2024的官宣无疑成为 AI 领域的重头戏,果不其然在北京时间3月19日凌晨4时,NVIDIA 创始人兼CEO黄仁勋登台发表GTC2024的主题演讲《见证AI的变革时刻》,AI教父黄仁勋在会上宣布推出新一代GPU Blackwell,名为GB200(GB200将两个B200Blackwell GPU与一个基于Arm的Grace CPU进行配对)将于今年晚些时候上市。同时他现场展示Grace-Blackwell系统(两个Blackwell GPU、四个die与一个Grace CPU连接在一起),并表示该系统可以支持多达10万亿参数的模型进行AI训练和实时LLM推理,成本和能耗将大幅降低。

英伟达CEO黄仁勋在GTC2024重点展示了人工智能AI和仿真SIMULATION在汽车、电子元器件,生命科学,机器人领域中的GPU加速计算解决方案,在产出不变的情况下,较使用CPU减少9倍成本,还能减少17倍能耗。

熙流数字科技公司(以下简称为“熙流数字”)重点服务于汽车行业,并且在仿真和AI方面进行交叉融合,其产品同时具有可靠性和创新性。 GTC2024期间非常荣幸的被 NVIDIA (NVIDIA Inception) 把熙流数字Aerocae产品作为成功案例在英伟达官方平台进行展示和推介。

熙流数字旗下Aerocae“气动咖”工业流体仿真平台是熙流数字的核心产品,产品可用于汽车、飞行器、高速列车等交通工具领域,以及建筑领域、水利领域、能源领域等用于预测风阻、升力、表面压强、噪声强度等物理属性,在 NVIDIA 计算平台的高性能加持下,熙流数字帮助制造业企业客户实现了有效、逼真、可扩展的工业流体仿真,进而大幅提高设计与研发效率。

熙流数字采用NVIDIA 计算平台来支持其工业平台,为工业流体仿真的三个环节(前处理、求解器和后处理)带来更有效率与更多功能。

前处理环节可视为仿真计算的准备工作,包含3D 几何处理和网格划分等任务, 往往十分繁琐且耗时。NVIDIA GPU 具备高内存且支持并行计算,强大的 CUDA Core 允许处理大型图形、仿真和 AI 工作负载。Aerocae 采用了结构化的直角网格进行空间划分并结合 AI 技术,简化了该环节的人工处理量,最终实现快速自动化网格生成。相较于 CPU 解决方案,使用 NVIDIA GPU 的网格生成计算速度提升了约30倍。 

求解器阶段需要对物理问题进行数值计算,在 NVIDIA CUDA 架构的基础上,Aerocae 选择了较新的 LBM 方法作为底层方法,相对传统的 FVM 算法,LBM 方法所需的格点数量更多,但每个格点的计算更为独立,没有全局依赖。NVIDIA 并行计算架构可以支持 Aerocae 在复杂计算工况下(动态耦合/气动噪声/多相流),实现高于传统 FVM 流体仿真软件的10~30倍性能。 

数值计算完成后,则进入了后处理阶段,在此阶段需要考虑如何呈现计算结果,常见的展示方式包括云图、曲线、对比报告等。NVIDIA RTX GPU 具备强大的渲染能力并支持众多渲染功能,例如:粒子追踪让 Aerocae 在仿真的同时可以生成体积烟雾,令用户直观地感受到仿真效果;NVIDIA 的全局光照(Global Illumination)和光线追踪(Ray Tracing)技术等可以模拟光线的物理行为,进一步提升渲染结果的真实感;NVIDIA OptiX 引擎可用于加速光线追踪算法,所具备的 AI 降噪器能显著缩短渲染无噪点高保真图像的时间。

熙流数字创始人兼 CEO 牟熙表示:“随着算力的爆发式增长,人工智能AI和仿真SIMULATION结合是大势所趋,Aerocae工业仿真系统从底层设计就是深度基于GPU架构,因此在AI和仿真上面的整合非常丝滑,2024年新版产品即将面世,敬请大家试用和反馈”。

熙流数字团队将致力于汽车流体应用场景的全覆盖,助力汽车行业在气动力设计、气动声学分析、水管理、热管理、工业数字孪生等方面的构建自己的新质生产力。

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