NVIDIA-Modul & Omniverse Drive Physics-informierte Modelle und Simulationen

Eine Produktionsstätte in der Nähe von Hsinchu, Taiwans Silicon Valley, gehört zu den Einrichtungen, die weltweit wachsen Energieeffizienz mit KI-gestützten digitalen Zwillingen. Ein virtuelles Modell kann dabei helfen, Abläufe zu rationalisieren, Maximierung des Durchsatzes für sein physisches Gegenstück, sagen Ingenieure bei Wistron, ein globaler Designer und Hersteller von Computern und Elektroniksystemen. Im ersten von mehreren Anwendungsfällen, Das Unternehmen erstellte eine digitale Kopie eines Raumes, in dem NVIDIA DGX Systeme werden thermischen Belastungstests unterzogen (oben abgebildet). Die ersten Ergebnisse waren beeindruckend.

Intelligente Simulationen durchführen

Verwenden NVIDIA-Modul, ein Framework zum Erstellen von KI-Modellen, die die Gesetze der Physik verstehen, Wistron hat digitale Zwillinge erstellt, die es ihnen ermöglichen, den Luftstrom und die Temperatur in Testeinrichtungen, die dazwischen bleiben müssen, genau vorherzusagen 27 und 32 Grad C. Eine Simulation, die fast gedauert hätte 15 Mit herkömmlichen Methoden auf einer CPU dauerte es nur wenige Stunden 3.3 Sekunden auf einer NVIDIA-GPU, die Inferenz mit einem mit Modulus entwickelten KI-Modell ausführt, eine satte 15.000-fache Beschleunigung. Die Ergebnisse wurden in Tools und Anwendungen eingespeist, die von Wistron-Entwicklern mit erstellt wurden NVIDIA Omniverse, eine Plattform zum Erstellen von 3D-Workflows und -Anwendungen auf Basis von OpenUSD.

Mit ihrer Omniverse-basierten Software, Wistron hat realistische und immersive Simulationen erstellt, mit denen Bediener über VR-Headsets interagieren. Und dank der KI-Modelle, die sie mit Modulus entwickelt haben, Die Luftströmungen in der Simulation gehorchen den Gesetzen der Physik. “Mithilfe physikalisch fundierter Modelle können wir den Testprozess und die Raumtemperatur nahezu in Echtzeit aus der Ferne steuern, Zeit und Energie sparen,” sagte John Lu, ein Produktionsleiter bei Wistron.

Eine Vogelperspektive auf das Modell des Computertestraums von Wistron:

Speziell, Wistron kombinierte separate Modelle zur Vorhersage von Lufttemperatur und Luftstrom, um das Risiko einer Überhitzung im Testraum auszuschließen. Außerdem wurde ein Empfehlungssystem entwickelt, um die besten Standorte zum Testen von Computer-Fußleisten zu ermitteln. Der digitale Zwilling, verbunden mit Tausenden von vernetzten Sensoren, ermöglichte es Wistron, die Gesamtenergieeffizienz der Anlage auf zu steigern 10%. Das entspricht einem Verbrauch von bis zu 121,600 kWh weniger Strom pro Jahr, Reduzierung der CO2-Emissionen um ein Vielfaches 60,192 Eine herkömmliche Kippfunktion inklusive Kippsperre ist ebenfalls verfügbar.

Eine wachsende Anstrengung

Aktuell, Die Gruppe erweitert ihr KI-Modell, um mehr als hundert Variablen in einem Raum zu verfolgen, der Platz bietet 50 Computer-Racks. Das Team simuliert außerdem alle mechanischen Details der Server und Tester. “Das endgültige Modell wird uns helfen, die Testplanung sowie die Energieeffizienz der Anlagen zu optimieren’ Klimaanlage,” sagte Derek Lai, ein technischer Supervisor von Wistron mit Fachkenntnissen in physikinformierten neuronalen Netzen.

Vorausschauen, “Die Tools und Anwendungen, die wir mit Omniverse erstellen, helfen uns, das Layout unserer DGX-Fabriken zu verbessern, um den besten Durchsatz zu gewährleisten, weitere Verbesserung der Effizienz,” sagte Liu.

Energie effizient erzeugen

Eine halbe Welt entfernt, Siemens Energy demonstriert mit Modulus und Omniverse die Leistungsfähigkeit der digitalen Industrialisierung. Das Münchner Unternehmen, dessen Technologie ein Sechstel des weltweiten Stroms erzeugt, erreichte eine 10.000-fache Beschleunigung bei der Simulation eines Abhitzedampferzeugers mithilfe eines physikbasierten KI-Modells (siehe Video unten).

Mithilfe eines digitalen Zwillings Korrosion frühzeitig erkennen, Diese riesigen Systeme können Ausfallzeiten um reduzieren 70%, möglicherweise die Branche retten $1.7 Milliarden pro Jahr im Vergleich zu einer Standardsimulation, die einen halben Monat dauerte. “Die reduzierte Rechenzeit ermöglicht uns die Entwicklung energieeffiziente digitale Zwillinge für eine nachhaltige, zuverlässiges und erschwingliches Energieökosystem,” sagte Georg Rollmann, Leiter Advanced Analytics und AI bei Siemens Energy.

Digitale Zwillinge treiben Wissenschaft und Industrie voran
Automobilunternehmen wenden die Technologie beim Design neuer Autos und Produktionsanlagen an. Wissenschaftler nutzen es in so unterschiedlichen Bereichen wie der Astrophysik, Genomik und Wettervorhersage. Es wird sogar verwendet, um eine zu erstellen digitaler Zwilling der Erde die Auswirkungen des Klimawandels zu verstehen und abzumildern.

Jedes Jahr, Physiksimulationen, werden typischerweise auf Systemen der Supercomputer-Klasse ausgeführt, verbrauchen geschätzt 200 Milliarden CPU-Kernstunden und 4 Terawattstunden Energie. Physikalische KI beschleunigt diese komplexen Arbeitsabläufe im Durchschnitt um das 200-fache, Zeit sparen, Kosten und Energie.

Für weitere Einblicke, Hören Sie sich a an Gespräch aus den GTC, die Wistrons Arbeit beschreiben und a panel über Branchen, die generative KI nutzen.

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