英偉達宣布科學計算的數字孿生平臺

NVIDIA的模量與物理智能結合全宇宙為NVIDIA的Earth-2和Siemens Gamesa的風電場的物理現象建模帶來百萬- x級的進展

GTC-NVIDIA近日宣布了一個科學數字雙胞胎平臺，可以加速物理機器學習模型解決數百萬倍規模的科學和工程問題的速度，比以前可能的速度快數千倍。

用於科學計算的加速數字雙胞胎平臺包括用於開發物理- ml神經網絡模型的NVIDIA模量AI框架，以及NVIDIA Omniverse™3D虛擬世界仿真平臺。

該平臺可以實時創建交互式AI模擬，這些模擬具有物理信息，能夠準確反映真實世界，與傳統的工程模擬和設計優化工作流方法相比，計算流體動力學等模擬可加快1萬倍。與以前的人工智能模型相比，它使研究人員能夠以更高的速度和準確性對極端天氣事件等復雜系統進行建模。

該公司展示了該技術的兩個應用實例。NVIDIA的FourCastNet物理- ml模型模擬全球天氣模式，並預測極端天氣事件，如颶風，具有更大的信心，比傳統的數值預測模型快4.5萬倍。此外，西門子Gamesa可再生能源公司正在使用人工智能優化風力渦輪機的設計。

英偉達加速計算部門副總裁伊恩•巴克表示:「在數據中心規模上使用人工智能進行加速計算，有可能帶來數百萬倍的性能提升，以應對減緩氣候變化、發現藥物和發現新可再生能源等挑戰。英偉達的人工智能科學數字雙胞胎框架，使研究人員能夠尋求這些大規模問題的解決方案。」

NVIDIA模量和Omniverse
NVIDIA模量將數據和控製物理考慮在內，以訓練一個神經網絡，為數字雙胞胎創建一個人工智能代理模型。代理可以實時地推斷新的系統行為，從而啟用動態和叠代的工作流。與Omniverse的集成帶來了可視化和實時交互探索。

模量的最新版本允許使用傅裏葉神經算子進行數據驅動訓練，這是一個讓AI能夠同時解決相關偏微分方程的框架。它還將ML模型與天氣和氣候數據相結合，例如歐洲中期天氣預報中心的ERA5數據集。

作為模量的補充，NVIDIA Omniverse是一個實時虛擬世界仿真和3D設計協作平臺。它允許使用模量的輸出代理模型對數字雙胞胎進行實時可視化和交互式探索。

英偉達FourCastNet
傅裏葉神經算子和變壓器使NVIDIA FourCastNet物理- ml模型能夠在10TB的地球系統數據上訓練。作為邁向地球2的一步——該系統由英偉達首席執行官黃健森宣布，旨在創建一個地球在全宇宙中的數字孿生兄弟——四castnet模擬和預測極端天氣事件的行為和風險，如颶風和大氣河流，具有更大的信心，速度可達45000倍。

NVIDIA高級開發技術科學家和工程師Karthik Kashinath表示:「數字孿生技術允許研究人員和決策者與數據進行交互，並快速探索假設場景，而這在傳統建模技術中幾乎是不可能的，因為它們昂貴且耗時。」「作為地球-2的核心，英偉達的FourCastNet可以更快更準確地模擬全球天氣的物理和動態，從而實現地球數字孿生的發展。」

西門子Gamesa可再生能源公司
數字雙胞胎平臺也是渦輪增壓仿真研究風電場的布局配備西門子Gamesa公司可再生能源的風力渦輪機,使第一次使用AI精確模型的影響渦輪放置在他們的性能在各種各樣的天氣情況下。預計這將導致優化的風力公園布局，能夠產生20%以上的電力比以前的設計。

「西門子Gamesa和英偉達的合作意味著，在計算流體力學等復雜領域，我們的計算速度和最新算法開發的部署速度都向前邁進了一大步，並為未來的牢固合作關系奠定了基礎。」Siemens Gamesa陸上數字投資組合經理Sergio Dominguez表示。

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