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科學(xué)計(jì)算的下一輪創(chuàng)新,AI超算與數(shù)字孿生

E4Life ? 來源:電子發(fā)燒友 ? 作者:周凱揚(yáng) ? 2024-05-07 00:16 ? 次閱讀

隨著超大規(guī)模云服務(wù)廠商、互聯(lián)網(wǎng)巨頭和各國(guó)超算中心紛紛投入到AI超算的開發(fā)中來,這類系統(tǒng)的應(yīng)用范圍已經(jīng)被極大地?cái)U(kuò)寬了,比如數(shù)字孿生等。就連SDA廠商Cadence,也加入搭建AI超算系統(tǒng)開發(fā)數(shù)字孿生應(yīng)用的行列中來。

AI超算與數(shù)字孿生

在過去通用計(jì)算負(fù)載的時(shí)代,我們難以采用更大規(guī)模的計(jì)算集群來打造數(shù)字孿生。可隨著AI技術(shù),尤其是生成式AI技術(shù)的出現(xiàn),采用高度定制化的AI超算系統(tǒng),成了快速實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生的新手段之一。正因如此,數(shù)字孿生得以被普及到氣候研究、藥品研發(fā)、基因測(cè)序等科學(xué)計(jì)算中去。

英偉達(dá)就基于其AI超算,打造了Earth-2云平臺(tái)這一針對(duì)地球氣候的數(shù)字孿生系統(tǒng)。英偉達(dá)還為這一氣候研發(fā)平臺(tái)打造一個(gè)新的生成式AI模型,名為CorrDiff。該模型基于擴(kuò)散模擬技術(shù),可將當(dāng)前數(shù)值模擬的分辨率提升 12.5 倍,相比傳統(tǒng)方法,速度和能效分別提升了 1000 倍和 3000 倍。這一模型可以有效用于小范圍局部天氣物理特性的研究,比如臺(tái)風(fēng)登陸地點(diǎn)等等。

當(dāng)然了,數(shù)字孿生的可視化部分也少不了英偉達(dá)Omniverse平臺(tái)的支持,氣象數(shù)據(jù)與Omniverse結(jié)合,可以讓用戶以可視化的方式感知實(shí)際天氣帶來的影響,以更高的分辨率提供天氣模擬。

用于多物理場(chǎng)系統(tǒng)仿真的超算

除了氣候研究外,數(shù)字孿生技術(shù)也可以用于其他物理研究中,比如流體力學(xué)仿真,但這類仿真任務(wù)往往需要龐大的計(jì)算性能,只有借助超級(jí)計(jì)算機(jī)才能完成。今年2月,Cadence就基于英偉達(dá)的GPU,打造了一個(gè)用于數(shù)字孿生的超算平臺(tái)Cadence Millennium M1,該系統(tǒng)可以用于提供高性能、高能效比、高保真的計(jì)算流體力學(xué)仿真。

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Millennium M1 / Cadence


英偉達(dá)的高性能GPU,結(jié)合Cadence的高保真CFD軟件棧,對(duì)GPU加速和生成式AI進(jìn)行了優(yōu)化,每塊GPU的算力最多相當(dāng)于1000個(gè)CPU內(nèi)核的計(jì)算性能。計(jì)算迭代時(shí)間從數(shù)周縮短至數(shù)小時(shí),與同級(jí)別的CPU相比,能效提高了近20倍。

在汽車和eVTOL的設(shè)計(jì)中,對(duì)系統(tǒng)的能效提出了很高的要求,提高燃油效率、減少阻力和噪聲等,都有計(jì)算流體力學(xué)的參與。在GPU CFD求解器的支持下,相關(guān)仿真應(yīng)用的迭代速度明顯加快,從而幫助制造企業(yè)打造出更優(yōu)的外形設(shè)計(jì),而數(shù)字孿生的加入,也為高保真建模提供了支持。這也是Cadence與F1車隊(duì)達(dá)成了技術(shù)合作的原因,流體力學(xué)的計(jì)算和仿真可以進(jìn)一步提高賽車的綜合性能。

芯片仿真軟件和硬件市場(chǎng)耕耘了多年的Cadence,此前憑借基于FPGA的Palladium平臺(tái),為芯片設(shè)計(jì)提供了強(qiáng)大的仿真算力支持。而此次發(fā)布的Cadence Millennium M1,則是從硬件上為多物理場(chǎng)仿真提供支持,也算是代表了Cadence從軟硬件產(chǎn)品方案上全面從EDA向SDA的轉(zhuǎn)變。

寫在最后

隨著市場(chǎng)需求的變化,Cadence過去這類傳統(tǒng)的軟件廠商,也在逐步擴(kuò)展硬件業(yè)務(wù)和云服務(wù)業(yè)務(wù),這就是AI和數(shù)字孿生技術(shù)帶來的轉(zhuǎn)變。相比傳統(tǒng)HPC應(yīng)用所需的大規(guī)模超算而言,規(guī)模較小的AI超算在商用落地上或許會(huì)先行一步。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請(qǐng)聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
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