随着超大规模云服务厂商、互联网巨头和各国超算中心纷纷投入到AI超算的开发中来,这类系统的应用范围已经被极大地扩宽了,比如数字孪生等。就连SDA厂商Cadence,也加入搭建AI超算系统开发数字孪生应用的行列中来。
在过去通用计算负载的时代,我们难以采用更大规模的计算集群来打造数字孪生。可随着AI技术,尤其是生成式AI技术的出现,采用高度定制化的AI超算系统,成了快速实现数字孪生的新手段之一。正因如此,数字孪生得以被普及到气候研究、药品研发、基因测序等科学计算中去。
英伟达就基于其AI超算,打造了Earth-2云平台这一针对地球气候的数字孪生系统。英伟达还为这一气候研发平台打造一个新的生成式AI模型,名为CorrDiff。该模型基于扩散模拟技术,可将当前数值模拟的分辨率提升 12.5 倍,相比传统方法,速度和能效分别提升了 1000 倍和 3000 倍。这一模型可以有效用于小范围局部天气物理特性的研究,比如台风登陆地点等等。
当然了,数字孪生的可视化部分也少不了英伟达Omniverse平台的支持,气象数据与Omniverse结合,可以让用户以可视化的方式感知实际天气带来的影响,以更高的分辨率提供天气模拟。
英伟达的高性能GPU,结合Cadence的高保真CFD软件栈,对GPU加速和生成式AI进行了优化,每块GPU的算力最多相当于1000个CPU内核的计算性能。计算迭代时间从数周缩短至数小时,与同级别的CPU相比,能效提高了近20倍。
在汽车和eVTOL的设计中,对系统的能效提出了很高的要求,提高燃油效率、减少阻力和噪声等,都有计算流体力学的参与。在GPU CFD求解器的支持下,相关仿真应用的迭代速度明显加快,从而帮助制造企业打造出更优的外形设计,而数字孪生的加入,也为高保真建模提供了支持。这也是Cadence与F1车队达成了技术合作的原因,流体力学的计算和仿真可以进一步提高赛车的综合性能。
在芯片仿真软件和硬件市场耕耘了多年的Cadence,此前凭借基于FPGA的Palladium平台,为芯片设计提供了强大的仿真算力支持。而此次发布的Cadence Millennium M1,则是从硬件上为多物理场仿真提供支持,也算是代表了Cadence从软硬件产品方案上全面从EDA向SDA的转变。
▲文章来源于:电子发烧友
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