NVIDIA công bố nền tảng Digital Twin dành cho lĩnh vực điện toán khoa học

NVIDIA Modulus với Physics-Informed AI kết hợp cùng Omniverse mang lại những bước tiến quy mô hàng triệu lần để tạo mô hình hiện tượng vật lý cho NVIDIA’s Earth-2 và các trang trại gió của Siemens Gamesa

GTC 2022 – NVIDIA vừa công bố một nền tảng dành cho các phiên bản số (digital twin) trong lĩnh vực khoa học giúp tăng tốc các mô hình Machine Learning (ML) vật lý để giải quyết các vấn đề khoa học và kỹ thuật ở quy mô hàng triệu lần và có tốc độ nhanh hơn hàng nghìn lần so với trước đây.

Nền tảng phiên bản số tăng tốc dành cho điện toán trong lĩnh vực khoa học bao gồm NVIDIA Modulus AI framework để phát triển các mô hình mạng nơ-ron ML vật lý và nền tảng mô phỏng thế giới ảo 3D NVIDIA Omniverse.

Nền tảng có thể tạo các mô phỏng AI tương tác trong thời gian thực có phản hồi vật lý (physics-informed) để phản ánh chính xác thế giới thực, tăng tốc các mô phỏng như tính toán động lực học chất lỏng nhanh hơn gấp 10.000 lần so với các phương pháp truyền thống để mô phỏng kỹ thuật và quy trình tối ưu hóa thiết kế. Nó cho phép các nhà nghiên cứu có thể mô hình hóa các hệ thống phức tạp chẳng hạn như các hiện tượng thời tiết khắc nghiệt, với tốc độ và độ chính xác cao hơn khi so sánh với các mô hình AI trước đây.

Công ty đã đưa ra hai ví dụ về các ứng dụng của công nghệ này. Mô hình NVIDIA FourCastNet physics-ML mô phỏng các kiểu thời tiết trên toàn cầu và dự đoán các hiện tượng thời tiết khắc nghiệt, chẳng hạn như bão, với độ tin cậy cao hơn và nhanh hơn tới 45.000 lần so với các mô hình dự đoán số truyền thống. Ngoài ra, Siemens Gamesa Renewable Energy đang sử dụng AI để tối ưu hóa thiết kế tuabin gió.

“Điện toán tăng tốc với AI ở quy mô trung tâm dữ liệu có tiềm năng mang lại hiệu suất tăng gấp hàng triệu lần để giải quyết các thách thức, chẳng hạn như giảm thiểu biến đổi khí hậu, phát minh thuốc và tìm kiếm các nguồn năng lượng tái tạo mới”. Ian Buck – Phó chủ tịch Điện toán tăng tốc tại NVIDIA cho biết. “Framework hỗ trợ AI của NVIDIA dành cho các phiên bản số khoa học sẽ trang bị cho các nhà nghiên cứu để theo đuổi các giải pháp cho những vấn đề lớn này.”

NVIDIA Modulus và Omniverse

NVIDIA Modulus mang cả dữ liệu và vật lý chi phối vào account để đào tạo mạng nơ-ron tạo ra mô hình đại diện AI cho các phiên bản số. Sau đó, đại diện có thể suy luận hành vi hệ thống mới trong thời gian thực, cho phép các quy trình làm việc động và lặp lại. Sự tích hợp với Omniverse mang lại hình ảnh trực quan và khám phá tương tác trong thời gian thực.

Bản phát hành mới nhất của Modulus cho phép đào tạo theo hướng dữ liệu bằng cách sử dụng Fourier neural operator, một framework cho phép AI giải các phương trình vi phân riêng liên quan đồng thời. Nó cũng tích hợp các mô hình ML với dữ liệu thời tiết và khí hậu, chẳng hạn như bộ dữ liệu ERA5 từ Trung tâm dự báo thời tiết trung hạn của Châu Âu.

Bổ sung cho Modulus, NVIDIA Omniverse là một nền tảng hợp tác thiết kế 3D và mô phỏng thế giới ảo theo thời gian thực. Nó cho phép khám phá tương tác và trực quan hóa các phiên bản số theo thời gian thực sử dụng mô hình đại diện đầu ra từ Modulus.

NVIDIA FourCastNet

Fourier neural operator và transformer cho phép mô hình NVIDIA FourCastNet physics-ML được đào tạo trên 10TB dữ liệu hệ thống của Trái đất. Là một bước tiến tới Earth-2, hệ thống được giới thiệu bởi NVIDIA CEO – Jensen Huang nhằm tạo ra một phiên bản số của Trái đất trong Omniverse – FourCastNet mô phỏng và dự đoán hành vi cũng như rủi ro của các hiện tượng thời tiết khắc nghiệt như bão và sông khí quyển (atmospheric river) với độ tin cậy cao hơn và nhanh hơn đến 45.000 lần.

“Các phiên bản kỹ thuật số cho phép các nhà nghiên cứu và người ra quyết định tương tác với dữ liệu và khám phá các tình huống có thể xảy ra nhanh chóng, điều gần như không thể với các kỹ thuật tạo mô hình truyền thống vì chúng đắt tiền và tốn thời gian”. Karthik Kashinath, nhà khoa học và kỹ sư phát triển công nghệ cấp cao tại NVIDIA. “Từ trung tâm đến Earth-2, FourCastNet hỗ trợ sự phát triển phiên bản số của Trái Đất bằng việc mô phỏng vật lý và động lực học về thời tiết toàn cầu nhanh hơn và chính xác hơn.

Siemens Gamesa – Năng lượng tái tạo

Nền tảng digital twin cũng đang thúc đẩy nghiên cứu mô phỏng để bố trí các trang trại gió được trang bị các tuabin gió Siemens Gamesa Renewable Energy, lần đầu tiên có thể sử dụng AI để mô hình hóa chính xác tác động của vị trí đặt tuabin đối với hiệu suất của chúng trong nhiều loại kịch bản thời tiết. Điều này dự kiến sẽ dẫn đến việc bố trí công viên gió được tối ưu hóa có khả năng tạo ra điện năng nhiều hơn tới 20% so với các thiết kế trước đây.

“Sự hợp tác giữa Siemens Gamesa và NVIDIA có ý nghĩa là một bước tiến lớn trong việc tăng tốc cả tốc độ tính toán và tốc độ triển khai phát triển các thuật toán mới nhất của chúng tôi trong một lĩnh vực phức tạp như tính toán động lực học chất lỏng và đặt nền tảng cho mối quan hệ hợp tác bền chặt trong tương lai”, Sergio Dominguez – quản lý danh mục đầu tư kỹ thuật số tại chỗ tại Siemens Gamesa cho biết.

Để tìm hiểu thêm về nền tảng digital twin của NVIDIA dành cho điện toán khoa học, hãy xem bài phát biểu chính của GTC 2022 từ Jensen Huang. Đăng ký GTC miễn phí để tham gia các buổi giao lưu với NVIDIA và các nhà lãnh đạo trong ngành.

Theo NVIDIA

Nhất Tiến Chung (NTC) hiện là nhà cung cấp các giải pháp hạ tầng CNTT, Điện toán Hiệu năng cao (HPC) cho AI với kinh nghiệm kinh doanh phần cứng từ năm 2005. Chúng tôi là đối tác NPN cấp Elite (2022) chính thức của NVIDIA cho các hệ thống DGX (DGX A100, DGX Station A100) và hệ thống cụm siêu máy tính DGX SuperPOD với sức mạnh lưu trữ song song của DDN và kết nối mạng tốc độ cao từ hãng Mellanox (thuộc NVIDIA).

Bạn muốn trở thành đối tác bán hàng NVIDIA của NTC?

Đăng ký ngay

____
Bài viết liên quan