産業工学と計算工学の高速化を実現するオープン モデル ファミリー、NVIDIA Apollo が、セントルイスで開催された SC25 カンファレンスで発表されました。
NVIDIA AI インフラによって高速化された新しい AI フィジックス モデルにより、開発者は幅広い業界のシミュレーション ソフトウェアにリアルタイムの機能を統合できるようになります。
NVIDIA Apollo ファミリーには、スケーラビリティ、パフォーマンス、精度を重視して開発された物理分野向けに最適化されたモデルが含まれており、以下のような分野での活用が想定されています。
- 電子機器オートメーションおよび半導体: 欠陥検出、計算リソグラフィ、電熱設計、機械設計
- 構造力学: 自動車、コンシューマー エレクトロニクス、航空宇宙向けの構造解析
- 気候および気象: 地球規模および地域レベルの予測、ダウンスケーリング、データ同化、気象シミュレーション
- 数値流体力学: 製造、自動車、航空宇宙、エネルギー分野向けのシミュレーション
- 電磁気学: 無線通信、レーダー センシング、高速光データのシミュレーション
- マルチフィジックス: 核融合、プラズマ シミュレーション、流体構造相互作用
このオープン モデル ファミリーは、AI フィジックスの最新技術を活用し、ニューラル演算子、Transformer、拡散法といったクラス最高水準の機械学習アーキテクチャとドメイン固有の知識を組み合わせています。
NVIDIA Apollo は、トレーニング、推論、ベンチマークのための事前トレーニング済みのチェックポイントとリファレンス ワークフローを提供し、開発者が特定のニーズに合わせてモデルを統合し、カスタマイズできるようにします。
業界のリーダーたちが NVIDIA の AI フィジックスを活用
Applied Materials、Cadence、LAM Research Corp.、Luminary Cloud、KLA、PhysicsX、Rescale、Siemens、Synopsys といった業界のリーダー企業が、この新しいオープン モデルを用いて AI テクノロジのトレーニング、ファインチューニング、展開を進めています。これらの企業はすでに、NVIDIA AI のモデルとインフラを活用し、自社アプリケーションの強化に取り組んでいます。
Applied Materials は、NVIDIA の AI フィジックスを活用して新たな材料および製造プロセスを開発し、製造プロセスと最終製品の両方の電力効率を向上させています。これは、半導体製造能力の拡大を制約する最大の要因に直接対応する取り組みです。
NVIDIA GPU と CUDA フレームワークを活用することで、Applied は ACE+ マルチフィジックス ソフトウェアのモジュールを最大 35 倍高速化し、半導体プロセスのより迅速な探索と最適化を可能にしました。さらに、ACE+ の物理データを用いて主要な材料改質技術向けの AI モデルを構築し、サロゲート モデル (従来のシミュレーション データでトレーニングされ、わずか数秒で新しいケースを予測できる AI モデル) とデジタル ツインを活用することで、先端半導体プロセス用チャンバー内の流体、プラズマ、熱挙動をほぼリアルタイムにモデリングできるようにしました。
Cadence は、同社の Fidelity CFD ソフトウェアの一部であり、NVIDIA テクノロジ搭載の Millennium M2000 スーパーコンピューターによって高速化された Fidelity Charles Solver を使用し、数千件に及ぶ詳細な時間依存型の機体全体のシミュレーションからなる高品質なデータセットを作成しました。このデータは、機体全体のリアルタイム デジタル ツインを実現する AI フィジックス モデルのトレーニングに使用され、このデジタル ツインはワシントン D.C. で開催された NVIDIA GTC で披露されました。
LAM Research は NVIDIA と協力し、NVIDIA の AI フィジックスを活用したプラズマ リアクター シミュレーションの高速化に取り組んでいます。プラズマ リアクターは、半導体製造におけるエッチングや成膜のプロセスに不可欠です。
KLA は、NVIDIA Apollo モデルを用いて、さまざまなシミュレーションを高速化することを検討しています。KLA の既存の能力を活用して、シミュレーションがさらに高速かつ高精度になることで、新たな半導体プロセス制御ソリューションの開発が加速されます。
Northrop Grumman と Luminary Cloud は、宇宙船用スラスター ノズル設計の高速化に NVIDIA の AI フィジックス モデルを利用しています。Northrop Grumman は、NVIDIA CUDA-X ライブラリを活用して CFD ソルバーを高速化し、大規模なトレーニング データセットを生成しました。これを基に、NVIDIA の AI フィジックス モデルを搭載した Luminary Cloud プラットフォーム上でノズル シミュレーション用のサロゲート モデルを構築し、Northrop Grumman のエンジニアが数千に及ぶ設計案を記録的な速さで検討できるようにしています。
PhysicsX の AI ネイティブ プラットフォームは、シミュレーションやデータ管理からモデルのトレーニング、ファインチューン、展開まで、AI ライフサイクル全体をサポートします。NVIDIA の AI フィジックス インフラや Siemens Simcenter X などのシミュレーション ソフトウェアとシームレスに統合されており、自動車、航空宇宙、エネルギーといった業界の顧客に対して、製品開発サイクルの大幅な短縮と市場投入までの時間短縮を実現します。
Rescale は、業界をリードする同社の AI フィジックス オペレーティング システムに NVIDIA Apollo モデルを統合することで、エンジニアリングのイノベーションを加速させています。Rescale の包括的なエンドツーエンド スタックが強化されることで、エンジニアは高精度の第一原理シミュレーションと高速 AI サロゲートをシームレスに融合できるようになります。Rescale フレームワーク内で NVIDIA Apollo モデルの高度な機能を活用することで、同社の顧客は広大な設計空間を桁違いに高速に探索し、従来のシミュレーション手法の精度を維持しながら、リアルタイムの推論結果が得られます。
Siemens は、Simcenter STAR-CCM+ といった主力の流体シミュレーション ツールに NVIDIA の AI フィジックスを統合しています。この統合により、設計者は高精度の第一原理シミュレーションと高速 AI サロゲートを融合でき、これまでと比べて桁違いに高速に設計オプションを検討できるようになります。
Synopsys は、NVIDIA の AI フィジックスを活用して GPU アクセラレーションを強化し、計算工学において最大 500 倍の高速化を実現しています。Ansys Fluent などの NVIDIA GPU アクセラレーションによる流体シミュレーション ツールでは、AI フィジックス サロゲートを用いてシミュレーションを初期化することで、実行時間を大幅に短縮できます。このアプローチは従来の手法でシミュレーションを初期化するよりも迅速です。
NVIDIA Apollo モデルは、build.nvidia.com、Hugging Face、および NVIDIA NIM マイクロサービスで近日中に提供開始予定です。こちらから登録いただくと、提供開始の際に通知を受け取れます。
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