在日前举行的2024 年全球超级计算大会(Supercomputing 2024，SC24)期间， NVIDIA宣布推出NVIDIA Omniverse Blueprint，为航空航天、汽车、制造、能源等行业用户提供了计算机辅助工程(CAE)设计实时交互数字孪生解决方案。该技术整合了NVIDIA的 CUDA-X AI 和 HPC 库、Modulus 物理 AI 框架，以及基于 GPU的 3D 应用开发平台 Omniverse API。
以NVIDIA Omniverse Blueprint为基础，可以帮助计算流体动力学(CFD)仿真等高性能计算应用，在虚拟环境中探索、测试和完善，诸如汽车、飞机、船舶等诸多工业产品的设计，实现模拟仿真向可视化、设计优化的技术升级，将传统可能需要数周乃至数月的工作时间，缩短到几个小时，提高效率同时节省大量的成本。
NVIDIA Omniverse Blueprint得到了Altair、Ansys、Cadence、西门子等工业软件开发商的支持，在SC24大会上，NVIDIA和Luminary Cloud展示了业界领先的虚拟风洞，它允许用户以实时、交互式的速度，对风洞内的车辆模型进行流体动力学仿真和可视化，甚至允许用户同步更改风洞内的车辆模型，以追求最佳的流体动力学效果。其中，Luminary Cloud 使用了NVIDIA Modulus 模型，并结合 Omniverse Blueprint 实时物理求解器所生成的训练数据，开发了一款全新的实时气动力AI模拟。再例如， AnsYS 公司在其德州高级计算中心，通过其 Fluent 系统完成超大规模汽车风阻模拟运算，这个过程中，使用了 320 颗NIDIA GH200 Grace Hopper 超级芯片平台，结合 Omniverse Blueprint 技术，让整个分析时长缩短至 6 小时，相比采用传统 x86 架构具有 2048 核 CPU的HPC集群，要完成相应的工作则需要的一个月的时间。
NVIDIA创始人兼首席执行官黄仁勋表示：“我们构建Omniverse是为了让万物都能拥有数字孪生。Omniverse Blueprint是打通NVIDIA Omniverse与AI技术的参考管线。借助该蓝图，领先的CAE软件开发商能够构建出开创性的数字孪生工作流，为全球各大行业实现从设计、制造到运营的工业数字化转型。”
为开发者统一NVIDIA的三大技术支柱
构建实时物理数字孪生系统需要两项基本功能：实时物理求解器的性能与大规模数据集的实时可视化。
Omniverse Blueprint通过整合用于加速求解器的NVIDIA CUDA-X 库、用于训练和部署模型以生成流场的NVIDIA Modulus物理AI框架，以及用于3D数据互操作性和RTX支持的实时可视化的NVIDIA Omniverse API(应用编程接口)来实现这些功能。
开发者可以将该蓝图作为单个元素或整体集成到现有工具中。
生态系统使用NVIDIA Blueprint推进仿真
Ansys率先使用Omniverse Blueprint并将其应用于Ansys Fluent流体仿真软件，以实现加速CFD仿真。
Ansys在Texas Advanced Computing Center的320颗NVIDIA Grace Hopper超级芯片上运行Fluent，仅用六个多小时就完成了25亿个单元的汽车仿真，而在2048颗x86 CPU Core上运行这一仿真则需要近一个月的时间。这大大提高了隔夜高保真CFD分析的可行性，并树立了新的行业标杆。
Ansys总裁兼首席执行官Ajei Gopal表示：“我们通过将NVIDIA Omniverse Blueprint与Ansys软件集成，使客户能够更加快速、准确地进行日益复杂和详细的仿真。我们的协作正在推动多个行业的工程与设计发展。”
Altair、Beyond Math、Cadence、Hexagon、Neural Concept、西门子、SimScale 和Trane Technologies也在探索将 Omniverse Blueprint用于自己的应用中。
Omniverse Blueprint可在所有领先的云平台上运行，包括亚马逊云科技、Google Cloud，Microsoft Azure和Oracle Cloud Infrastructure。它还可以在NVIDIA DGX™ Cloud上使用。
Rescale是一个基于云的平台，可以帮助企业加速科学和工程突破。通过使用NVIDIA Omniverse Blueprint，该平台上的企业只需点击几下即可训练和部署自定义AI模型。Rescale平台可自动执行从应用到硬件的整个堆栈，并且可以跨任何云服务提供商运行。企业可以使用任何仿真求解器生成训练数据;准备、训练和部署AI模型;运行推理预测;以及实现模型的可视化和优化。
供货情况
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