NVIDIA Apollo は、産業工学と計算工学を加速させるオープンモデルファミリーであり、本日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 インフラストラクチャによって加速された新しい AI 物理モデルにより、開発者は幅広い業界においてシミュレーションソフトウェアにリアルタイム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、物理特性に最適化されたモデルが含まれ、以下の分野に対応します。
電子機器自動化および半導体：欠陥検出、計算リソグラフィー、電熱・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、航空宇宙分野の構造解析。
気象・気候：地球規模および地域予測、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。
オープンモデルファミリーは、AI物理学の最新技術を活用し、ニューラル演算子、トランスフォーマー、拡散法といったクラス最高の機械学習アーキテクチャとドメイン固有の知識を統合しています。
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およびカスタマイズできるようにします。
業界リーダーがNVIDIA AI Physicsを活用
Applied Materials、Cadence、LAM Research Corp.、Luminary Cloud、KLA、PhysicsX、Rescale、Siemens、Synopsys といった業界リーダー企業が、新しいオープンモデルを用いて AI テクノロジーのトレーニング、微調整、展開を計画しています。これらの企業は既に、NVIDIA AI モデルとインフラストラクチャを活用して、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、製造プロセスと最終製品の両方の電力効率を向上させる新しい材料と製造プロセスを開発しています。これは、半導体製造能力の拡張における最大の制約要因に直接対処するものです。
NVIDIA GPUとCUDAフレームワークを活用することで、Applied Materials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。ACE+の物理データを使用することで、Applied Materialsは主要な材料改質技術向けのAIモデルを構築し、従来のシミュレーションデータでトレーニングされたAIモデル（わずか数秒で新しいケースを予測可能）とデジタルツインを用いて、高度な半導体プロセスチャンバーのフロー、プラズマ、熱をほぼリアルタイムでモデリングすることを可能にしました。
Cadence Materialsは、Fidelity CFDソフトウェアの一部であり、NVIDIA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、数千もの詳細な時間依存型航空機フルシミュレーションの高品質データセットを作成しました。このデータは、航空機全体のリアルタイムデジタルツインを実現するAI物理モデルのトレーニングに使用されました。このモデルは、先月ワシントンD.C.で開催されたNVIDIA GTCで展示されました。
LAM Researchは、NVIDIAと協力し、NVIDIA AI物理モデルを用いてプラズマリアクターシミュレーションを高速化しています。プラズマリアクターは、半導体製造におけるエッチングおよび堆積プロセスに不可欠です。
KLAは、NVIDIA Apolloモデルを用いて様々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。より高速で高精度なシミュレーションは、KLAの既存の機能を活用し、新しい半導体プロセス制御ソリューションの開発を加速します。
ノースロップ・グラマンとLuminary Cloudも、NVIDIA AI物理モデルを用いて宇宙船のスラスターノズルの設計を高速化しています。ノースロップ・グラマンは、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。これにより、NVIDIA AI物理モデルを搭載した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代替モデルを構築しました。このAI物理モデルにより、ノースロップ・グラマンのエンジニアは数千もの設計を記録的な速さで迅速に検討できるようになります。
PhysicsXのAIネイティブプラットフォームは、シミュレーションとデータ管理からモデルのトレーニング、微調整、展開まで、AIライフサイクル全体をサポートし、NVIDIA AI物理インフラストラクチャや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います。自動車、航空宇宙、エネルギーなどの分野のお客様にとって、PhysicsXプラットフォームは製品開発サイクルを大幅に短縮し、市場投入までの時間を短縮します。
Rescaleは、業界をリードするAI物理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へのこの強化により、エンジニアは高忠実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、お客様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を得ることができます。
シーメンスは、Simcenter STAR-CCM+などの主力流体シミュレーションツールにNVIDIA AI物理演算を統合しています。この統合により、設計者は高精度な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ます。これにより、設計オプションの検討がこれまでよりも桁違いに高速化されます。
シノプシスは、NVIDIA AI物理演算を活用してGPUアクセラレーションを強化し、計算エンジニアリングにおいて最大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対応流体シミュレーションツールでは、AI物理演算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、従来の方法でシミュレーションを初期化するよりも高速です。
NVIDIA Apolloモデルは、build.nvidia.com、HuggingFace、およびNVIDIA NIMマイクロサービスで近日中に公開されます。公開された際に通知を受け取るには、サインアップしてください。
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カテゴリ：データセンター｜スーパーコンピューティング
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