プレスリリース

インタラクティブな仮想風洞用ブループリントにより、Altair、Ansys、Cadence、Siemens などの前例のないコンピューター支援エンジニアリング探索が可能に


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アトランタ - SC24 - 2024 年 11 月 18 日 - NVIDIA は本日、産業用のソフトウェア開発者が、航空宇宙、自動車、製造、エネルギーなどの業界のコンピューター支援エンジニアリング (CAE) 顧客向けにリアルタイムのインタラクティブ性を備えたデジタル ツイン作成支援を可能にする NVIDIA Omniverse(TM) Blueprint（https://build.nvidia.com/nvidia/digital-twins-for-fluid-simulation）を発表しました。

Altair、Ansys、Cadence、Siemensなどのソフトウェア開発企業は、NVIDIA Omniverse Blueprintをリアルタイムのコンピューター支援エンジニアリング デジタルツイン（https://build.nvidia.com/nvidia/digital-twins-for-fluid-simulation）に利用することで、顧客が開発コストとエネルギー使用量を削減しながら、より迅速に市場に投入できるよう支援することができます。このBlueprintは、NVIDIAのアクセラレーションライブラリ、物理AIフレームワーク、インタラクティブな物理ベースレンダリングを含む参照ワークフローであり、1,200倍高速なシミュレーションとリアルタイムのビジュアライゼーションを実現します。

NVIDIA の創業者/CEO であるジェンスン フアン (Jensen Huang) は次のように述べました。「NVIDIAは、あらゆるものにデジタル ツインを持たせるために Omniverse を構築しました。Omniverse Blueprints は、NVIDIA Omniverse を AI テクノロジに接続するリファレンス パイプラインであり、主要な CAE ソフトウェア開発者が、画期的なデジタル ツイン ワークフローを構築して、世界最大の産業の設計、製造から運用に至るまで、産業デジタル化の変革を可能にします」

このBlueprintの最初の応用例のひとつは、数値流体力学 (CFD) シミュレーションです。これは、自動車、航空機、船舶、その他多くの製品の設計を仮想的に調査、テスト、改良する上で重要なステップです。物理シミュレーションからビジュアライゼーション、設計の最適化まで、従来のエンジニアリング ワークフローは、完了するまでに数週間、場合によっては数か月かかることがあります。

業界初の試みとして、NVIDIA と Luminary Cloud は、SC24 で仮想風洞のデモを行います。この仮想風洞では、トンネル内で車両モデルを変更する場合でも、ユーザーがリアルタイムでインタラクティブな速度により流体力学のシミュレーションを行い、視覚化することができます。

開発者向けに NVIDIA テクノロジの 3 つの柱を統合
リアルタイムの物理デジタル ツインを構築するには、リアルタイムの物理ソルバーのパフォーマンスと、大規模なデータセットのリアルタイム ビジュアライゼーションという 2 つの基本的な機能が必要です。

Omniverse Blueprintは、ソルバーを高速化するNVIDIA CUDA-X(TM)（https://www.nvidia.com/ja-jp/technologies/cuda-x/）ライブラリ、モデルをトレーニングおよび展開してフロー フィールドを生成する NVIDIA Modulus（https://developer.nvidia.com/modulus）物理 AI フレームワーク、3D データの相互運用性とリアルタイム RTX 対応のビジュアライゼーションを実現する NVIDIA Omniverse アプリケーション プログラミング インターフェイス（https://www.nvidia.com/ja-jp/omniverse/）を統合することで、これらを実現します。

開発者は、Blueprintを個々の要素として統合、またはBlueprint全体を既存のツールに統合することが可能です。

シミュレーション進化のためにエコシステムパートナーが NVIDIA Blueprintを使用
Ansys（https://www.nvidia.com/en-us/industries/industrial-sector/ansys/?srsltid=AfmBOorCpb5vgCv8Ytob4NTQvXIZ8mmJruB0op2G8LVQTQ5HXt3Qg77A）は、Omniverse Blueprintを採用した最初の企業であり、これを Ansys Fluent 流体シミュレーション ソフトウェアに適用して、計算流体力学シミュレーションの高速化を実現しています。

Ansys は、テキサス アドバンスト コンピューティング センターで 320 基の NVIDIA GH200 Grace Hopper Superchipを使用して Fluent を実行しました。25 億セルの自動車シミュレーションがわずか 6 時間強で完了しました。これを2,048 基の x86 CPU コアで実行した場合には、ほぼ 1 か月かかる処理でした。これにより、一晩での高忠実度 CFD 解析の実現の可能性が大幅に高まり、新しい業界ベンチマークが確立されました。

Ansys の社長 兼 CEO である Ajei Gopal氏は次のように述べました。「NVIDIA Omniverse Blueprint を Ansys ソフトウェアに統合することで、顧客はますます複雑で詳細なシミュレーションに迅速かつ正確に取り組めるようになります。私たちの協業は、複数の業界にわたるエンジニアリングと設計の限界を押し広げているのです」

Luminary Cloud もBlueprintを採用しています。NVIDIA Modulus（https://developer.nvidia.com/modulus）上に構築された同社の新しいシミュレーション AI モデルは、GPU アクセラレーテッド CFD ソルバーから生成されたトレーニング データに基づいて、気流場と自動車の形状の関係を学習しました。このモデルは、ソルバー自体よりも桁違いに高速にシミュレーションを実行し、Omniverse API を使用して視覚化されるリアルタイムの空気力学的フローシミュレーションを可能にします。

Altair、Beyond Math、Cadence、Hexagon、Neural Concept、Siemens、SimScale、Trane Technologies も、自社のアプリケーションへの Omniverse Blueprint の導入を検討しています。

Omniverse Blueprint は、Amazon Web Services、Google Cloud、Microsoft Azure、Oracle Cloud Infrastructure など、すべての主要なクラウド プラットフォームで実行できます。NVIDIA DGX(TM) Cloud（https://www.nvidia.com/ja-jp/data-center/dgx-cloud/）上でも利用可能です。

科学やエンジニアリングのブレークスルーを加速できるよう支援するクラウドベースのプラットフォームである Rescale は、NVIDIA Omniverse Blueprint を使用して、わずか数回のクリックでカスタム AI モデルをトレーニングおよび展開可能にします。

Rescale プラットフォームは、アプリケーションからハードウェアまでのスタック全体を自動化し、あらゆるクラウド サービス プロバイダーで実行できます。任意のシミュレーション ソルバーを使用してトレーニング データを生成し、AI モデルを準備、トレーニング、展開し、推論予測を実行し、モデルを可視化して最適化することができます。

提供方法について
リアルタイムのコンピューター支援エンジニアリング デジタル ツインの NVIDIA Omniverse Blueprint に関する詳細情報を希望する企業は、早期アクセスに申し込みください。

※本発表資料は米国時間 2024年 11 月 18日に発表されたプレスリリース（https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-omniverse-real-time-physics-digital-twins-with-industry-software-leaders）の抄訳です。

NVIDIA について
1993年の創業以来、NVIDIA（https://www.nvidia.com/ja-jp/）(NASDAQ: NVDA) はアクセラレーテッド コンピューティングのパイオニアです。同社が 1999 年に発明した GPU は、PC ゲーム市場の成長を促進し、コンピューター グラフィックスを再定義して、現代の AI の時代に火をつけながら、各種産業のデジタル化を後押ししています。NVIDIA は現在、業界を再形成しているデータセンター規模の製品を提供するフルスタックコンピューティング企業です。詳細は、こちらのリンクから：https://nvidianews.nvidia.com/　

プレスリリース提供：PR TIMES