데이터 인텔리전스 재조정: 차세대 엔지니어링 생산성의 잠재력을 끌어올리다
Rescale은 상황에 맞는 지식을 자동으로 수집하고, 발견을 가속화하고, 시뮬레이션 작업이 이루어지는 곳에 AI를 배포하는 획기적인 데이터 기능으로 플랫폼을 확장합니다.
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Rescale Assistant를 통한 시뮬레이션 데이터에 대한 AI 기반 통찰력
Rescale Data의 새로운 AI 기능을 통해 엔지니어는 방대한 시뮬레이션 데이터를 빠르게 분석하여 빠르고 자신 있게 결정을 내릴 수 있습니다.
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모델링 및 시뮬레이션에서 데이터 및 AI 동향 탐색 – NAFEMS World Congress 2025 요약
모델링, 시뮬레이션 및 디지털 엔지니어링 분야에 전념하는 최대 규모의 국제 컨퍼런스인 NAFEMS World Congress 2025에는 사용자, 공급업체, 컨설턴트 등이 한자리에 모였습니다.
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NAFEMS Congress 2025 Rescale 후원 프레젠테이션
NAFEMS World Congress 2025 세션에서는 Rescale의 제품 담당 부사장인 Jacob Surber와 Rimac Technology, Subsea7, Intelligent Energy의 업계 혁신가들이 함께 엔지니어링 시뮬레이션의 미래에 대해 논의합니다. Surber는 컴퓨팅 오케스트레이션, 데이터 관리, AI를 통합하여 복잡한 워크플로우에서 혁신을 가속화하고 R&D 병목 현상을 극복하는 Rescale의 혁신적인 프레임워크를 소개하며, 라이브 데모도 함께 진행합니다.
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Rescale 개요 데이터 시트
Rescale의 HPC 및 AI용 클라우드 플랫폼은 IT 운영 효율성을 개선하는 동시에 제품 개발을 가속화합니다. Rescale은 하나의 통합 플랫폼에서 가장 다양한 HPC 리소스, 데이터 관리 도구 및 AI 기능에 대한 풀스택 자동화 및 지원을 제공합니다.
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Q3 뉴스 | Rescale, DIU 성공 메모, Rescale 데이터, 특수 아키텍처 등 수신
Rescale의 HPC 현대화 프로그램을 통해 DoD가 공공 부문의 임무 수행에 필수적인 최첨단 컴퓨팅 성능에 액세스할 수 있게 된 방법과 이번 분기에 추가된 다른 흥미로운 업데이트에 대해 알아보세요.
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자동차 혁신을 위한 Rescale
최신 계산 엔지니어링을 위한 특수 목적 클라우드 플랫폼
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2분기 뉴스 | 미래를 위한 원동력: AI Physics로 하이 스피드 레이싱 기술을 가속화하는 GM 모터스포츠
Rescale 기반의 AI 물리 시뮬레이션으로 레이싱 퍼포먼스를 향상하고 레이싱 기술을 혁신하는 GM 모터스포츠의 획기적인 전략을 만나봅니다.
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엔지니어링 데이터 관리 자동화로 구현하는 R&D 생산성의 전면적 변화
오늘날 엔지니어와 과학자들은 관리하기 어려운 엄청난 양의 시뮬레이션 데이터를 생성하고 있습니다. 메타데이터 강화 솔루션은 시뮬레이션 노력의 확장성을 향상시켜 다음과 같은 이점을 제공합니다.
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시뮬레이션 추적성: 제품 R&D 및 디지털 제조를 위한 전체적인 가시성 확보
데이터 기반 엔지니어링 팀이 R&D 프로세스 전반에 걸쳐 시뮬레이션 활동, 프로젝트 컨텍스트 및 제품 결정에 대한 전체적인 관점을 얻는 방법입니다.
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2024년 다보스 회의의 통찰: 세계경제포럼의 변혁적인 한 주
다보스에서 열리는 세계경제포럼 연차총회에 참석하는 것은 다른 어떤 회의와도 비교할 수 없는 독특한 경험입니다. 다른 시간과 장소에서…
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Rescale 메타데이터 관리를 통한 시뮬레이션 추적성
태깅을 보여주는 데모 비디오와 데이터 및 의사 결정 추적성을 향상시키는 데 적용됩니다.
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Rescale의 엔지니어링 | CxO / 리더십 | 데이터/스토리지 관리 | 데이터 거버넌스/관리 | 디지털 전환 | IT/HPC 관리 | R&D(엔지니어링, 과학, 연구) | 시뮬레이션 프로세스 데이터 관리
Rescale 메타데이터 관리를 통한 모델 기반 엔지니어링 협업
제품 디자인의 협업 혁신 간소화
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Rescale Metadata Management 소개: 시뮬레이션 데이터의 활용성 극대화
빠르게 발전하는 연구개발(R&D) 세계에서 컴퓨터 시뮬레이션과 인공지능(AI)의 활용으로 우리는 데이터 중심 시대로 나아가고 있습니다.
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Rescale: 데이터 문제 최소화
클라우드에서 HPC를 수행할 때 엔지니어와 과학자가 처리해야 하는 워크플로우 작업 중 하나는 대량의 작업을 처리하는 것입니다.
