Rescale 플랫폼에서 NVIDIA 모듈러스를 통한 AI/ML 기반 시뮬레이션으로 R&D를 가속화하는 방법

과학 및 엔지니어링 디자인은 프로토타입에서 시뮬레이션, AI로 진화합니다.

과학 및 엔지니어링 시뮬레이션이 게임의 판도를 바꾸었습니다. R&D 전문가 프로토타이핑을 통해 물리적으로 설계하기보다는 디지털 방식으로 설계 매개변수를 테스트하므로 설계를 더 빠르게 반복할 수 있습니다. 물리 솔버를 기반으로 한 시뮬레이션은 프로토타입 제작보다 빠르고 저렴하지만 여전히 계산 집약적이며 반복 비용이 많이 듭니다. 시뮬레이션에 적용되는 AI의 등장은 R&D 전문가가 설계 공간을 보다 효율적으로 검색하고 설계 최적화에 필요한 계산 집약적인 시뮬레이션의 양을 줄여 이러한 문제를 해결합니다. 

우리는 보이기 시작했습니다 시뮬레이션에 AI 적용 어디에나. 아직 채택 주기 초기 단계이지만 R&D용 AI는 R&D 작업 방식을 극적으로 혁신할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 예를 들어, 오늘날 미래 지향적인 조직에서는 중요한 설계 워크플로에 AI/ML을 내장했습니다. 항공우주 기업은 익형 설계의 전산유체역학 결과를 예측하고, 반도체 기업은 최적의 칩 설계를 위해 크고 복잡한 설계 공간을 보다 효율적으로 검색하며, 생명공학 기업은 예측합니다. 임상 시험을 통해 질병 치료에 성공할 분자 조합. AI 소프트웨어 도구와 하드웨어 처리 능력이 발전함에 따라 AI의 적용은 계속해서 성장할 것입니다.

R&D를 위한 새로운 AI 애플리케이션으로 인해 새로운 IT 과제가 발생합니다.

그러나 시뮬레이션에 적용된 AI는 새로운 IT 과제를 야기합니다. 조직은 새로운 AI 도구를 지원하는 새로운 환경을 만들어야 합니다. AI 도구는 R&D 전문가의 성공을 위한 엔드투엔드 워크플로우를 생성하기 위해 기존의 물리 기반 솔버와 공존해야 하는 경우가 많습니다. 새로운 도구와 기존 도구의 결합은 전체 소프트웨어에서 하드웨어까지의 기술 스택의 복잡성을 극적으로 증가시킵니다. 결과적으로 많은 조직이 이러한 최첨단 도구를 채택하는 데 어려움을 겪고 있으며 그 이점을 놓치고 있습니다. 

Rescale에서는 R&D 기술을 위한 최신 AI를 고객에게 제공하기 위해 최선을 다하고 있습니다. 올해 초 우리는 익형 설계를 위한 CFD+ML 튜토리얼 차수 감소 모델링에 적용된 AI를 기반으로 합니다. 오늘 우리는 그 사실을 발표하게 되어 매우 기쁩니다. NVIDIA 모듈러스 이제 Rescale에서 사용 가능합니다. NVIDIA Modulus는 물리학 문제를 해결하기 위해 거의 실시간 추론을 통해 물리학 기계 학습 신경망 모델을 개발하기 위한 최첨단 물리학-ML 프레임워크입니다. 과학적인 디지털 트윈 디자인. 오늘 일반 출시 발표는 우리가 Rescale에서 Modulus를 처음 소개한 이후에 이루어졌습니다. NVIDIA GTC 프레젠테이션, 파트너가 개발한 에어나이프 시뮬레이션 대리 모델 시연을 선보였습니다. 키네틱 비전.

Rescale의 고성능 컴퓨팅 부문 부사장인 Mulyanto Poort는 “AI와 GPU의 급속한 발전은 R&D 혁신을 위한 새로운 가능성을 창출하고 있습니다. "NVIDIA는 AI 기반 NVIDIA Modulus 프레임워크와 같은 신제품을 통해 파괴적인 과학 및 엔지니어링 시뮬레이션 워크플로우 기술의 선두에 있으며 이러한 새로운 기능을 고객에게 제공하기를 열망하고 있습니다."

Modulus를 통해 가능해진 한 번의 교육과 충실도가 높은 AI 대리 모델을 사용하여 거의 실시간으로 설계 또는 운영 공간의 지점에 대한 새로운 시뮬레이션 결과를 추론하는 기능은 게임 체인저입니다. 전이 학습 덕분에 AI 대리자는 향후 설계 작업을 크게 줄일 수 있습니다. 모듈러스는 매우 광범위한 물리 기반 시뮬레이션 문제에 적용될 수 있으며 최근에는 다음과 같은 사용 사례에 등장했습니다. 기상이변 예측, 풍력 터빈 블레이드 시뮬레이션, 열회수 증기 발생기 시뮬레이션반도체 방열판 설계. 도메인 전문가가 Python API를 사용하여 AI 전문가가 아니어도 AI 모델을 개발하거나 확장 가능하고 성능이 뛰어난 교육 및 추론 파이프라인을 설정하는 수고로움을 겪을 필요가 없는 이상적인 플랫폼입니다.

NVIDIA 모듈러스 히트싱크 시뮬레이션

Rescale을 사용하면 단 몇 번의 클릭만으로 최적의 클라우드 인프라에 NVIDIA Modulus를 매우 빠르고 턴키 방식으로 쉽게 배포할 수 있습니다. Rescale은 NVIDIA Modulus와 NVIDIA와 같은 최신 NVIDIA GPU 하드웨어를 결합합니다. A100 Tensor Core GPU 및 곧 출시될 NVIDIA H100 다음과 같은 클라우드 서비스 제공업체 파트너가 제공하는 인스턴스 제품군을 통해 Tensor Core GPU를 사용할 수 있습니다. AWS, 하늘빛, GCP, 오라클. 소프트웨어와 하드웨어는 필요에 따라 기존 물리 솔버를 사용하여 AI 훈련 데이터, 추론, 최종 검증 및 모델 결과를 생성하기 위해 Rescale 플랫폼에서 단일 워크플로우 환경으로 구성됩니다. 

NVIDIA의 GPU 컴퓨팅 소프트웨어 플랫폼 부사장인 Chris Lamb은 “물리학-ML 기술 덕분에 R&D 및 시뮬레이션의 혁신이 가속화되어 고객이 더 나은 제품을 더 빠르고 새로운 방식으로 설계하고 개발할 수 있게 되었습니다.”라고 말했습니다. "NVIDIA Modulus는 Rescale과 같은 혁신적인 기업이 물리학 기반 ML 워크플로우를 매우 간단하게 구축 및 배포하여 기존 시뮬레이션 방법론으로 인해 제한되는 문제를 해결함으로써 고객을 도울 수 있도록 지원합니다."

Rescale에서 NVIDIA Modulus 시작하기

고객은 Rescale 배치 작업과 가상 데스크탑 기반 워크스테이션 워크플로우를 모두 사용하여 Rescale에서 NVIDIA Modulus를 쉽게 시작할 수 있습니다. Rescale에서 Modulus를 실행하는 방법에 대한 간단한 비디오 예는 다음과 같습니다.

시뮬레이션 결과가 완료되면, 리스케일 플랫폼 시뮬레이션을 종료하고 모든 클라우드 인프라를 종료합니다. Rescale에서 NVIDIA를 사용하는 것의 장점은 완전한 주문형이라는 것입니다. 이는 고객이 리소스를 사용하는 동안에만 리소스 비용을 지불한다는 의미입니다. 보다 자세한 방법 예는 최근 게시된 내용을 참조하세요. Rescale 튜토리얼의 NVIDIA 모듈러스 뚜껑 구동 캐비티 흐름 시뮬레이션을 특징으로 합니다.

Rescale은 NVIDIA와 협력하여 R&D 전문가를 위한 판도를 다시 한 번 바꾸고 있습니다. NVIDIA Modulus를 사용하면 과학자와 엔지니어는 한 번 훈련한 후 시뮬레이션 결과를 실시간으로 반복적으로 추론할 수 있으며, 기존 솔버 기반 시뮬레이션을 더 적게 실행하여 엄청난 시간을 절약할 수 있습니다. Rescale은 클라우드의 전체 소프트웨어-하드웨어 스택을 포괄하는 턴키 플랫폼을 제공하여 최신 NVIDIA GPU에서 NVIDIA Modulus를 즉시 사용할 수 있도록 하여 조직이 사용할 수 있는 어렵고 비용이 많이 드는 온보딩 및 배포 시간을 최소 수개월 또는 분기 단축합니다. 제품 개발 일정을 가속화합니다. 

AI가 R&D 생산성을 어떻게 혁신할 수 있는지, Rescale이 어떻게 시작하는 데 도움을 줄 수 있는지 보여주길 기대합니다. Rescale의 "R&D를 위한 HPC 및 AI" 전문가와 연결하여 자세히 알아보거나 Rescale에서 제공하는 최대 5일 동안 무료로 NVIDIA GPU 액세스를 시작하려면 당사에 문의하세요. 여기를 눌러 더 많은 정보를 찾으세요. 또는 이메일 Partners@rescale.com. 그렇게 쉽습니다! 

NVIDIA Modulus에 대한 자세한 내용을 보려면 다음 사이트를 방문하세요. https://developer.nvidia.com/modulus.

저자

  • 케빈 캔제미

    Kevin Cangemi(케빈 캔제미)는 Rescale의 전략적 파트너십 및 제휴 팀의 책임자입니다. 그는 다음과 같은 전략적 새로운 생태계 개발 프로그램을 이끌고 있습니다. R&D용 AI/MLRescale에서 그는 Rescale 전반에 걸쳐 전략적 기술과 시장 진출 파트너십을 관리하고 있습니다. 독립 소프트웨어 공급업체, 클라우드 서비스 제공 업체 (CSP), 반도체 파트너 생태계. Rescale에 합류하기 전 케빈은 전자상거래 회사의 비즈니스 개발, M&A, 기업 전략 및 전략적 재무를 이끌었습니다. 케빈은 Dartmouth의 Tuck School of Business에서 MBA를 취득했습니다.

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