AI求解加速的案例
技術分享︱基于SAMR網格自適應與AI智能求解技術的高保真流場模擬
</strong></p><p><br></p><p> “風神NF3”數字孿生風洞是神工坊<sup>?</sup>CAE“基座+應用”生態的里程碑，本文將深度解析其背后的兩大核心技術——HSF-SAMR網格自適應與HSF-AI智能求解技術，看它們如何讓仿真從“能算”進階為“智能算”。</p><p><br></p><h2><strong>01 核心“基座”：“超算+AI”混合數值引擎</strong></h2><p> “風神NF3”的核心“基座”——SIMFORGE HSF<sup>?</sup>“超算+AI”混合數值引擎是基于“超算+AI”技術的先進CAE軟件基座，支持工程計算應用的快速開發、自動并行，以及多域耦合、AI求解加速等。
展開 【AICFD案例教程】汽車外氣動-AI加速
一、概 要
1）案例描述
AI加速是軟件的特色模塊之一，通過特有的加速算法，加速仿真過程，提高仿真效率；本案例針對某簡化實車車型，在車速為40m/s時進行了汽車外流場的數值加速與非加速模擬，并通過云圖以及具體數據對比兩者的結果差異。
2）網格
整體網格為四面體網格單元為主的非結構網格，網格數量244萬。
圖1-1 網格模型
3）計算條件
入口速度：40 m/s；出口靜壓：0Pa；湍流模型：SST k-omega；介質：25°空氣。
二、工程設置
1）打開工程
① 啟動AICFD 2023R2；
② 選擇文件>打開，打開工程，選擇已創建的汽車外流場分析工程文件car.aicfd，如下圖所示。
圖2-1 打開工程文件
2）參數設置
① 雙擊 求解>求解控制，勾選智能加速選項，啟動AI加速；
② 終止步數輸入4800，加速和預測步數均采用默認設置，如下圖所示，單擊應用確認參數。
圖2-2 啟動AI加速
圖2-3 設置AI加速求解參數
三、求解設置
1）求解設置
選擇菜單欄 求解>求解>直接求解>并行，開始計算。
展開 數據分析與AI丨PLC 開發效率革命：AI 多智能體加速 ST 語言開發
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展開 解鎖AI潛能：Altair 全球100個AI成功應用案例，加速企業智能化升級
該書收錄全球100個AI實踐應用案例
Altair 近日正式發布全新電子書《全球100個AI應用案例》，書中收錄了全球 100 個 AI 驅動工程設計應用案例，展示人工智能技術（AI） 如何在各行業為產品開發生命周期帶來革新。
這本電子書兼具參考價值與實踐指南功能，為各行業組織提供已實戰驗證的 AI 應用場景及 AI 應用策略。書中分享了如何使用 AI 降低成本、縮短周期、加速創新的洞見，為企業開啟或拓展自身 AI 驅動工程設計項目提供切實可行的思路。
“在產品開發與工程設計領域，AI 已不再是可選項，而是必備項。Altair 已將 AI 無縫集成到我們的工具和工作流程中，直接為客戶賦予 AI 能力。
這本電子書中的真實應用案例，展示了我們的客戶如何運用 AI 提高生產力、解決當下棘手的挑戰并實現商業價值。我們很自豪能為企業提供便捷易用的工具，幫助企業將數據轉化為戰略優勢。”
—— Altair 首席技術官
Sam Mahalingam
這 100 個應用案例涵蓋汽車、重型機械、醫療健康、能源、航空航天等多個行業。每個案例都清晰闡釋了 AI 創造的實際價值，包括預測電池壽命、優化氣動性能，實現實時數字孿生等。
點擊查看/下載查看完整電子書
精彩案例摘取
1.汽車行業案例：如何利用機器學習ML提前檢測NVH性能問題
挑戰
及早解決 NVH 問題對于品牌形象至關重要，尤其是在車隊電氣化的情況下需要更快的 NVH 性能分析，以評估設計變量并確保結構可靠性。
展開 
新聞速遞丨Altair 重磅發布：全球100 個 AI 應用案例，助力企業加速 AI 技術應用
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展開 Altair RapidMiner 數據分析和 AI 平臺助力企業加速智能升級：擴展智能體 AI 及分析生態系統
加速互聯智能新紀元
從智能體 AI、語義數據治理，到實時分析與自助式數據準備，Altair RapidMiner 為現代企業的穩健發展提供了核心智能支撐。這些創新技術助力企業更快、更明智地做出決策，將數據轉化為貫穿企業全域、持續發揮價值的競爭優勢。
欲了解更多有關 Altair RapidMiner 的信息及更新詳情，請訪問 https://altair.com.cn/altair-rapidminer。
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關于 Altair 澳汰爾
Altair 是計算智能領域的全球領導者之一，在仿真、高性能計算 (HPC) 和人工智能等領域提供軟件和云解決方案，服務于16000多家全球企業，應用行業包括汽車、消費電子、航空航天、能源、機車車輛、造船、國防軍工、金融、零售等。
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關于 Altair 澳汰爾
Altair 是計算智能領域的全球領導者之一，在仿真、高性能計算 (HPC) 和人工智能等領域提供軟件和云解決方案，服務于16000多家全球企業，應用行業包括汽車、消費電子、航空航天、能源、機車車輛、造船、國防軍工、金融、零售等。
近期，Altair被全球工業軟件領導者西門子收購，成為西門子數字化工業軟件(Siemens Digital Industries Software)旗下成員，進一步鞏固西門子在仿真和工業人工智能領域的全球領導者地位，其技術正與西門子Xcelerator解決方案進行深度整合。
展開 AI 浪潮來襲，Cadence Fidelity 軟件平臺加速 CFD 變革
前言
日前 NVIDIA GTC23 開發者大會正式開幕，3 月 21 日 NVIDIA 創始人兼首席執行官黃仁勛發表了主題演講，會上他以 Cadence CFD 軟件平臺為例，重點介紹了一些可以解決新挑戰、開辟新市場的加速庫，汽車和航空航天行業使用 CFD 進行湍流和空氣動力學仿真，電子行業使用 CFD 進行熱管理設計。
“上圖展示了由 CUDA 加速的新 CFD 求解器，在同等系統成本下，NVIDIA A100 的吞吐量是 CPU 服務器的 9 倍，或者，在同等仿真吞吐量下，NVIDIA 的成本降低了 9 倍、能耗降低了 17 倍?！盢VIDIA 創始人兼首席執行官黃仁勛表示，“Cadence 和其他先進的 CFD 求解器現已采用 CUDA 加速。在全球范圍內，工業 CAE 每年使用近 1000 億CPU 核心小時，加速計算是減少功耗、實現可持續發展和凈零排放的最好方式?！?/span>
展開 從高通驍龍855的AI加速器看行業的趨勢
異構計算與Dark Silicon：
高通與其他手機廠商對于AI加速的思路比較
高通的驍龍855與其他帶AI加速器的手機SoC 相比，最大的區別在于高通更強調整體的概念。其他廠商（如華為等）試圖用異構計算的思路打造一款非常強勁的專用AI加速器模組以滿足手機端AI加速的需求，但是異構計算的另一面卻是dark silicon，即AI任務僅僅由專用的AI加速器來完成，雖然能效比來看是提升了，但是從另一個角度來看，芯片上的其他模塊在芯片處理AI任務的時候卻是閑置了，造成了浪費。在測量芯片發熱的時候，常常使用紅外線來估計溫度，在紅外照片上越忙碌的芯片部分亮度會越高，而閑置的芯片部分則會看上去很暗，這也是“dark silicon”一詞的來源。
隨著異構計算越來越流行，Dark Silicon的問題也會隨之出現
高通顯然知道異構計算的優勢以及伴隨的dark silicon問題，因此在驍龍855中即集成了專用的張量計算單元用于AI加速，另一方面，又在系統層面將所有能執行AI計算的CPU、GPU和DSP劃歸一個統一的AI Engine來調度，這樣當張量加速模組忙于AI計算時，其他的模組也能助其一臂之力幫助分擔一些計算負擔，而不是在旁邊閑置。當然，這樣的動態調度設計一定會比簡單地“一個模塊負責一個任務”這樣的模式要復雜許多，同時也會引入一些硬件和軟件上的額外開銷，具體的效果還需要看實際使用中的情況，讓我們拭目以待。
驍龍855對于手機SoC AI加速器市場的影響
在高通之前，大多數面向中高端智能手機的手機SoC廠商，包括蘋果、華為等都已經推出了包含AI加速能力的SoC，今天高通終于也加入了這一行列。除了手機SoC廠商之外，Cadence，CEVA等廠商也都推出了（可以應用在手機SoC中的）AI加速器IP。
展開 AnsysGPT測試版推出 | 通過全新虛擬助手拓展AI產品加速創新
此外，AnsysGPT還對Ansys產品組合中現有的AI集成進行了補充，包括利用AI/ML改進湍流模型的計算流體動力學（CFD）求解器，應用AI/ML預測計算成本的結構工具，以及采用AI/ML高效構建降階模型的流程集成與設計優化軟件。我們深信，AnsysGPT將為我們的客戶帶來巨大增值體驗，并為其提供更多無縫支持和有價值的信息?！?相關閱讀
Ansys發布新版本 | Ansys 2023 R2憑借顛覆性的仿真技術推動行業創新
倒計時 | “Ansys 2023全球仿真大會”有獎征集大賽報名通道即將關閉
9月線下見！
展開 驍龍855集成NPU神經網絡單元，以支持AI人工智能加速
另有報道稱，驍龍855會像蘋果A11、華為麒麟970那樣，集成NPU神經網絡單元，以支持AI人工智能加速。
高通驍龍現在也有多款型號支持AI，但借助的是傳統CPU、GPU、DSP硬件單元和SDK軟件開發包，整合成AIE引擎，特定情況下的加速效率顯然不如獨立硬件單元來的高，而且會加重CPU、GPU、DSP的負擔。
新思科技首發電子數字孿生平臺，全面加速智能汽車等物理AI系統創新
開放平臺可用于創建、部署、管理和使用電子數字孿生（eDT），在電子、軟件和系統之間建立全新的集成式協同工程范式
預集成了新思科技及生態系統合作伙伴的解決方案，結合管理與運維能力，為團隊提供開箱即用的云端環境，降低開發成本、提升產品質量并加速創新
平臺初期聚焦高價值的汽車應用場景，使 OEM 能夠在硬件可用之前完成高達 90% 的軟件驗證，顯著縮短整車開發周期
新思科技（Synopsys, Inc., 納斯達克代碼：SNPS）近日正式發布新思科技電子數字孿生（eDT）平臺，這是業內首個用于加速電子數字孿生（eDT）創建、管理、部署與使用的開放式解決方案，對于構建當今軟件定義助力物理人工智能系統的產品開發至關重要。該 eDT 平臺初期聚焦高價值的汽車應用場景，通過將軟件開發和系統集成工作“左移”，使整車廠（OEM）能夠在硬件可用之前完成高達 90% 的軟件驗證，從而降低整車開發成本并顯著縮短上市時間。
面對超過 6 億行軟件代碼、數百家軟件供應商、急劇縮短的開發周期以及不斷攀升的成本壓力，汽車工程團隊正處在極限邊緣。從汽車到 AI 工廠，智能系統的開發需要一種完全不同的方法——一種從開發最早階段就將芯片設計與軟件行為以及全系統驗證連接起來的方法。通過全新的 eDT 平臺，新思科技正在以端到端的數字孿生基礎重塑工程方式，將我們在虛擬 SoC 模型與大規模系統仿真方面的產品與市場領導地位與廣泛的合作伙伴生態結合在一起，從而簡化、加速并規?；乱淮嚨拈_發。
Ravi Subramanian
首席產品管理官
新思科技
沃爾沃汽車正迅速采用整體式整車驗證方法，并將這一嚴謹性前移至設計與開發的最早階段。這一轉型的核心是我們與新思科技合作開展電子數字孿生的創新性應用。
展開 客戶案例 | 臺積電通過集成AI技術加速3D-IC設計，進一步擴大與Ansys的合作
Ansys AI技術可提高3D-IC設計的生產力，而更廣泛的合作則推動了面向AI、HPC和高速數據通信半導體的創新3D-IC熱、機械應力和光子解決方案發展
主要亮點
在設計3D集成電路（IC）組件時，Ansys人工智能（AI）驅動的解決方案表現出更高的生產力，并為關鍵任務提供無縫自動化
Ansys多物理場平臺，可支持臺積電客戶對不斷發展的3D-IC設計的可靠性分析需求
Ansys與臺積電攜手合作，為臺積電用于光學數據通信的緊湊型通用光子引擎（COUPE）開發了綜合全面的多物理場分析工作流程
近期，Ansys與臺積電擴大合作范圍，利用AI推進3D-IC設計，并為更廣泛的先進半導體技術開發新一代多物理場解決方案。兩家公司共同開發了新的工作流程，用于分析3D-IC、光子、電磁（EM）和射頻（RF）設計，該流程可以實現更高的生產力。這些功能對于為高性能計算（HPC）、AI、數據中心連接和無線通信領域打造全球領先的半導體產品至關重要。
利用AI提高生產力
創建正確的3D-IC設計，以優化熱和電氣效應（例如通道剖面），需要大量耗時的設計流程。為了最大限度地減少這種限制，設計人員使用Ansys optiSLang?流程集成和優化軟件，通過自動化來快速確定最佳設計配置。通過將optiSLang和用于設計分析和建模的Ansys RaptorX?芯片優化電磁求解器盡早集成到計流程中，該解決方案減少了電磁仿真次數，并展示了協同優化的通道設計。這不僅節省了時間，還降低了設計成本并加快了產品上市進程。
此外，臺積電、Ansys和Synopsys繼續開展長期合作，確保為客戶提供卓越的技術解決方案。
展開 eDT芯課程 | 電子數字孿生云平臺，加速變革物理AI系統創新進程
歡迎了解并預約更多系列課程：
1. 4/10: 電子數字孿生云平臺，加速變革物理AI系統創新進程
2. 4/17: 突破仿真性能極限： VNE賦能汽車數字孿生與軟件創新加速
3. 4/24: Silver創新型POSIX OS控制器虛擬化技術，使能SDV全域仿真測試
4. 5/8: 基于虛擬ECU實現故障注入，助力功能安全測試
講師簡介：
吳文波 | 新思科技高級應用工程師
從事多年數字孿生仿真測試工作，行業資深技術專家，現負責新思科技Silver，VDK，TPT等工具的支持。。
課程時間：
2026.04.10（周五），14:00-15:00
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展開 Moldex3D仿真分析之仿真驅動和AI加速的工作流程優化異型水路設計
圖二、非線性主成分分析（Non-Linear Principal Component Analysis，NL-PCA）于優化目標選取之應用
AI作為加速器，仿真作為基石
IPC團隊再次透過上述流程驗證異型水路設計，進一步證實該方式不僅限于單次實驗，而是一套能重復導入的方式，能實現更高質量的模具設計、更短的成型周期。AI雖能加速探尋，但以物理為基礎的模擬仍是不可或缺的核心。模擬能帶來物理機制、材料行為的精確洞察，為類神經網絡（ANN）、多目標演化算法（MOEA）的搜尋結果奠定真實可靠的基礎。此外，Moldex3D所提供的纖維、熱傳與流動分析洞察，有助于厘清問題根因（如積熱位置），并驗證最終設計。最重要的是，在模具制造前就能先透過Moldex3D驗證所有優化數據指針，有效降低制造風險并減少量產成本。
圖三、考慮兩種替代澆口配置，并采用NL-PCA所選定之四項目標條件下，經多目標演化算法所獲結果
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