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主題：仿真技術的戰略愿景時間：7 月 17 日，上午10:25-10:45（美國東部時間）/ 北京時間22:25-22:45Prith Banerjee 博士 | Ansys 首席技術官嘉賓簡介：Prith Banerjee 領導著 Ansys 技術的革新，并引領公司邁向創新與發展的下一階段。

以激光雷達為例，若未來發展到 Level 4~5 的無人自駕車，面對復雜的外在環境，信號處理必須非常快速，以硅光子技術為基礎的 LiDAR 傳感是目前相當被看好的突破方式，這些應用潛力將帶來革命性的變化，促進通信、醫療和科學等領域的技術革新，開創更智能、高效的未來。硅光子目前技術瓶頸在哪？

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主題演講（部分）1.工程仿真的革新：融合 HPC、AI 與 CAE，優化工作流程，加速推動創新2.圓桌對話- HPC 與 AI 的可持續發展：引領高性能和 AI 工作負載的未來Bill Nitzberg 博士 I Altair HPC 首席工程師Douglas Eadline 博士 I HPCWire 執行編輯 Dion Harris I NvidiaRick Knoechel

不僅如此，天璣AI開發套件已經接入NVIDIA TAO生態圈，實現TAO生態和天璣AI生態的全面打通。這意味著，天璣開發者將有機會獲取更多NVIDIA TAO生態的AI開發資源，TAO生態開發者可將開發成果輕松移植到天璣各類端側平臺，實現一次開發，全域應用的生態破圈。兩大AI巨頭強強聯手，勢必為智能體化AI體驗時代按下超級加速鍵。 AI終端的下一步是“普適智能”，而不是“極限性能”。

更震撼的是，天璣AI開發套件已經接入NVIDIA TAO生態圈，實現TAO生態和天璣AI生態的全面打通，開發者有機會輕松獲取更多NVIDIA TAO生態的AI開發資源，實現一次開發，全域應用的生態破圈，雙方未來共同賦能端側AI生態。

而在系統級創新中，性能提升不僅僅是由該技術層面的設計改善實現，更重要是由上游應用、算法和系統革新并且由電路、器件和工藝層面的設計滿足這些需求，來完成整體性能的提升。

作為仿真行業一年一度的盛會，本次大會不僅匯聚了來自全球的管理者及技術專家，也吸引了眾多行業龍頭與創新企業共同參與，全面展示了仿真如何推動產業升級與技術革新。

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Spotlight: Petrobras Speeds Up Linear Solvers for Reservoir Simulation Using NVIDIA Grace CPU. NVIDIA Technical Blog, 2024.</blockquote><blockquote>[2] Wu, C., &amp; Zhang, Y.

諸如北鯤云這類易用、快速、經濟的云超算平臺的普及，越來越多的藥物研發工作者可以非常方便地使用到這些最先進的AI技術工具。北鯤云超算平臺部署了AlphaFold2工具，而且借助最新硬件資源（如NVIDIA A100），預測2116個氨基酸的三維結構，只需要12個小時即可完成。快速、低成本的特性可以實現規模化預測，這無疑是AI制藥領域的一味催化劑。

在GTC大會上,NVIDIA黃仁勛展示了工業元宇宙如何通過先進的模擬技術、AI驅動的數字孿生技術和Omniverse平臺,加速企業數字化轉型,推動未來工業創新和運營模式的革新。一時間,工業元宇宙再次成為了行業關注的焦點,激發了廣泛的討論和興趣。 數字閉環:工業數字化的飛躍 在信息和智能時代,工業數字化已成為推動工業發展的核心引擎。

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