Microsoft przechwalał się, że dzięki własnej usłudze Azure HPC udało się skrócić proces projektowania laptopa Surface — zwłaszcza w przypadku zawiasu, który skrócono do jednej iteracji, i ma nadzieję, że w przyszłości wykorzystanie sztucznej inteligencji będzie jeszcze lepsze.
Zgodnie z główny inżynier Prasad RaghavendraOprogramowanie Abaqus FEA jest wdrażane w platformie Azure HPC od 2015 r. Do 2016 r. firma Redmond przeprowadziła pełną migrację symulacji strukturalnych na poziomie produktu dla urządzenia Surface Pro 4 i oryginalnego laptopa Surface do platformy Azure HPC z serwerów lokalnych.
Dla tych, którzy nie są zaznajomieni ze światem projektowania mechanicznego, działa to w następujący sposób: modele projektowania wspomaganego komputerowo (CAD) – lub cyfrowe rysunki laptopa wraz ze wszystkimi jego komponentami – są przekładane na modele analizy elementów skończonych (FEA). Modele MES mogą następnie symulować wpływ temperatury lub siły działające w przypadku upuszczenia maszyny. Informuje to o wszelkich dostosowaniach lub wyborach projektowych, których należy dokonać przed wyprodukowaniem fizycznego prototypu i poddaniem go testom w świecie rzeczywistym.
„W ciągu kilku dni przeprowadza się setki symulacji w celu oceny różnych pomysłów projektowych i rozwiązań zapewniających solidność urządzenia” – wyjaśnił Raghavendra.
W przypadku wspomnianego zawiasu grafika przedstawiająca jego ruch po upuszczeniu laptopa i wylądowaniu na rogu – jak laptopy często upadają – pozwoliła zespołowi inżynieryjnemu zwizualizować wpływ i poziom naprężeń doświadczanych przez jego wewnętrzne części.
Ta dynamiczna symulacja upuszczenia została wykonana na setkach rdzeni klastra Azure HPC przy użyciu solwera Abaqus Explicit — narzędzia symulacyjnego używanego w przypadku krótkich, przejściowych i dynamicznych zdarzeń, takich jak upuszczenie ciężkiej elektroniki lub wypadki samochodowe. W tym przypadku solwery są zoptymalizowane specjalnie pod kątem klastrów Azure HPC, co pozwala na skalowanie symulacji do tysięcy rdzeni.
„Dzięki temu mogliśmy wyodrębnić główny problem i wprowadzić odpowiednie ulepszenia projektu” – wyjaśnił Ragavendra w poście z 15 kwietnia. Ponieważ potrzebna była tylko jedna iteracja projektu, zauważył, że zaoszczędzono na kosztach oprzyrządowania, prototypowania i testowania, a także czasie, co może wiele znaczyć. Inżynierowie są kosztowni.
A jeśli już mowa o czasie, same symulacje zajmowały kiedyś kilka dni, ale na serwerach Azure HPC – które znajdują się zarówno w zachodniej części Ameryki Północnej, jak i w Azji Południowo-Wschodniej – główny inżynier zauważył, że obecnie zajmuje to wiele godzin. Według bloga „duże modele z milionami stopni swobody stały się rutynowe i łatwe do rozwiązania” wraz z przejściem na zasoby HPC.
Microsoft planuje wykorzystać zdobyte doświadczenie, dodając więcej zasobów i umożliwiając jeszcze większą skalowalność modelowania wielofizycznego.
„Istnieje ogromna szansa na umożliwienie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji w tworzeniu produktów” – napisał Raghavendra. ®
- Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
- PlatoData.Network Pionowe generatywne AI. Wzmocnij się. Dostęp tutaj.
- PlatoAiStream. Inteligencja Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
- PlatonESG. Węgiel Czysta technologia, Energia, Środowisko, Słoneczny, Gospodarowanie odpadami. Dostęp tutaj.
- Platon Zdrowie. Inteligencja w zakresie biotechnologii i badań klinicznych. Dostęp tutaj.
- Źródło: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2024/04/22/microsoft_surface_ai_design/