Jihyun Yang – NVIDIA 技術博客 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog 閱讀開發者創建的最新技術信息、頭條新聞 和內容。 Thu, 28 Nov 2024 09:49:28 +0000 zh-CN hourly 1 196178272 聚焦:借助 AVEVA 動態模擬和 NVIDIA Raptor 推進自動駕駛操作 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/spotlight-advancing-autonomous-operations-with-aveva-dynamic-simulation-and-nvidia-raptor/ Thu, 21 Nov 2024 07:01:57 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=12164 Continued]]> 工業工程師正在利用人工智能構建先進的流程模擬解決方案,并加快能源、電力和化學行業實現完全自主運營的進程。 融合人工智能的深度強化學習(DRL)代理正在幫助將傳統的工業自動化轉變為核心控制、現場和生產流程的工業自主。這是使用 智能體人工智能 進行高級推理和迭代規劃,旨在實現人類在循環中的目標,通過這種方式,能夠實現新的應用,例如高級工業控制、系統級自主和完全自主的工廠。 在本文中,我們將探討工業軟件領域的領導者 AVEVA 如何將其 Dynamic Simulation 平臺與 NVIDIA Raptor DRL 引擎集成,以最大限度地提高工業設備的產量、減少計劃外停機時間并提高產品質量。 傳統的高級控制技術 (例如高級過程控制或閉環實時優化) 非常適合可重復過程。當工廠條件相對穩定以優化能源消耗、排放和生產時,就會出現這種情況。然而,工業廠房會發生瞬變事件,

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聚焦:借助 AWS Energy HPC Orchestrator 和 NVIDIA Energy 示例加速能源領域的 HPC http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/spotlight-accelerating-hpc-in-energy-with-aws-energy-hpc-orchestrator-and-nvidia-energy-samples/ Thu, 24 Oct 2024 04:56:44 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=11684 Continued]]> 能源行業的數字化轉型需要大幅增加對關鍵 HPC 工作負載和應用程序的計算需求。這一趨勢以先進的地震成像方法(例如逆時偏移(RTM)和全波形反演(FWI))為例,其中最大頻率的翻倍可使計算工作負載增加 16 倍。同樣,在油藏模擬中,網格離散化在所有三個維度中減少一半,可將計算需求放大 8 倍。 這些發展凸顯了對靈活且可擴展的計算資源的迫切需求,這些資源可根據能源行業不斷變化的 HPC 需求量身定制。云計算是滿足日益增長的計算需求的可行解決方案。然而,實現云計算的最佳性能和成本需要大量工程工作來實現現有 HPC 應用的現代化。 AWS Energy HPC Orchestrator 提供了一個集成環境來克服這些挑戰。這個開放式行業平臺和市場生態系統由 AWS 和領先能源公司合作開發,并與 NVIDIA Energy Samples 直接提供,專注于實現處理模塊之間的互操作性,

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