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NVIDIA提供AI工廠數位雙生藍圖

NVIDIA提供AI工廠數位雙生藍圖

2025-06-27
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NVIDIA揭曉AI工廠數位雙生藍圖重大擴展

在2025年台北Computex的重大宣布中,NVIDIA大幅擴展了其AI工廠數位雙生藍圖的範圍,現 Facetune with AI工廠數位雙生的需求激增,推動了數位基礎設施的可能邊界。

新合作夥伴推動AI工廠生態系統

藍圖已通過與AI工廠電力、冷卻和網路生態系統的新合作得到增強。Delta Electronics、Jacobs和Siemens等行業巨頭與現有合作夥伴Cadence、Schneider Electric with ETAP和Vertiv聯手。這些合作旨在為建造AI驅動工廠進行現實準備,利用數位雙生模擬和優化設施的各個方面。

統一數十億組件

隨著此次擴展,日益增長的生態系統現已統一數十億個組件的設計和模擬,這些組件是創建AI工廠數位雙生所需的。工程團隊現在可以在精確的虛擬環境中設計、模擬和完善整個AI工廠。此方法確保早期發現潛在問題,並促進創建更智能、更可靠的設施。

精準與高效的大規模應用

基於NVIDIA的GB200 NVL72 AI工廠參考架構,藍圖利用Universal Scene Description(OpenUSD)資產庫。這使開發人員能夠將數據中心的詳細3D和模擬數據整合成單一、連貫的模型。因此,他們可以設計和模擬為最大效率、吞吐量和韌性量身定制的先進AI基礎設施。

  • 統一模擬: Omniverse藍圖將AI工廠的電力、冷卻和網路組件統一於一個全面的模擬中。
  • 合作努力: Siemens、Delta Electronics和Jacobs等不同合作夥伴為框架做出貢獻,確保準確性和功能性。

通過合作推動創新

Siemens積極創建與藍圖對齊的3D模型,並參與SimReady標準化計劃。同時,Delta Electronics正在納入其使用OpenUSD製作的設備模型,保證設施設備的真實模擬。Jacobs則協助測試和完善端到端的藍圖工作流程。

這些新增內容補充了數據中心電力和冷卻解決方案的領導者,如Schneider Electric with ETAP和Vertiv,他們提供SimReady資產,為AI工廠數位雙生填充電力、冷卻和機械系統的3D表示。

優化能源效率

正如ETAP首席執行官Tanuj Khandelwal所說:「AI工廠正在重新定義數位基礎設施格局。使用Omniverse藍圖和SimReady資產,客戶可以在建設開始前模擬和增強其AI工作負載的能源效率。」

與Cadence Reality數位雙生平台和ETAP的連接提供了熱量和電力模擬。這使工程團隊能夠在鋪設任何磚塊之前評估和微調電力、冷卻和網路系統。

更智能的基礎設施方法

Cadence多物理系統分析研發副總裁Ben Gu強調了數位雙生在滿足全球AI工廠需求中的重要性。「將Cadence Reality數位雙生平台與NVIDIA Omniverse藍圖整合,改變了工程流程,使AI工廠的設計和運行更有效率。」

標準化模擬

此藍圖的一個關鍵進展是SimReady標準化工作流程。最初由NVIDIA內部開發以簡化OpenUSD資產的創建,這一公開工具為開發SimReady功能提供了標準化指南。它使數據中心開發者和運營商能夠高效建立、優化和嚴格測試其數位雙生,特別是針對AI工廠的電力和熱管理。

開創更智能的未來之路

NVIDIA Omniverse AI工廠數位雙生藍圖的擴展代表了設計、模擬和部署工業AI所需複雜基礎設施的重大進展。通過提供基於OpenUSD和SimReady標準指導的統一、物理精確的數位雙生,此藍圖最大程度地降低了風險,提升了性能,並加速了下一代AI工廠的推出。

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評論 (2)
0/200
ScottAnderson
ScottAnderson 2025-08-10 23:00:59

This NVIDIA Omniverse update sounds like a game-changer for AI factories! 😮 I wonder how these digital twins will reshape manufacturing efficiency.

NicholasThomas
NicholasThomas 2025-07-28 09:20:02

NVIDIA's Omniverse Blueprint sounds like a game-changer for AI factories! 🏭 The idea of digital twins is wild—imagine simulating entire production lines before building them. Saves time and cash! But I wonder, how accessible is this for smaller companies? 🤔

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