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英伟达希望在 Omniverse 中创建地球的数字孪生体的目的是什么? 第1页

  

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NVIDIA创始人兼首席执行官黄仁勋曾经分享他对NVIDIA超级计算机Earth-2的展望。

“地球不会像人们所看到的那样只有一种外在形式,将会有数以百万计的世界存在形式和数以百万计的替代宇宙。这会由人类构建一部分,但更多的世界将由AI构建。这些Omniverse世界中的一部分将模拟我们自己的世界,这就是数字孪生;有些世界将与我们自己的世界完全不同。有些将是临时性的世界,就像超级计算机上的临时存储器一样,将来会出现临时的Omniverse世界,而我们正在研究一个更持久的世界。”
“所有这些世界都将由AI计算系统驱动并进行处理,该系统能够处理它所需要的信息,包括视觉信息、传感器信息、物理信息和自动化智能。”
“NVIDIA将建造的第一个真正致力于构建Omniverse世界的计算机是Earth-2,它将是一个非常庞大的超级计算机,主要用于模拟气候。它将帮助我们预测未来气候变化,使用了更好的系统来测试风险规避战略和早期预警系统的采用。鉴于此,我们希望它尽可能的区域化。正如你所知,平均温度上升1.5度非常令人震惊,但我们并不直接感受平均温度的变化,而是通过飓风、龙卷风、充满破坏力的风暴和洪水等经历来切身体会。因此,我们要做的是为地球创建一个持续运行的模拟引擎。”
“众多的Omniverse引擎正在模拟各种各样的替代宇宙,这也是它为什么如此有趣、如此令人兴奋的原因。最让我振奋的是,它具有实实在在的强大能力能够帮助我们解决问题。通过模拟,我们可以预测未来,并在未来到来之前看到它的样子。”
“Earth-2能够体现数字孪生最具体、最强大的优势。你可以在NVIDIA称之为Omniverse的虚拟世界中,将同样的概念应用于工厂,应用于互相连接的自动驾驶车队。有了机器人的数字孪生后,你可以使用它来设计工厂和机器人,在操作和改进的过程中“教”机器人如何成为好的机器人。你可以在这些虚拟世界中优化它们,然后把它们带到现实世界中。这就是Omniverse的意义所在。”
“我们对未来数据中心的愿景是:数据中心是一个计算引擎,能够处理规模巨大的应用,并结合了物理模拟、AI、计算机图形等技术。在大家关注这种数据中心并思考谁最擅长建造这种数据中心时,想到的就是我们。而且这也是GPU能够作为Omniverse的完美引擎的原因——你必须处理超大规模的物理、AI和计算机图形工作。”——NVIDIA创始人兼首席执行官黄仁勋

正如他所说:“通过模拟,我们可以预测未来,并在未来到来之前看到它的样子

Earth-2 超级计算机

NVIDIA 正致力于打造全球最强大的人工智能超级计算机,专门用来预测气候变化。该系统名为 Earth-2 或 E-2,它将在 NVIDIA Omniverse™ 中创造一个地球的数字孪生。

通过结合 GPU 加速计算、深度学习和内嵌物理信息的神经网络的突破以及人工智能超级计算机三大技术,再加上大量可供学习的观测和模型数据,我们可以实现百万倍的加速。

有了超分辨率技术,我们或许就能实现超分辨率气候建模所需的10亿倍量级的飞跃。国家、城市和村镇可以获得预警,提前应对并提高基础设施的抵御能力。有了更准确的预测,人们和国家也会更迫切地采取行动。

用于科学计算的数字孪生平台

而在今年的 GTC 22 上,NVIDIA 发布用于科学计算的数字孪生平台,该平台可加速物理学机器学习模型,以超过以往数千倍的速度解决百万倍规模的科学和工程问题。这个用于科学计算的加速数字孪生平台由用于开发物理学机器学习神经网络模型的 NVIDIA Modulus AI 框架以及 NVIDIA Omniverse™ 3D 虚拟世界模拟平台组成。

该平台可以实时创建基于物理信息的交互式 AI 模拟以精确反映真实世界,使计算流体动力学等模拟的速度比传统工程模拟和设计优化工作流程方法加快 1 万倍。与以前的 AI 模型相比,研究者能够以更高的速度和精度对复杂的系统进行建模,例如极端天气事件等。

NVIDIA Modulus 和 Omniverse

NVIDIA Modulus 将数据和物理学考虑在内,以训练一个神经网络,为数字孪生创建 AI 代理模型。该代理模型可以实时推理新的系统行为,实现动态、迭代的工作流程,并且在与 Omniverse 集成后可以实现可视化和实时交互式探索。

Modulus 的最新版本使用傅里叶神经算子进行数据驱动型训练,该框架使 AI 能够同时解决相关的偏微分方程,还能将机器学习模型与天气和气候数据相结合,例如欧洲中期天气预报中心的 ERA5 数据集。

实时虚拟世界模拟和 3D 设计协作平台 NVIDIA Omniverse 对 Modulus 的功能进行了补充,该平台能够使用 Modulus 的输出代理模型实现对数字孪生的实时可视化和交互式探索。

NVIDIA FourCastNet

傅立叶神经算子和 transformer 支持 NVIDIA FourCastNet 物理学机器学习模型,该模型使用 10TB Earth 系统数据训练而成。作为实现 Earth-2(NVIDIA 首席执行官黄仁勋已宣布将使用该系统在 Omniverse 中创建地球的数字孪生)的步骤之一,FourCastNet 能够模拟并预测飓风和大气流等极端天气事件的发展和风险,不但具有更高的置信度,而且速度最高可加快 45000 倍。

作为 Earth-2 的核心,NVIDIA FourCastNet 通过更快、更精确地模拟全球天气的物理学和动力学,推动地球数字孪生的开发。

NVIDIA FourCastNet模拟全球天 https://www.zhihu.com/video/1495037801234509824

  

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