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Transforme los workloads de IA del subsuelo con computación de alto rendimiento (HPC) y visualización.
Las empresas de petróleo y gas se están convirtiendo en empresas energéticas integradas, utilizando procesos mejorados para explorar, producir, transportar y distribuir mejor los combustibles a los consumidores de todo el mundo. Las iniciativas globales para la descarbonización están acelerando la transición de los combustibles fósiles a combustibles alternativos con una menor huella de carbono y escalando las energías renovables, como la eólica, la solar, la nuclear, la hidroeléctrica, el hidrógeno verde y la geotérmica.
Descubra cómo ExxonMobil, Shell, SLB y Petrobras están utilizando la IA y la HPC para mejorar la exploración y la producción de energía, reducir las emisiones operativas y acelerar el desarrollo de la captura, utilización y almacenamiento de carbono (CCUS).
Vea cómo Stone Ridge Technology aceleró las simulaciones de yacimientos de aguas profundas de varios millones de celdas, campos petrolíferos en alta mar y campos de gas en aguas profundas con ECHELON 2.0 ejecutándose en el clúster HPC5 de Eni.
Aprenda de las empresas energéticas que utilizan la IA para mejorar la producción de energía y reducir los costes operativos.
Descubre cómo Saudi Aramco creó un asistente de IA para mejorar el procesamiento de datos sísmicos, compilado con NVIDIA® TensorRT-LLM™, implementado con el Servidor de Inferencia NVIDIA Triton™ y ajustado con NVIDIA NeMo™ Guardrails.
Saudi Aramco
Conozca cómo Petrobras creó SolverBR, un solucionador lineal especializado impulsado por la CPU NVIDIA Grace™ basada en Arm®, y logró una aceleración de hasta el 60 por ciento en las simulaciones de yacimientos.
Descubre cómo Shell utilizó los sistemas NVIDIA DGX para determinar los límites de sal en el modelado de yacimientos, permitir la reconstrucción iterativa de imágenes 4K, probar nuevos diseños para plantas industriales e impulsar avances en nuevos materiales sostenibles.
Shell
A medida que el mundo avanza hacia un futuro más sostenible, los líderes mundiales en energía están acelerando sus cargas de trabajo clave de HPC e IA con la plataforma completa de NVIDIA. ¿El resultado? Algunas de las supercomputadoras más poderosas y eficientes de la industria, incluidas las de Eni, ExxonMobil, Petrobras, Saudi Aramco, Total y el Departamento de Energía de EE. UU., se basan en la tecnología NVIDIA y se ubican continuamente cerca de la parte superior de las listas TOP500 y Green500.
Nuestra colaboración con NVIDIA proporciona un gran valor porque NVIDIA aporta su experiencia en IA y una potente plataforma de HPC para realizar estos estudios. Por el contrario, Shell inyecta realismo y brinda la experiencia energética que brinda un gran valor a NVIDIA.
– Detlef Hohl , científico jefe de computación y ciencia de datos, Shell
Shell tiene un trabajo continuo con NVIDIA: modelos de reservorios 3D más realistas (p. ej., reservorio de inmersión) para el almacenamiento de CO2, geología en capas con heterogeneidad horizontal y vertical, redes basadas en FNO computacionalmente eficientes que manejan conjuntos de datos de entrada más grandes y brindan predicciones aceptables durante períodos de tiempo más prolongados (cientos de años), y modelos gemelos digitales de próxima generación de tierra profunda para aplicaciones de captura y almacenamiento de carbono (CCS) en tiempo real con evaluación de incertidumbre.
– Pandu Devarakota , experto científico principal, Shell
En 2022, más del 70 % de los recursos informáticos del Centro de informática de alto rendimiento de BP fueron utilizados por aplicaciones relacionadas con la migración en tiempo inverso (RTM). En las pruebas comparativas y de validación de RTM, descubrimos que una NVIDIA HGX A100 sin compresión logró una aceleración del tiempo de ejecución de disparo máximo de hasta 35 veces en comparación con nuestro clúster CLXAP interno.
– Muhong Zhou, desarrollador sénior de software de HPC, BP
Podemos examinar la contribución de la IA al sector energético desde tres dimensiones: pronóstico de energía, captura de carbono y mantenimiento predictivo... Los algoritmos de IA se utilizan para el pronóstico de energía, para predecir la demanda de energía y para optimizar el valor económico... La IA se puede usar para reducir las emisiones de carbono mediante el análisis de datos de múltiples fuentes sobre el clima, el suelo y el rendimiento de los cultivos... para optimizar la logística de nuestra cadena de suministro y reducir nuestra huella de carbono... La IA también puede ayudar a las empresas de energía a monitorear el rendimiento de sus activos y equipos.
– Nayef Otaibi , vicepresidente y director digital de Saudi Aramco
La industria de exploración y producción (E&P) genera una gran cantidad de datos, incluidos registros de pozos, datos sísmicos, datos de producción, datos de perforación y otras fuentes. El procesamiento del lenguaje natural (NLP) y los modelos de lenguaje extenso (LLM) han brindado la capacidad de integrar fuentes con conocimientos descriptivos, diagnósticos, prescriptivos y predictivos que mejoran el retorno de la inversión. En el modelado de yacimientos, NLP y LLM mejoran la integración de fuentes de registros de pozos, datos sísmicos y datos de producción, lo que brinda una comprensión crítica del subsuelo que es importante para nuestras operaciones.
– Saud Zakwani , jefe de ciencia de datos, Petroleum Development Oman
La IA puede ayudar en la selección y asignación de sitios mediante el estudio de la física, la geología y la metrología de diferentes ubicaciones para optimizar las plantas solares o los parques eólicos y hacerlos más rentables y productivos. Una vez que se implementan las instalaciones, podemos observar la IA para equilibrar la red e identificar la capacidad de producción prevista a partir de la energía renovable. La IA puede ayudar a optimizar una gran instalación de baterías, como la carga y descarga o problemas de mantenimiento.
– Yehia Khoja, Ministerio de Energía, Jefe de IA y Desarrollo Comercial, Reino de Arabia Saudita
Los sistemas equipados con GPU NVIDIA A100 Tensor Core de 80 GB demuestran un excelente aumento del rendimiento en comparación con el rendimiento de la CPU que ejecuta el simulador de depósito de alta resolución INTERSECT de SLB.
Shearwater GeoServices está optimizando su software de procesamiento sísmico Reveal para las GPU de NVIDIA para ayudar a las empresas de energía a mejorar los datos sísmicos y ejecutar de manera eficiente algoritmos de imágenes con uso intensivo de cómputo.
Imagen cortesía de MathWorks y AWS.
Comprenda cómo los geocientíficos pueden usar algoritmos superficiales basados en aprendizaje profundo con MATLAB en AWS y modelos de IA para reconocer automáticamente distintas características geológicas en imágenes sísmicas.
Aprenda a desarrollar e implementar la clasificación de facies sísmicas basada en IA aprovechando los recursos de HPC basados en la nube para crear prototipos y desarrollar más rápido con grandes conjuntos de datos sísmicos 3D.
Conozca el hardware y software de IA y HPC para petróleo y gas.
NVIDIA DGX H100 amplía las fronteras de la innovación y optimización empresarial. La última iteración de los legendarios sistemas DGX de NVIDIA y la base de NVIDIA DGX SuperPOD™, DGX H100 es la potencia de la IA acelerada por el rendimiento innovador de la GPU NVIDIA H100 Tensor Core.
NVIDIA DGX SuperPOD es una plataforma de infraestructura de centro de datos de IA que permite que TI brinde rendimiento sin compromiso para cada usuario y carga de trabajo. DGX SuperPOD ofrece una infraestructura acelerada de clase líder y un rendimiento ágil y escalable para las cargas de trabajo de IA y HPC más desafiantes, con resultados probados en la industria.
NVIDIA DGX Cloud es una solución de formación como servicio de IA de múltiples nodos optimizada para las demandas únicas de la IA empresarial. Acceda a NVIDIA DGX Cloud para experimentar una solución combinada de software e infraestructura para la capacitación en IA que incluye un conjunto completo de desarrolladores de IA, infraestructura de clase líder y soporte de conserjería.
NVIDIA Grace™ Hopper™ Superchip es una CPU acelerada innovadora diseñada desde cero para aplicaciones de IA y HPC a gran escala. El superchip ofrece un rendimiento hasta 10 veces mayor para aplicaciones que ejecutan terabytes de datos, lo que permite a los científicos e investigadores alcanzar soluciones sin precedentes para los problemas más complejos del mundo.
El kit de desarrollo de software (SDK) de HPC de NVIDIA incluye compiladores, bibliotecas y herramientas de software comprobadas esenciales para maximizar la productividad de los desarrolladores y el rendimiento y la portabilidad de las aplicaciones de modelado y simulación de HPC.
Con NVIDIA AI Enterprise, las empresas de energía pueden acelerar el desarrollo de aplicaciones de casos de uso, como la simulación de yacimientos, el procesamiento sísmico y el mantenimiento predictivo. Aprenda cómo obtener acceso a NVIDIA AI Enterprise con laboratorios seleccionados gratuitos para comenzar a probar.
NVIDIA vGPU permite un potente rendimiento de GPU para cargas de trabajo que van desde estaciones de trabajo virtuales ricas en gráficos hasta ciencia de datos e inteligencia artificial, lo que permite que TI aproveche los beneficios de gestión y seguridad de la virtualización, así como el rendimiento de las GPU de NVIDIA necesarias para las cargas de trabajo modernas.
NVIDIA NeMo™, parte de la plataforma de IA de NVIDIA, es un marco empresarial nativo de la nube de extremo a extremo para crear, personalizar e implementar modelos de IA generativos con miles de millones de parámetros. Las empresas de energía están explorando grandes modelos de lenguaje en el análisis de sentimientos para la predicción del precio del petróleo, así como la integración de fuentes de registros de pozos, datos sísmicos y datos de producción para generar información en tiempo real.
NVIDIA Metropolis cuenta con SDK acelerados por GPU y herramientas para desarrolladores que ayudan a los desarrolladores a crear, implementar y escalar de manera óptima análisis de video habilitados para IA y aplicaciones de IoT, desde el perímetro hasta la nube.
Use NVIDIA RAPIDS™ para aplicar una amplia variedad de algoritmos de aprendizaje automático acelerados por GPU, incluidos XGBoost , la ruta más corta de fuente única de cuGRAPH , el vecino más cercano (KNN) de cuML , DBSCAN y regresión logística, para el análisis de datos a escala.
Obtenga una comprensión de los diversos componentes básicos de NVIDIA Modulus, los conceptos básicos del aprendizaje profundo basado en la física y cómo el marco se integra con la plataforma NVIDIA Omniverse™ general.
Aprenda a reducir la complejidad y mejorar la portabilidad y la eficiencia de su código mediante el uso de un entorno en contenedores para el desarrollo de aplicaciones de HPC.
Aprenda a usar NVIDIA Base Command™ Platform para acelerar las cargas de trabajo de capacitación de IA en contenedores, identifique las herramientas necesarias para construir un centro de excelencia de IA y obtenga los conceptos básicos para trabajar, modificar y ejecutar contenedores Docker desde NVIDIA NGC™.
Transforme sus cargas de trabajo de IA con NVIDIA H100 Tensor Core GPU, que incluye GPU de múltiples instancias (MIG), Transformer Engine y NVIDIA AI Enterprise.
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