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Enrichissez les activités d’exploitation des ressources souterraines avec l'IA grâce à des techniques avancées de calcul haute performance (HPC) et de visualisation.
Les entreprises de l'industrie du Pétrole et du Gaz, qui adoptent aujourd'hui une approche intégrée de l'énergie, utilisent des processus technologiquement avancés pour optimiser l'exploration, la production, l'acheminement et la distribution des combustibles dans le monde entier. Les initiatives mondiales de décarbonation contribuent à accélérer la transition des combustibles fossiles vers des énergies alternatives à faible empreinte carbone en faisant évoluer de manière positive et durable l'exploitation des énergies renouvelables telles que l'éolien, le solaire, l'hydroélectricité, l'hydrogène vert et la géothermie.
Découvrez comment Shell a utilisé des systèmes NVIDIA DGX™ afin de déterminer les limites salines pour la modélisation de gisements, de reconstruire des images 4K de manière itérative, de tester de nouveaux modèles pour l’industrie énergétique et de mettre en œuvre de nouveaux types de matériaux durables.
Apprenez comment la société Stone Ridge Technology a accéléré la simulation de gisements en eaux profondes, de gisements pétroliers offshore et de gisements de gaz en haute mer avec des modèles dotés de plusieurs millions de paramètres grâce à l'utilisation d'ECHELON 2.0 sur un cluster HPC5 d’Eni.
Apprenez comment les entreprises de l’industrie énergétique utilisent l’IA pour améliorer la production d'énergie et réduire les coûts d’exploitation.
Découvrez comment Shell a utilisé des systèmes NVIDIA DGX afin de déterminer les limites salines pour la modélisation de gisements, de reconstruire des images 4K de manière itérative, de tester de nouveaux modèles pour l’industrie énergétique et de mettre en œuvre de nouveaux types de matériaux durables.
Image courtesy of Shell.
Découvrez comment BP a réussi à accélérer jusqu’à 35 fois son environnement d’exécution en portant du code RTM sur un système NVIDIA HGX™ A100 et en exploitant la bibliothèque cuFFT.
* Inscription requise.
Image courtesy of BP.
Apprenez comment Chevron a déployé NVIDIA IndeX® - un kit de développement pour la visualisation volumétrique 3D interactive - sous Microsoft Azure afin de rationaliser l’analyse des échantillons avec des volumes de données plus importants et dans des résolutions plus élevées.
Découvrez comment Stone Ridge Technology et Eni ont développé et commercialisé ECHELON afin de permettre aux ingénieurs d’accélérer un ensemble de modèles pour la simulation de gisements en eaux profondes, de gisements pétroliers offshore et de gisements de gaz en haute mer grâce à la puissance des GPU de NVIDIA.
Image courtesy of Stone Ridge Technology.
Apprenez comment Beyond Limits a développé une solution novatrice pour optimiser les workflows de planification sur le terrain grâce à un framework d’apprentissage par renforcement profond afin de déterminer où et quand placer les puits de production ou d’injection dans un réservoir modélisé.
Image courtesy of Beyond Limits.
Alors que le monde évolue vers un avenir tourné vers la durabilité, les leaders de l’industrie énergétique peuvent accélérer leurs charges de travail d'IA et de HPC grâce à la pile logicielle Full-Stack de NVIDIA. Le résultat ? Grâce aux technologies de NVIDIA, certains des centres de calcul intensif les plus puissants et les plus efficaces de l’industrie, exploités par des groupes comme Eni, ExxonMobil, Pétrobras, Saoudite Aramco, Total ou le Département de l’Énergie des États-Unis, se sont classés aux premières places des listes Top500 et Green500.
Notre collaboration nous fournit une importante valeur ajoutée car nous bénéficions désormais de toute l'expertise de NVIDIA dans le domaine de l’IA ainsi que d’une puissante plateforme HPC pour la conduite de nos projets d'étude. De même, l’architecture de Shell génère de la valeur significative pour NVIDIA en s'appuyant sur notre expérience reconnue pour apporter un maximum de réalisme et fournir des résultats concrets.
– Detlef Hohl, Scientifique en chef du calcul et de la Data Science, Shell
Shell collabore actuellement avec NVIDIA sur la génération de modèles de gisement plus réalistes (tels que des gisements sur un plan incliné) pour le stockage de CO2, sur des modèles de géologie en couches avec une hétérogénéité horizontale et verticale, sur des réseaux FNO à haute efficacité de calcul pour traiter des jeux de données d’entrée plus importants et fournir des prévisions acceptables sur une plus longue période (comme plusieurs centaines d’années) et sur des modèles de jumeaux numériques de nouvelle génération des profondeurs de la Terre pour les applications de capture et de stockage du carbone (CSC) en temps réel avec des fonctionnalités d'évaluation des incertitudes.
– Pandu Devarakota, Expert scientifique principal, Shell
En 2022, plus de 70 % des ressources de calcul du Centre de HPC propriétaire de BP étaient utilisés par des applications liées aux techniques de migration à temps inverse (RTM). Lors des tests de benchmarking et de validation des applications de RTM, nous avons constaté que l'exploitation d’un seul serveur NVIDIA HGX A100 sans compression pouvait fournir des performances d’exécution jusqu’à 35 fois plus élevées qu’avec notre cluster CLXAP en interne.
– Muhong Zhou, Développeuse senior de logiciels HPC, BP
Nous pouvons évaluer la contribution de l’IA au secteur énergétique dans trois champs d'application : la prévision énergétique, la capture du carbone et la maintenance prédictive. Les algorithmes d’IA sont par exemple utilisés à des fins de prévision énergétique, d'évaluation de la demande et d’optimisation de la valeur économique. L’IA peut être utilisée pour réduire les émissions de carbone en analysant des données à partir de sources multiples concernant la météo, le sol et le rendement des cultures, de manière à optimiser la logistique de la chaîne d'approvisionnement et de réduire notre empreinte carbone. L’IA peut également aider les entreprises du secteur énergétique à contrôler les performances de leurs ressources et de leurs équipements.
— Nayef Otaibi, Vice-président et Directeur de la technologie numérique, Saudi Aramco
L’industrie de l’exploration et de la production (E&P) génère une grande quantité de données incluant des journaux de forage, des données sismiques, des données de production, des données de forage et d’autres sources. Le traitement automatique du langage naturel (NLP) et les grands modèles de langage (LLM) permettent d’intégrer de nouvelles sources avec des ressources descriptives, de diagnostic, normatives et prédictives qui améliorent le retour sur investissement. En matière de modélisation de gisement, les applications de NLP et de LLM optimisent l’intégration des sources à partir de journaux de forage, de données sismiques et de données de production, ce qui nous permet d’obtenir des connaissances essentielles les surfaces souterraines dans le cadre de nos opérations.
— Saud Zakwani, Responsable de la Data Science, Petroleum Development Oman
L’IA peut faciliter la sélection et l’allocation des sites en rationalisant l'étude de la physique, de la géologie et de la métrologie de différents sites afin d’optimiser les parcs solaires ou éoliens de manière à les rendre plus rentables et productifs. Une fois les infrastructures mises en œuvre, les systèmes d’IA peuvent équilibrer le réseau et identifier la capacité de production à partir d’énergies renouvelables. L’IA peut par exemple aider à optimiser les installations à grande échelle de batteries afin de résoudre les problèmes de charge et de décharge ou de maintenance.
— Yehia Khoja, Ministère de l’Énergie, Responsable de l’IA et du développement commercial, Royaume d’Arabie saoudite
Les systèmes équipés de GPU NVIDIA A100 Tensor Core à 80 Go offrent des gains de performance exceptionnels par rapport au calcul basé sur le traitement CPU avec le simulateur de réservoirs en haute résolution INTERSECT de SLB.
Shearwater GeoServices optimise son logiciel de traitement sismique Reveal pour les GPU de NVIDIA afin d’aider les sociétés du secteur de l’énergie à améliorer leurs données sismiques et à exécuter efficacement des algorithmes d’imagerie à haute intensité de calcul.
Image fournie par MathWorks et AWS.
Apprenez comment les géoscientifiques peuvent utiliser des algorithmes de Deep Learning avec MATLAB sur des modèles AWS et avec l'IA afin de reconnaître automatiquement des caractéristiques géologiques distinctes dans les images sismiques.
Apprenez à développer et à déployer des modèles de classification des faciès sismiques basés sur l’IA en exploitant des ressources HPC basées sur le Cloud afin d’accélérer le prototypage et le développement avec des jeux de données sismiques 3D complexes.
Obtenez plus d’informations sur nos solutions d’IA et de HPC aussi bien matérielles que logicielles qui répondent aux besoins de l’industrie pétrolière et gazière.
Repoussez les limites de l’innovation commerciale et de l’optimisation avec NVIDIA DGX™ H100. Nouvelle itération des systèmes DGX à hautes performances de NVIDIA et fondation de l’architecture NVIDIA DGX SuperPOD™, le système NVIDIA DGX H100 vous offre des performances d’IA sans précédent grâce aux performances révolutionnaires du GPU NVIDIA H100 Tensor Core.
Conçue pour la mise en œuvre de l’IA sur les Data Centers, NVIDIA DGX SuperPOD™ est une infrastructure novatrice qui permet aux services informatiques de fournir des performances de pointe, sans faire le moindre compromis, à chaque utilisateur et pour chaque charge de travail. DGX SuperPOD propose une infrastructure accélérée par GPU à la pointe de la technologie ainsi que des performances entièrement évolutives pour faciliter le traitement des charges de travail d’IA et de HPC les plus exigeantes, avec des résultats avérés dans toutes les industries.
NVIDIA DGX Cloud est une solution multi-nœuds pour l’entraînement de l’IA en tant que service qui a été optimisée pour répondre aux demandes uniques de l’IA dans les entreprises. Accédez à NVIDIA DGX Cloud pour profiter d’une solution logicielle et d’une infrastructure combinées pour l’entraînement de l'IA, qui inclut une suite logicielle Full-Stack pour les développeurs, une infrastructure à haut degré de fiabilité et des services d'assistance.
NVIDIA Grace™ Hopper™ Superchip est un CPU révolutionnaire aux performances accélérées, qui a été spécifiquement conçu pour les applications d’IA et de HPC à grande échelle. Cette solution de pointe fournit des performances jusqu’à 10 fois plus élevées pour les applications qui mobilisent plusieurs téraoctets de données, ce qui permet aux scientifiques et aux chercheurs de relever de nouveaux défis pour résoudre les problèmes les plus complexes au monde.
Le kit de développement logiciel (SDK) de NVIDIA pour le HPC comprend des compilateurs, des bibliothèques et des outils logiciels incontournables qui contribuent à maximiser la productivité des développeurs ainsi que les performances et la portabilité des applications de modélisation et de simulation pour le HPC.
Grâce à NVIDIA AI Enterprise, les entreprises de l'industrie énergétique peuvent accélérer le développement d’applications pour des cas d'utilisation tels que la simulation de gisement, le traitement sismique et la maintenance prédictive. Commencez à exploiter les solutions d’IA de NVIDIA en suivant gratuitement des ateliers supervisés.
L’environnement logiciel de GPU virtuels (vGPU) conçu par NVIDIA délivre de puissantes capacités graphiques dans des champs d’application allant de stations de travail virtuelles à haute intensité jusqu’aux workflows de Data Science et d’IA, permettant ainsi aux services informatiques de tirer parti des avantages de la virtualisation en matière de gestion et de sécurité ainsi que des performances incomparables des GPU de NVIDIA nécessaires à l’exécution des charges de travail modernes.
NVIDIA NeMo™, qui fait partie intégrante de la plateforme d'IA de NVIDIA, est un framework d'entreprise de bout en bout natif dans le Cloud à même de faciliter la conception, la personnalisation et le déploiement des modèles d’IA générative avec des milliards de paramètres. Les sociétés du secteur énergétique peuvent ainsi tester de nouveaux LLM à grande échelle pour l’analyse des sentiments afin de prédire l'évolution des prix du pétrole, mais aussi intégrer en toute transparence des journaux de forage, des données sismiques et des données de production pour générer des informations en temps réel.
La plateforme NVIDIA Metropolis inclut des kits et des outils de développement accélérés par GPU qui permettent de concevoir, de déployer et de faire évoluer des applications d'IoT et d’analyse vidéo optimisées par l’IA de l’Edge au Cloud.
Exploitez NVIDIA RAPIDS™ pour mettre en œuvre une grande variété d'algorithmes d'apprentissage automatique accélérés par GPU (incluant XGBoost, cuGRAPH’s single-source shortest path, cuML’s k-nearest neighbor (KNN), DBSCAN et des modèles de régression logistique) afin de procéder à une analyse évolutive de vos jeux de données.
Découvrez les différents composants de NVIDIA Modulus,formez-vous aux bases du Deep Learning reposant sur la physique et apprenez la façon dont le framework s’intègre à la plateforme Omniverse dans son ensemble.
Apprenez à simplifier et à améliorer la portabilité et l’efficacité de votre code en utilisant un environnement conteneurisé pour le développement d’applications HPC.
Apprenez à utiliser la plateforme NVIDIA Base Command™ pour accélérer les charges de travail conteneurisées pour l’entraînement des modèles d'IA, à identifier les outils nécessaires à la mise en œuvre d'un Centre d’excellence pour l’IA et à configurer, modifier et exécuter des conteneurs Docker à partir de NVIDIA NGC™.
Transformez vos charges de travail d’IA avec le GPU NVIDIA H100 Tensor Core, incluant la technologie de GPU multi-instances (MIG), un moteur de transformation et la suite logicielle NVIDIA AI Enterprise.
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