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Trasforma i carichi di lavoro IA nel sottosuolo con il calcolo ad alte prestazioni (HPC) e la visualizzazione.
Le aziende petrolifere stanno diventando aziende energetiche integrate che utilizzano processi migliorati per esplorare, produrre, trasportare e distribuire meglio i carburanti ai consumatori di tutto il mondo. Le iniziative globali per la decarbonizzazione stanno accelerando la transizione dai combustibili fossili ai combustibili alternativi con una minore impronta di carbonio, inoltre stanno scalando le energie rinnovabili, eolica, solare, nucleare, idroelettrica, a idrogeno verde e geotermica.
Scopri come Shell utilizza i sistemi NVIDIA DGX™ per determinare i confini salini nella modellazione dei giacimenti, consentire la ricostruzione iterativa di immagini 4K, testare nuovi progetti per impianti industriali e promuovere progressi nella sostenibilità dei nuovi materiali.
Scopri come Stone Ridge Technology accelera le simulazioni di giacimenti in acque profonde con milioni di celle, giacimenti petroliferi offshore e giacimenti di gas in acque profonde con ECHELON 2.0 in esecuzione sul cluster HPC5 di Eni.
Impara dalle compagnie energetiche che usano l'IA per migliorare la produzione di energia e ridurre i costi operativi.
Accelera i flussi di lavoro delle applicazioni HPC per le esplorazioni nel settore energetico utilizzando modelli nativi cloud pre-ottimizzati in AWS Energy HPC Orchestrator e negli NVIDIA Energy Samples.
AWS
Scopri come Saudi Aramco ha creato un assistente IA per migliorare l'elaborazione dei dati sismici, compilato mediante LLM NVIDIA® TensorRT™, implementato con NVIDIA Triton™ Inference Server e ottimizzato con NVIDIA NeMo Guardrails.
Saudi Aramco
Scopri come Petrobras ha creato SolverBR, un solutore lineare specializzato basato sulla CPU NVIDIA Grace con Arm®, ottenendo un'accelerazione massima del 60% nelle simulazioni dei serbatoi.
Shell sta rivoluzionando la modellazione dello stoccaggio di CO2 accelerando le simulazioni di 100.000 volte con NVIDIA Modulus, un framework open source per la creazione, l'addestramento e l'ottimizzazione di modelli di apprendimento automatico per la fisica.
Shell
Armada, membro di NVIDIA Inception, costruisce data center edge con tecnologia NVIDIA utilizzati dalle principali società dell'industria pesante per eseguire da remoto applicazioni IA e HPC con connettività affidabile.
Armada
Mentre il mondo si muove verso un futuro più sostenibile, i leader globali nel settore energetico stanno accelerando i carichi di lavoro HPC e IA con la piattaforma full-stack di NVIDIA. Il risultato? Alcuni dei supercomputer più potenti ed efficienti del settore, tra cui quelli di Eni, ExxonMobil, Petrobras, Saudi Aramco, Total e del Department of Energy degli Stati Uniti, sono basati su tecnologia NVIDIA e si posizionano costantemente tra i primi nelle classifiche TOP500 e Green500 .
Nella ricerca del delicato equilibrio tra produzione di energia e decarbonizzazione, l'IA generativa si sta affermando come un catalizzatore di vitale importanza per il cambiamento. La nostra collaborazione con NVIDIA accelererà la creazione di soluzioni di IA generativa su misura, consentendo ai nostri clienti di ottimizzare le operazioni, migliorare l'efficienza e ridurre al minimo la loro impronta carbonica nel complesso.
— Olivier Le Peuch, Amministratore delegato, SLB
Possiamo esaminare il contributo dell'IA al settore energetico da tre punti di vista: previsione energetica, cattura della CO2 e manutenzione predittiva. Gli algoritmi IA vengono utilizzati nella previsione energetica, per prevedere la domanda di energia e per ottimizzare il valore economico. L'IA può essere utilizzata per ridurre le emissioni di anidride carbonica mediante l'analisi dei dati provenienti da più fonti circa le condizioni meteorologiche, il suolo e la resa delle colture, al fine di ottimizzare la logistica della catena di approvvigionamento e ridurre l'impronta carbonica. Inoltre, l'IA può aiutare le aziende del settore energetico a monitorare le prestazioni di risorse e impianti.
— Nayef Otaibi, Vicepresidente e Chief Digital Officer, Saudi Aramco
Shell collabora con NVIDIA per offrire modelli di serbatoio 3D più realistici (ad esempio, serbatoio di immersione) per lo stoccaggio della CO2, la geologia stratificata con eterogeneità orizzontale e verticale, le reti basate su FNO efficienti dal punto di vista computazionale, che gestiscono set di dati di input più grandi e forniscono previsioni accettabili su periodi di tempo più lunghi (centinaia di anni), e modelli di gemelli digitali di nuova generazione degli strati profondi della terra, per la cattura e lo stoccaggio della CO2 (CCS) in tempo reale con valutazione dell'incertezza.
– Pandu Devarakota, Principal Science Expert, Shell
Il settore dell'esplorazione e produzione (E&P) genera una grande quantità di dati, tra cui log sui pozzi, dati sismici, dati sulla produzione, dati sulle trivellazioni e altre fonti. L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) offrono la possibilità di integrare le fonti con informazioni descrittive, diagnostiche, prescrittive e predittive che migliorano il ritorno sull'investimento. Nella modellazione dei serbatoi, l'NLP e gli LLM migliorano l'integrazione delle fonti provenienti da log sui pozzi, dati sismici e dati sulla produzione, offrendo una comprensione critica del sottosuolo molto preziosa per le nostre operazioni.
– Saud Zakwani, Responsabile Data Science, Petroleum Development Oman
SLB collabora con NVIDIA su modelli di base di IA generativa specifici per settore su tutte le piattaforme globali di SLB, tra cui la piattaforma digitale Delfi™ e la piattaforma per dati e IA Lumi™, usando NVIDIA NeMo, parte della piattaforma software NVIDIA AI Enterprise, per sviluppare un'IA generativa personalizzata che può essere eseguita nel data center, in qualsiasi cloud o all'edge.
CMG collabora con NVIDIA per sviluppare e ottimizzare ulteriormente le sue soluzioni per le simulazioni sotto la superficie terrestre in termini di velocità, prestazioni ed efficienza energetica, oltre alla produzione tradizionale e alla transizione energetica.
Shearwater consolida la sua collaborazione con NVIDIA per innovare l'elaborazione e l'imaging sotto la superificie terrestere con prestazioni più elevate in termini di watt, efficienza energetica e minori emissioni con il superchip Grace Hopper™ di NVIDIA.
SoftServe utilizza reti neurali basate su dati fisici e alimentate da NVIDIA Modulus per trovare il flusso ottimale per la misurazione virtuale nei pozzi con pompe elettriche sommergibili (ESP), migliorando il ciclo di vita e la redditività degli impianti.
La nostra collaborazione con NVIDIA offre un grande valore aggiunto perché NVIDIA mette a disposizione competenze in IA e una potente piattaforma HPC per condurre questi studi. In ritorno, Shell aggiunge realismo e fornisce l'esperienza energetica che offre un grande valore a NVIDIA.
–Detlef Hohl, Scienziato direttore del calcolo e della scienza dei dati, Shell
Shell collabora attivamente con NVIDIA: modelli di giacimenti 3D più realistici (ad es.: giacimenti a immersione) per lo stoccaggio di CO2, geologia su più livelli con eterogeneità orizzontale e verticale, reti FNO efficienti dal punto di vista computazionale, che gestiscono set di dati di input più voluminosi e forniscono previsioni accettabili su periodi più lunghi (centinaia di anni) e modelli digital twin di deep earth di nuova generazione per applicazioni di acquisizione e stoccaggio del carbonio (CCS) in tempo reale con valutazione dell'incertezza.
— Pandu Devarakota, Principal Science Expert, Shell
Nel 2022, oltre il 70% delle risorse di calcolo del BP Center for High-Performance Computing veniva utilizzato da applicazioni correlate alla migrazione inversa (RTM). Nel benchmarking RTM e nei test di convalida, abbiamo rilevato che una NVIDIA HGX A100 senza compressione raggiunge un'accelerazione del runtime fino a 35 volte superiore rispetto al nostro cluster CLXAP.
– Muhong Zhou, Sviluppatore software HPC senior, BP
Possiamo esaminare il contributo dell'IA al settore energetico da tre dimensioni: previsione energetica, acquisizione del carbonio e manutenzione predittiva... Gli algoritmi IA vengono utilizzati per le previsioni energetiche, per prevedere la domanda di energia e per ottimizzare il valore economico... L'IA può essere utilizzata per ridurre le emissioni di carbonio analizzando i dati provenienti da più fonti su condizioni meteorologiche, suolo e resa delle colture... per ottimizzare la logistica della supply chain e ridurre l'impronta di carbonio... L'IA può anche aiutare le aziende energetiche a monitorare le prestazioni delle risorse e delle apparecchiature.
— Nayef Otaibi, Vice Presidente e Chief Digital Officer, Saudi Aramco
Il settore dell'esplorazione e della produzione (E&P) genera una grande quantità di dati, tra cui registri di pozzi, dati sismici, dati di produzione, dati di perforazione e altre origini. L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) hanno fornito la possibilità di integrare le fonti con informazioni descrittive, diagnostiche, prescrittive e predittive che migliorano il ROI. Nella modellazione dei giacimenti, l'NLP e gli LLM migliorano l'integrazione di fonti da registri di pozzi, dati sismici e dati di produzione, aumentando la comprensione del sottosuolo in modo significativo per le nostre operazioni.
— Saud Zakwani, Direttore della scienza dei dati, Petroleum Development Oman
L'IA può aiutare nella selezione e nell'allocazione dei siti studiando la fisica, la geologia e la metrologia di diverse località per ottimizzare gli impianti solari o i parchi eolici e renderli più convenienti e produttivi. Una volta distribuite le strutture, possiamo considerare l'uso dell'IA per bilanciare la rete e identificare la capacità di produzione prevista dall'energia rinnovabile. L'IA può aiutare a ottimizzare una grande installazione di batterie, ad esempio in caso di problemi di carico e scarico o di manutenzione.
— Yehia Khoja, Ministero dell'Energia, Direttore dell'IA e dello sviluppo aziendale, Regno dell'Arabia Saudita
Scopri l'hardware e i software IA e HPC per il settore dei combustibili fossili.
NVIDIA DGX™ H200 è il portento dell'IA che è alla base di NVIDIA DGX SuperPOD™ e DGX BasePOD™, accelerata dalle prestazioni rivoluzionarie della GPU NVIDIA H200 Tensor Core. Ottieni 32 petaFLOPS di prestazioni IA e una rete 2 volte più veloce rispetto alla generazione precedente, oltre alla scalabilità ad alta velocità con l'architettura DGX H200.
NVIDIA DGX SuperPODè una piattaforma per infrastrutture di data center IA che consente all'IT di offrire prestazioni senza compromessi per ogni utente e carico di lavoro. DGX SuperPOD offre un'infrastruttura accelerata leader e prestazioni agili e scalabili per i carichi di lavoro IA e HPC più impegnativi, con risultati comprovati nel settore.
NVIDIA DGX™ Cloud è una piattaforma di IA completa e scalabile per gli sviluppatori che offre capacità scalabile basata sulla più recente architettura NVIDIA e co-ingegnerizzata con i principali fornitori di servizi cloud (CSP) del mondo.
Il superchip NVIDIA Grace™ Hopper™ è un'innovativa CPU accelerata progettata da zero per applicazioni IA e HPC su vastissima scala. Il superchip fornisce prestazioni fino a 10 volte superiori per le applicazioni che eseguono terabyte di dati, consentendo a scienziati e ricercatori di arrivare a soluzioni senza precedenti per i problemi più complessi del mondo.
Il Kit di sviluppo software (SDK) NVIDIA HPC include compilatori, librerie e strumenti software comprovati e strumenti software essenziali per massimizzare la produttività degli sviluppatori, le prestazioni e la portabilità delle applicazioni di modellazione e simulazione HPC.
Con NVIDIA AI Enterprise, le aziende del settore energetico possono accelerare lo sviluppo di applicazioni per casi d'uso, come la simulazione di serbatoi, l'elaborazione dei dati sismici e la manutenzione predittiva. Scopri come accedere a NVIDIA AI Enterprise con laboratori gratuiti per iniziare i test.
Il software NVIDIA vGPU consente potenti prestazioni della GPU per carichi di lavoro che vanno dalle workstation virtuali ad alto contenuto grafico alla scienza dei dati e all'IA, consentendo all'IT di sfruttare i vantaggi gestionali e di sicurezza della virtualizzazione, nonché le prestazioni delle GPU NVIDIA, necessarie per i carichi di lavoro moderni.
NVIDIA NeMo è una piattaforma end-to-end per lo sviluppo di IA generativa personalizzata, tra cui modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), IA multimodale, visione artificiale e AI vocale, in qualsiasi luogo. NeMo fa parte di NVIDIA AI Foundry, una piattaforma e un servizio per la creazione di modelli di IA generativa personalizzati con dati aziendali e conoscenze specifiche per dominio.
NVIDIA Metropolis è un framework applicativo, un set di strumenti per sviluppatori e un ecosistema di partner che riunisce dati visivi e intelligenza artificiale per migliorare l'efficienza operativa e la sicurezza in ambiti quali sanità, logistica, produzione industriale, vendita al dettaglio e altro ancora. Contribuisce alla comprensione dei dati provenienti da trilioni di sensori per alcune delle transazioni fisiche più importanti al mondo.
Usa NVIDIA RAPIDS™ per applicare una vasta gamma di algoritmi di machine learning accelerati da GPU, tra cui XGBoost, cuGRAPH single-source shortest path, cuML k-nearest neighbor (KNN), DBSCAN e la regressione logistica, per l'analisi dei dati su larga scala.
Comprendi i vari elementi costitutivi di NVIDIA Modulus, le basi del deep learning basato sulla fisica e come il framework si integra con la piattaforma NVIDIA Omniverse™.
Scopri come ridurre la complessità e migliorare la portabilità e l'efficienza del codice utilizzando un ambiente containerizzato per lo sviluppo di applicazioni HPC.
Scopri come utilizzare la piattaforma NVIDIA Base Command™ per accelerare i carichi di lavoro di training con IA containerizzati, identificare gli strumenti necessari per creare un centro di eccellenza IA e acquisire le basi per lavorare con, modificare ed eseguire i container Docker da NVIDIA NGC™.
Trasforma i carichi di lavoro IA con la GPU NVIDIA H100 Tensor Core, con Multi-Instance GPU (MIG), Transformer Engine e NVIDIA AI Enterprise.
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