持続可能なコンピューティング

Siemens Gamesa は、Omniverse と Modulus などの AI フレームワークを活用した NVIDIA のデジタル ツイン プラットフォームを活用し、風力発電所全体の高精度な仮想モデルを作成しています。 これにより、タービンの配置とウェイク効果の迅速なリアルタイムのシミュレーションが可能になり、レイアウトを最適化してエネルギー出力を以前の設計と比較して最大 20% 向上させ、シミュレーション時間を数週間から数分に短縮できます。

このプロセスを高速化することで、Siemens Gamesa は、クリーンエネルギー生成の最大化、運用コストの削減、そして再生可能エネルギーへの世界的な移行をより効果的に支援できます。

チップ製造の中心となるステップである計算リソグラフィーは、膨大なコンピューティング能力を要求します。従来の CPU ベースの手法は、ワークロードの急速な増加がハードウェアの拡張を上回るにつれて、ボトルネックとなっています。 

NVIDIA の cuLitho は、Hopper™ アーキテクチャで GPU 高速化を活用することで、リソグラフィーの 40 倍の高速化、エネルギーとスペースの要件をそれぞれ最大 9 倍と 8 倍の削減、マスク処理時間の数週間から一晩へと短縮を実現しています。 TSMC、ASML、Synopsys などのリーダーと提携して、cuLitho はシリコン本番環境を変革し、新しい先進技術を実現し、半導体技術を効率的、予測可能、コスト効率の高いものにしています。

産業用計算流体力学 (CFD) は、非常にリソースとエネルギーを要する分野であり、年間約 250 億の CPU コア時間を消費します。 GPU 高速化と NVIDIA PhysicsNeMo™ などの AI を活用したフレームワークを採用することで、主要な CFD ソフトウェア プロバイダーとプラットフォームは、従来の CPU のみのシステムと比較して、最大 36 倍高速化されたシミュレーションを実現し、エネルギー使用量とコストを大幅に削減しました。 例えば、GPU アクセラレーテッド クラスターを実行することで、同等の CPU インフラストラクチャと比較して 1,900 万ドルと 37 GWh のエネルギーを節約できます。これにより、忠実度の高い CFD がより持続可能なものとなり、炭素排出量を削減し、ネット ゼロを達成する企業の取り組みを支援します。

Apache Spark 向け NVIDIA RAPIDS™ Accelerator は、GPU を活用してエンドツーエンドのデータサイエンスと分析パイプラインを高速化します。これにより、企業はコードを変更することなく、Spark ワークロードを最大 6 倍に高速化できます。 これにより、インフラコストを最大で 5 分の 1 まで削減し、電力消費量を最大 6 分の 1 まで削減でき、典型的な組織は、CPU のみのソリューションと比較して 1 億 2,500 万ドル近く節約し、10 GWh のエネルギー使用量を削減できます。需要予測や不正検出などのユースケースにおいて、スケーラブルで効率的な対話型分析を可能にすることで、このアクセラレーターは、高度な洞察と持続可能性目標の両方を支援します。

高品質な視覚効果とアニメーションのレンダリングは、非常にリソースとエネルギーを要し、年間約 100 億 CPU コア時間を消費し、大幅な二酸化炭素排出量を発生させます。 

NVIDIA RTX™ GPU 高速化に切り替えることで、主要なスタジオは最大 46 倍のパフォーマンス向上を実現し、CPU ベースのレンダリングファームと比較して、エネルギー使用量を 10 分の1、資本支出を 6 分の1に削減しました。この移行により、スタジオはフォトリアルなシーンをより迅速かつ持続可能な方法で提供できるようになり、業界は 9 億ドルと 215 GWh のエネルギーを世界中で節約できる可能性があります。