計算流体力学 (CFD) シミュレーション
NVIDIA CUDA-X、NVIDIA Blackwell、AI physics での CFD シミュレーションを高速化し、NVIDIA Omniverse を活用してリアルタイムのインタラクティブなデジタル ツインを構築します。
ワークロード
アクセラレーテッド コンピューティング ツールと手法
シミュレーション / モデリング / 設計
産業
航空宇宙
自動車 / 輸送
製造業
産業
エネルギー
HPC / 科学コンピューティング
事業目標
イノベーション
投資収益率
市場投入までの時間の短縮
製品
NVIDIA CUDA-X
NVIDIA Omniverse
NVIDIA Data Center/Cloud
NVIDIA RTX GPU
概要
CFD シミュレーションでイノベーションを加速する
計算流体力学 (CFD) シミュレーション ツールは、物理的性能を迅速に評価する機能を提供します。これにより、物理的なプロトタイプの必要性が減少し、さまざまな業界と垂直分野における設計・開発プロセスで時間とコストを節約できます。
Cadence、Siemens、Synopsys、Dassault などの主要ソフトウェア プロバイダーは、NVIDIA CUDA-X™ ライブラリ、AI physics モデル、CUDA-X Python フレームワーク、最新の NVIDIA Blackwell GPU を活用して、ソルバーを桁違いに高速化し、シミュレーション時間を数日から数時間に短縮し、より高精度なシミュレーションを実現しています。
また、コンピューター支援エンジニアリング (CAE) の専門家は、リアルタイムの結果をデジタル ツイン環境に統合し、迅速な設計意思決定を下す能力も求めています。従来の CFD ソルバーとは異なり、AI physics サロゲート モデルは、リアルタイムの結果の取得を可能にし、後で従来の高精度 CFD ソルバーで検証できます。
物理ベースの NVIDIA RTX のレンダリングを実現する NVIDIA Omniverse™ API により、ソフトウェア開発者は、CFD アプリケーションで直接、完全にインタラクティブな物理ベースのレンダリングを作成できます。これにより、設計者やメーカーは、完全なエンジニアリング精度を備えたデジタル ツインと連携できます。
開発者は NVIDIA Blackwell GPU を使用して、NVIDIA Omniverse を CUDA-X で高速化された CFD ソルバーと AI physics モデルに統合し、リアルタイムのデジタル ツインを構築できます。流体シミュレーション用のデジタル ツイン構築向けの NVIDIA Omniverse Blueprint は、その実現方法をインタラクティブに実証するものです。
クイック リンク
技術的実装
リアルタイム CFD シミュレーションを開始する
リアルタイムのデジタル ツインの開発を始めるには、リアルタイムのコンピューター支援デジタル ツイン エンジニアリング向けの NVIDIA Omniverse Blueprint をお試しください。
このブループリントは、AI physics サロゲート モデル (CUDA-X の高速ソルバーのデータを使用してトレーニング済み) とインタラクティブな可視化を統合することで、リアルタイム デジタル ツインのリファレンス アーキテクチャを実証するものです。このブループリントは、Universal Scene Description (OpenUSD) を通じて CFD ソルバーまたは AI サロゲートを Omniverse に接続し、CFD シミュレーション結果のリアルタイムでの可視化を可能にする方法を示します。開発者は、PhysicsNeMo モデルをカスタム AI モデルに置き換えるなど、コンポーネントをモジュール化し、特定のユース ケースに合わせてワークフローをカスタマイズできます。
リアルタイム デジタル ツインのブループリントのアーキテクチャ
ここでは、開発者が NVIDIA のテクノロジでより高速な CFD シミュレーションを実現する、AI physics モデルのトレーニングとファインチューニングを開始する際に役立つブループリントの 4 つの機能を紹介します。これらの機能は、全体のブループリントの一部として、または個別に利用できます。
1. 基盤モデルをゼロからトレーニングまたはファインチューニングする
このブループリントは、シミュレーション データ (速度や圧力場など) を使用して AI サロゲート モデルのトレーニングとデプロイを行うオープンソースのフレームワークである PhysicsNeMo の事前トレーニングされた AI モデルを活用する方法を示します。PhysicsNeMo は、CFD データセットと基本モデルを組み合わせることで、ハイブリッド トレーニングをサポートし、トレーニング時間を短縮します。この特定のブループリントでは、自動車エアロダイナミクス向けの DoMINO モデルに NVIDIA NIM™ マイクロサービスを活用しています。
2. 大規模な AI Physics モデルの構築、トレーニング、ファインチューニング
開発者は NVIDIA PhysicsNeMo AI フレームワークを活用して、Navier-Stokes などの支配的な偏微分方程式 (PDE) をニューラル演算子やグラフ ニューラル ネットワーク (GNN) などの機械学習モデルに埋め込むことができます。このフレームワークは、CFD ソルバーと連携して、パラメトリックなトレーニング データセットを生成し、トレーニング中の記号微分を通じて物理法則を適用します。このブループリントは、PhysicsNeMo が Omniverse と統合し、デジタル ツインのリアルタイム フィードバック ループを可能にし、シミュレーションと運用上の意思決定を橋渡しする方法を示しています。
3. NVIDIA Blackwell によるシミュレーションの高速化
NVIDIA Blackwell アーキテクチャは、10 億セルのシミュレーションに必要な演算能力を提供します。NVIDIA GB200 Grace™ Blackwell スーパーチップ (GB200) は、超高帯域幅の CPU と GPU 間の通信を実現する NVIDIA NVLink™-C2C を搭載しています。これにより、CFD ワークフローは、大規模なドメイン分解とゴーストセルの更新に必要な複雑なデータ交換を効率的に管理できます。たとえば、CUDA-X と NVIDIA Grace Blackwell を活用して、Cadence は離着陸時の航空機全体を対象とした 100 億セル規模の大型シミュレーション (LES) で 48 倍以上の速度向上を実現しました。シミュレーション全体は、単一の NVIDIA GB200-NVL72 システムで実行され、シミュレーション 1 回あたりのコストを 7 分の 1 に削減しながら、約 30 万 CPU コアに相当する処理を実行しました。
また、NVIDIA Blackwell GPU は、CUDA® 対応のメッセージ パッシング インターフェイス (MPI) を活用して GPU 間通信を最適化し、シミュレーション サイズが劇的に増加しても、ほぼ線形のスケーリングを実現します。これは、現実世界に直接的な影響をもたらします。NVIDIA Blackwell により、エンジニアは精度や信頼性を犠牲にすることなく、高精度のエンドツーエンドの CFD シミュレーションを実行し、迅速な設計反復、リアルタイムのデジタル ツイン、運用分析の新しい可能性を解き放つことができます。
4. エンドツーエンドのワークフローの統合
開発者は、これらのテクノロジを統合パイプラインに組み合わせることができます。たとえば、CAD → メッシュ生成 → GPU で高速化された CFD 解析 → AI サロゲート → Omniverse の可視化といった流れが実現します。Ansys、Cadence、Siemens といった主要 ISV は、既にこれらの機能を顧客に提供しています。この統合は、最高水準の精度を維持しながら、インサイトを得るまでの時間を短縮し、CFD シミュレーション ソフトウェア内で迅速な設計の探索とリアルタイムの運用分析を可能にします。
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FAQ
NVIDIA CUDA-X と AI インフラは、数値計算負荷の高い部分を CPU でゼロからすべて記述するのではなく、GPU に最適化された CUDA-X ライブラリにオフロードすることで、流体シミュレーション (CFD、粒子ベースの流体など) をより高速化して大規模に実行します。
AI は、従来のソルバーの、力の増幅装置として機能します。このワークフローは、AI physics を活用することで、業界標準のソルバーからのデータを用いて AI サロゲート モデルをトレーニングします。これらのサロゲートは、元のソルバーの物理操作を模倣しますが、桁違いに高速に実行します。これにより、従来のソルバーだけでは計算上不可能だった大規模な設計空間の探索と最適化が可能になります。
インタラクティブ流体シミュレーション向けのデジタル ツイン向け NVIDIA Blueprint は、開発者がリアルタイムのインタラクティブな物理デジタル ツインを構築できるリファレンス ワークフローです。これは、高速ソルバー向けの NVIDIA CUDA-X ライブラリ、AI サロゲート モデルをトレーニングする AI physics フレームワーク (NVIDIA PhysicsNeMo など)、リアルタイムで高精度な可視化を実現する NVIDIA Omniverse ライブラリという、3 つのコア テクノロジを組み合わせています。このブループリントにより、エンジニアはオフラインで結果を数時間または数日待つことなく、流体力学シミュレーションを即座に可視化し、操作できるようになります。
従来の CFD はバッチ プロセスです。シミュレーションを設定し、ソルバーが計算するのを待って (多くの場合数時間)、その後で結果を分析します。 NVIDIA ブループリントは、AI サロゲート モデルを活用してフロー フィールドをほぼ即座に予測することで、インタラクティブ性を可能にします。これにより、エンジニアは仮想風洞内でジオメトリや境界条件を変更し、空気力学の影響を即座に確認できるため、高精度のソルバーで最終検証を実行する前に、迅速な設計反復が可能になります。
はい。このブループリントは、オープンで柔軟なリファレンス アーキテクチャとして設計されています。Synopsys、Cadence、Siemens、Altair といったパートナーの業界をリードするソルバーとの統合をサポートしています。さらに、標準データ フレームワークとして OpenUSD (Universal Scene Description) を採用しているため、複雑なファイル変換をすることなく、CAD ツール、CFD ソルバー、Omniverse 可視化環境の間でデータのシームレスな流れを確保します。
NVIDIA Omniverse ライブラリは、可視化を後処理からリアルタイムへと変革します。シミュレーション終了後に静止画像やビデオを生成する代わりに、Omniverse では、シミュレーションまたは AI 推論の実行中に 3D フロー フィールドをインタラクティブに表示できます。RTX のリアルタイム レイ トレーシングを活用して、煙、粒子、流線など、物理的に正確なビジュアルをデジタル ツイン内で直接レンダリングし、複雑なフロー構造の解釈や、技術者以外の関係者とのコラボレーションを簡単にします。