Computação Sustentável

A Siemens Gamesa está aproveitando a plataforma de gêmeos digitais da NVIDIA, com tecnologia Omniverse e frameworks de IA como o Modulus, para criar modelos virtuais altamente precisos de parques eólicos inteiros. Isso permite a simulação rápida e em tempo real do posicionamento e dos efeitos de esteira das turbinas, otimizando layouts para aumentar a produção de energia em até 20% em comparação com os designs anteriores e reduzindo os tempos de simulação de semanas para minutos.

Ao acelerar esse processo, a Siemens Gamesa pode maximizar a geração de energia limpa, reduzir os custos operacionais e apoiar com mais eficácia a transição global para a energia renovável.

A litografia computacional, um passo fundamental na manufatura de chips, exige enorme poder computacional, e os métodos tradicionais baseados em CPU tornaram-se um gargalo à medida que as cargas de trabalho superam rapidamente a escalabilidade de hardware. 

O cuLitho da NVIDIA aproveita a aceleração de GPU na arquitetura Hopper™ para acelerar a litografia em 40 vezes, reduzir os requisitos de energia e espaço em até 9 vezes e 8 vezes, respectivamente, e reduzir o tempo de processamento de máscaras de semanas para o período da noite. Em parceria com líderes como TSMC, ASML e Synopsys, o cuLitho está transformando a produção de silício, permitindo novas técnicas avançadas e ajudando a tornar as tecnologias de semicondutores mais eficientes, previsíveis e econômicas.

A dinâmica de fluidos computacional industrial (CFD) é extremamente intensiva em recursos e energia, consumindo aproximadamente 25 bilhões de horas de CPU anualmente. Ao adotar a aceleração de GPU e frameworks com IA, como o NVIDIA PhysicsNeMo™, os principais provedores de software e plataformas de CFD agora alcançam simulações até 36 vezes mais rápidas, reduzindo drasticamente o uso de energia e os custos em comparação com os sistemas tradicionais apenas com CPU. Por exemplo, a execução de clusters acelerados por GPU pode economizar US$ 19 milhões e 37 GWh de energia em comparação com a infraestrutura de CPU equivalente, tornando o CFD de alta fidelidade muito mais sustentável e apoiando as empresas em seus esforços para reduzir as emissões de carbono e alcançar a neutralidade de carbono.

O NVIDIA RAPIDS™ Accelerator para Apache Spark utiliza GPUs para acelerar pipelines de ciência de dados e análise de ponta a ponta, permitindo que as empresas concluam cargas de trabalho do Spark até 6 vezes mais rápido sem alterações de código. Isso resulta em custos de infraestrutura até 5 vezes menor e consumo de energia 6 vezes menor, ajudando as empresas a economizar quase US$ 125 milhões e reduzir o uso de energia em 10 GWh em comparação com as soluções apenas com CPU. Ao permitir análises escaláveis, eficientes e interativas para casos de uso, como previsão de demanda e detecção de fraudes, o acelerador suporta tanto insights avançados quanto metas de sustentabilidade.

A renderização de efeitos visuais e animação de alta qualidade é extremamente intensiva em recursos e energia, consumindo quase 10 bilhões de horas de CPU anualmente e criando emissões de carbono significativas. 

Ao mudar para a aceleração de GPU NVIDIA RTX™, os principais estúdios alcançaram aumentos de desempenho de até 46 vezes, reduzindo o uso de energia em 10 vezes e as despesas de capital em 6 vezes em comparação com os farms de renderização baseados em CPU. Essa mudança permite que os estúdios ofereçam cenas fotorrealistas mais rapidamente e de forma mais sustentável, com o potencial de economizar US$ 900 milhões e 215 GWh de energia em todo o mundo.