Microsoft は、自社の Azure HPC サービスにより、Surface ラップトップの設計プロセスの長さを短縮できたと自慢しており、特にヒンジの設計プロセスは 1 回の反復に短縮され、将来的には AI を使用してさらに改善したいと考えています。

による 主任エンジニア プラサド・ラガベンドラ, Abaqus FEA ソフトウェアは、2015 年から Azure HPC に実装されています。2016 年までに、レドモンドは、Surface Pro 4 とオリジナルの Surface ラップトップの製品レベルの構造シミュレーションをオンプレミス サーバーから Azure HPC に完全に移行しました。

機械設計の世界に詳しくない人のために説明すると、コンピューター支援設計 (CAD) モデル、またはすべてのコンポーネントを備えたラップトップのデジタル図面が、有限要素解析 (FEA) モデルに変換されます。 FEA モデルは、温度の影響や、機械が落下したときに受ける力などをシミュレートできます。これにより、物理的なプロトタイプが製造され、実際のテストで実行される前に行う必要がある調整や設計の選択がわかります。

「数日間で数百回のシミュレーションが実行され、デバイスを堅牢にするためのさまざまな設計アイデアとソリューションが評価されます」と Raghavendra 氏は説明しました。

前述のヒンジの場合、ラップトップは落ちやすいため、落として角に着地したときの動作をグラフィックで表現することで、エンジニアリング チームは内部部品が受ける衝撃と応力レベルを視覚化することができました。

この動的落下シミュレーションは、Abaqus Explicit ソルバーを使用して、Azure HPC クラスターの数百のコアで実行されました。Abaqus Explicit ソルバーは、重い電子機器の落下や自動車事故などの短時間の一時的で動的イベントに使用されるシミュレーション ツールです。この場合、ソルバーは特に Azure HPC クラスター用に最適化されており、シミュレーションを数千コアまでスケールアップできます。

「これにより、主要な問題を特定し、適切な設計改善を行うことができました」とラガヴェンドラ氏は 15 月 XNUMX 日の投稿で説明しました。設計の反復が XNUMX 回だけ必要だったため、ツール、プロトタイピング、テストのコストが節約され、時間も節約でき、これは大きな意味を持つと彼は述べました。エンジニアは高価です。

時間について言えば、以前はシミュレーション自体に数日かかっていましたが、北米西部と東南アジアの両方にある Azure HPC サーバーでは、現在では数時間かかることに上司のエンジニアは気づきました。ブログによると、HPC リソースへの切り替えにより、「何百万もの自由度を持つ大規模なモデルが日常的になり、簡単に解決できるようになりました」。

Microsoft は、これまでに得た経験を基にして、より多くのリソースを追加し、マルチフィジックス モデリングのさらに優れたスケーラビリティを可能にする予定です。

「製品作成において機械学習と AI を可能にする大きなチャンスがあります」とラガベンドラ氏は書いています。 ®

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• 情報源： https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2024/04/22/microsoft_surface_ai_design/