Microsoft похвасталась, что ее собственная служба Azure HPC смогла сократить продолжительность процесса проектирования ноутбуков Surface — особенно для шарнира, который был сокращен до одной итерации, и надеется использовать ИИ, чтобы добиться еще большего успеха в будущем.

По главный инженер Прасад РагхавендраПрограммное обеспечение Abaqus FEA внедряется в Azure HPC с 2015 года. К 2016 году Редмонд полностью перенес структурное моделирование на уровне продукта для Surface Pro 4 и оригинального ноутбука Surface в Azure HPC с локальных серверов.

Для тех, кто не разбирается в мире механического проектирования, это работает следующим образом: модели компьютерного проектирования (САПР) — или цифровые чертежи ноутбука со всеми его компонентами — преобразуются в модели анализа методом конечных элементов (FEA). Модели FEA могут затем моделировать такие вещи, как воздействие температуры или силы, возникающие при падении машины. Это дает информацию о любых корректировках или выборе конструкции, которые необходимо внести до того, как физический прототип будет изготовлен и пройден в реальных испытаниях.

«В течение нескольких дней выполняются сотни симуляций для оценки различных дизайнерских идей и решений, позволяющих сделать устройство надежным», — объяснил Рагхавендра.

В случае с вышеупомянутым шарниром график, изображающий его движение, когда ноутбук падает и приземляется на угол (поскольку ноутбуки имеют тенденцию падать), позволил команде инженеров визуализировать удары и уровни напряжения, испытываемые его внутренними частями.

Это динамическое моделирование падения было выполнено на сотнях ядер кластера Azure HPC с использованием решателя Abaqus Explicit — инструмента моделирования, используемого для кратковременных переходных и динамических событий, таких как падение тяжелой электроники или автомобильные аварии. В этом случае решатели оптимизированы специально для кластеров Azure HPC, что позволяет масштабировать моделирование до тысяч ядер.

«Это позволило нам изолировать основную проблему и внести правильные улучшения в дизайн», — объяснил Рагавендра в сообщении от 15 апреля. Поскольку потребовалась всего одна итерация проектирования, он отметил, что были сэкономлены затраты на инструменты, прототипирование и тестирование, а также время, что может иметь большое значение. Инженеры дорогие.

Говоря о времени, раньше моделирование занимало несколько дней, но на серверах Azure HPC, которые расположены как в западной части Северной Америки, так и в Юго-Восточной Азии, главный инженер заметил, что теперь это занимает часы. Согласно блогу, «большие модели с миллионами степеней свободы стали рутинными и легко решаемыми» с переходом на ресурсы HPC.

Microsoft планирует использовать накопленный опыт, добавляя больше ресурсов и обеспечивая еще большую масштабируемость для мультифизического моделирования.

«Существует огромная возможность использовать машинное обучение и искусственный интеллект при создании продуктов», — написал Рагхавендра. ®

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
• ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• ПлатонЭСГ. Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
• ПлатонЗдоровье. Биотехнологии и клинические исследования. Доступ здесь.
• Источник: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2024/04/22/microsoft_surface_ai_design/