Microsoft har pralet med, at dets egen Azure HPC-tjeneste var i stand til at reducere længden af sin Surface-bærbare designproces – især for et hængsel, som blev reduceret til én iteration, og håber at bruge AI til at gøre det endnu bedre i fremtiden.
Ifølge ledende ingeniør Prasad Raghavendra, Abaqus FEA-software er blevet implementeret i Azure HPC siden 2015. I 2016 havde Redmond fuldt migreret strukturelle simuleringer på produktniveau for Surface Pro 4 og den originale Surface bærbare computer til Azure HPC fra lokale servere.
For dem, der ikke er fortrolige med den mekaniske designverden, fungerer det sådan her: computerstøttede designmodeller (CAD) - eller digitale tegninger af en bærbar computer komplet med alle dens komponenter - oversættes til finite element analyse (FEA) modeller. FEA-modellerne kan så simulere ting som virkningerne af temperatur eller de kræfter, der opleves, når en maskine tabes. Det informerer om eventuelle justeringer eller designvalg, der skal foretages, før en fysisk prototype fremstilles og køres gennem test i den virkelige verden.
"På få dage udføres hundredvis af simuleringer for at evaluere forskellige designideer og løsninger for at gøre enheden robust," forklarede Raghavendra.
I tilfældet med det førnævnte hængsel tillod en grafik, der viser dens bevægelse, når en bærbar computer tabes og lander på et hjørne - da bærbare computere har en tendens til at falde - ingeniørteamet til at visualisere påvirkningen og stressniveauet, som dens indre dele oplever.
Denne dynamiske faldsimulering blev udført på hundredvis af kerner i en Azure HPC-klynge ved hjælp af Abaqus Explicit solver – simuleringsværktøjet, der bruges til korte forbigående og dynamiske hændelser som at tabe tung elektronik eller bilulykker. I dette tilfælde er løserne optimeret til Azure HPC-klynger specifikt, hvilket gør det muligt for simuleringen at skalere op til tusindvis af kerner.
"Dette gjorde det muligt for os at isolere hovedproblemet og foretage de rigtige designforbedringer," forklarede Ragavendra i et indlæg den 15. april. Fordi der kun var behov for én designiteration, bemærkede han, at omkostninger til værktøj, prototyper og test blev sparet såvel som tid – hvilket kan betyde meget. Ingeniører er dyre.
Apropos tid, plejede simuleringerne selv at tage dage, men på Azure HPC-servere – som er placeret i både det vestlige Nordamerika og Sydøstasien – observerede chefingeniøren, at det nu tager timer. Ifølge bloggen blev "store modeller med millioner af frihedsgrader rutine og let løst" med skiftet til HPC-ressourcer.
Microsoft planlægger at bygge videre på den erfaring, det har opnået, tilføje flere ressourcer og muliggøre endnu større skalerbarhed for multi-fysisk modellering.
"Der er en enorm mulighed for at aktivere maskinlæring og kunstig intelligens i produktskabelse," skrev Raghavendra. ®
- SEO Powered Content & PR Distribution. Bliv forstærket i dag.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk dig selv. Adgang her.
- PlatoAiStream. Web3 intelligens. Viden forstærket. Adgang her.
- PlatoESG. Kulstof, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Affaldshåndtering. Adgang her.
- PlatoHealth. Bioteknologiske og kliniske forsøgs intelligens. Adgang her.
- Kilde: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2024/04/22/microsoft_surface_ai_design/
