माइक्रोसॉफ्ट ने दावा किया है कि उसकी अपनी एज़्योर एचपीसी सेवा उसकी सरफेस लैपटॉप डिजाइन प्रक्रिया की लंबाई को कम करने में सक्षम थी - विशेष रूप से एक हिंज के लिए, जिसे एक पुनरावृत्ति तक कम कर दिया गया था, और भविष्य में और भी बेहतर करने के लिए एआई का उपयोग करने की उम्मीद है।
के अनुसार प्रधान अभियंता प्रसाद राघवेंद्र, Abaqus FEA सॉफ़्टवेयर को 2015 से Azure HPC में लागू किया गया है। 2016 तक, Redmond ने Surface Pro 4 और मूल Surface लैपटॉप के लिए उत्पाद स्तर के संरचनात्मक सिमुलेशन को ऑन-प्रिमाइसेस सर्वर से Azure HPC में पूरी तरह से स्थानांतरित कर दिया था।
जो लोग मैकेनिकल डिज़ाइन की दुनिया में पारंगत नहीं हैं, उनके लिए यह इस तरह काम करता है: कंप्यूटर-एडेड डिज़ाइन (सीएडी) मॉडल - या इसके सभी घटकों के साथ लैपटॉप के डिजिटल चित्र - को परिमित तत्व विश्लेषण (एफईए) मॉडल में अनुवादित किया जाता है। FEA मॉडल तब तापमान के प्रभाव, या किसी मशीन को गिराए जाने पर अनुभव होने वाली ताकतों जैसी चीज़ों का अनुकरण कर सकते हैं। यह किसी भी समायोजन या डिज़ाइन विकल्पों को सूचित करता है जिन्हें भौतिक प्रोटोटाइप के निर्माण और वास्तविक दुनिया परीक्षणों के माध्यम से चलाने से पहले किए जाने की आवश्यकता होती है।
राघवेंद्र ने बताया, "कुछ ही दिनों में, डिवाइस को मजबूत बनाने के लिए विभिन्न डिजाइन विचारों और समाधानों का मूल्यांकन करने के लिए सैकड़ों सिमुलेशन निष्पादित किए जाते हैं।"
उपर्युक्त काज के मामले में, जब एक लैपटॉप गिराया जाता है और एक कोने पर गिरता है तो उसकी गति को दर्शाने वाला एक ग्राफिक - जैसे लैपटॉप गिरते हैं - ने इंजीनियरिंग टीम को इसके आंतरिक भागों द्वारा अनुभव किए गए प्रभाव और तनाव के स्तर की कल्पना करने की अनुमति दी।
उस डायनामिक ड्रॉप सिमुलेशन को एबाकस एक्सप्लिसिट सॉल्वर का उपयोग करके एज़्योर एचपीसी क्लस्टर के सैकड़ों कोर पर निष्पादित किया गया था - भारी इलेक्ट्रॉनिक्स या कार दुर्घटनाओं जैसी संक्षिप्त क्षणिक और गतिशील घटनाओं के लिए उपयोग किया जाने वाला सिमुलेशन टूल। इस मामले में, सॉल्वर को विशेष रूप से Azure HPC क्लस्टर के लिए अनुकूलित किया गया है, जिससे सिमुलेशन को हजारों कोर तक स्केल करने की अनुमति मिलती है।
राघवेंद्र ने 15 अप्रैल की एक पोस्ट में बताया, "इससे हमें मुख्य मुद्दे को अलग करने और सही डिज़ाइन सुधार करने में मदद मिली।" क्योंकि केवल एक डिज़ाइन पुनरावृत्ति की आवश्यकता थी, उन्होंने नोट किया कि टूलींग, प्रोटोटाइपिंग और परीक्षण लागत बचाई गई थी, साथ ही समय भी - जो बहुत मायने रख सकता है। इंजीनियर महंगे हैं.
समय की बात करें तो, सिमुलेशन में स्वयं कई दिन लगते थे, लेकिन एज़्योर एचपीसी सर्वर पर - जो पश्चिमी उत्तरी अमेरिका और दक्षिण पूर्व एशिया दोनों में स्थित हैं - बॉस इंजीनियर ने देखा कि अब इसमें घंटों लगते हैं। ब्लॉग के अनुसार, एचपीसी संसाधनों पर स्विच के साथ, "लाखों डिग्री की स्वतंत्रता वाले बड़े मॉडल नियमित हो गए और आसानी से हल हो गए"।
माइक्रोसॉफ्ट ने अपने द्वारा प्राप्त अनुभव को आगे बढ़ाने, अधिक संसाधन जोड़ने और मल्टी-फिजिक्स मॉडलिंग के लिए और भी अधिक स्केलेबिलिटी सक्षम करने की योजना बनाई है।
राघवेंद्र ने लिखा, "उत्पाद निर्माण में मशीन लर्निंग और एआई को सक्षम करने का एक बड़ा अवसर है।" ®
- एसईओ संचालित सामग्री और पीआर वितरण। आज ही प्रवर्धित हो जाओ।
- प्लेटोडेटा.नेटवर्क वर्टिकल जेनरेटिव एआई। स्वयं को शक्तिवान बनाएं। यहां पहुंचें।
- प्लेटोआईस्ट्रीम। Web3 इंटेलिजेंस। ज्ञान प्रवर्धित। यहां पहुंचें।
- प्लेटोईएसजी. कार्बन, क्लीनटेक, ऊर्जा, पर्यावरण, सौर, कचरा प्रबंधन। यहां पहुंचें।
- प्लेटोहेल्थ। बायोटेक और क्लिनिकल परीक्षण इंटेलिजेंस। यहां पहुंचें।
- स्रोत: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2024/04/22/microsoft_surface_ai_design/
