Microsoft đã khoe rằng dịch vụ Azure HPC của riêng họ có thể giảm thời gian trong quá trình thiết kế máy tính xách tay Surface – đáng chú ý nhất là bản lề, được giảm xuống còn một lần lặp và hy vọng sẽ sử dụng AI để làm tốt hơn nữa trong tương lai.

Theo kỹ sư chính Prasad Raghavendra, Phần mềm Abaqus FEA đã được triển khai vào Azure HPC từ năm 2015. Đến năm 2016, Redmond đã di chuyển hoàn toàn mô phỏng cấu trúc cấp sản phẩm cho Surface Pro 4 và máy tính xách tay Surface ban đầu sang Azure HPC từ các máy chủ tại chỗ.

Đối với những người không thông thạo về thế giới thiết kế cơ khí, nó hoạt động như sau: các mô hình thiết kế có sự hỗ trợ của máy tính (CAD) – hoặc bản vẽ kỹ thuật số của một máy tính xách tay hoàn chỉnh với tất cả các thành phần của nó – được chuyển thành các mô hình phân tích phần tử hữu hạn (FEA). Sau đó, các mô hình FEA có thể mô phỏng những thứ như ảnh hưởng của nhiệt độ hoặc lực tác động khi máy bị rơi. Điều đó cho biết bất kỳ điều chỉnh hoặc lựa chọn thiết kế nào cần được thực hiện trước khi nguyên mẫu vật lý được sản xuất và chạy qua các thử nghiệm trong thế giới thực.

Raghavendra giải thích: “Trong vài ngày, hàng trăm mô phỏng được thực hiện để đánh giá các ý tưởng và giải pháp thiết kế khác nhau nhằm làm cho thiết bị trở nên mạnh mẽ”.

Trong trường hợp bản lề nói trên, hình ảnh mô tả chuyển động của nó khi máy tính xách tay bị rơi và rơi vào một góc – vì máy tính xách tay có xu hướng rơi – cho phép nhóm kỹ thuật hình dung được tác động và mức độ căng thẳng mà các bộ phận bên trong của nó gặp phải.

Mô phỏng thả động đó được thực thi trên hàng trăm lõi của cụm Azure HPC bằng bộ giải Abaqus Explicit – công cụ mô phỏng được sử dụng cho các sự kiện động và thoáng qua như đánh rơi thiết bị điện tử nặng hoặc tai nạn ô tô. Trong trường hợp này, các bộ giải được tối ưu hóa riêng cho các cụm Azure HPC, cho phép mô phỏng có quy mô lên tới hàng nghìn lõi.

Ragavendra giải thích trong một bài đăng ngày 15 tháng XNUMX: “Điều này cho phép chúng tôi xác định được vấn đề chính và thực hiện những cải tiến thiết kế phù hợp”. Bởi vì chỉ cần một lần lặp lại thiết kế, ông lưu ý rằng chi phí tạo công cụ, tạo mẫu và thử nghiệm cũng như thời gian đã được tiết kiệm – điều này có thể có ý nghĩa rất lớn. Kỹ sư đắt tiền.

Nói về thời gian, bản thân quá trình mô phỏng thường mất nhiều ngày, nhưng trên các máy chủ Azure HPC – được đặt ở cả Tây Bắc Mỹ và Đông Nam Á – kỹ sư trưởng nhận thấy rằng giờ đây việc này mất hàng giờ. Theo blog, “các mô hình lớn với hàng triệu bậc tự do đã trở thành thông lệ và được giải quyết dễ dàng” khi chuyển sang tài nguyên HPC.

Microsoft có kế hoạch phát triển dựa trên kinh nghiệm đã có được, bổ sung thêm nhiều tài nguyên hơn và cho phép khả năng mở rộng lớn hơn nữa cho mô hình đa vật lý.

Raghavendra viết: “Có một cơ hội lớn để kích hoạt học máy và AI trong việc tạo ra sản phẩm”. ®

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2024/04/22/microsoft_surface_ai_design/