Simulación de dinámica computacional de fluidos (CFD)
Acelere sus simulaciones de CFD con NVIDIA CUDA-X, NVIDIA Blackwell y la física de la IA, y cree gemelos digitales interactivos en tiempo real con NVIDIA Omniverse.
Cargas de trabajo
Herramientas y técnicas de computación acelerada
Simulación / Modelado / Diseño
Sectores
Aeroespacial
Automotriz / Transporte
Fabricación
Industrial
Energía
HPC/Computación científica
Objetivo comercial
Innovación
Retorno de la inversión
Tiempo de comercialización más rápido
Productos
NVIDIA CUDA-X
NVIDIA Omniverse
NVIDIA Data Center/Cloud
NVIDIA RTX GPU
Descripción
Acelere la innovación con la simulación CFD
Las herramientas de simulación de dinámica de fluidos computacional (CFD) ofrecen la capacidad de evaluar rápidamente el rendimiento físico. Esto reduce la necesidad de prototipos físicos, lo que ahorra tiempo y costes en el proceso de diseño y desarrollo para una amplia gama de sectores y verticales.
Los principales proveedores de software, como Cadence, Siemens, Synopsys, Dassault y otros, utilizan bibliotecas NVIDIA CUDA-X™, modelos de física de IA, el marco CUDA-X Python y las GPU NVIDIA Blackwell más recientes para acelerar sus solvers por órdenes de magnitud. Esto reduce los tiempos de simulación de días a horas y permite simulaciones de mayor fidelidad.
Los profesionales de la ingeniería asistida por ordenador (CAE) también desean la capacidad de integrar resultados en tiempo real en entornos de gemelos digitales para tomar decisiones de diseño rápidas. A diferencia de los solvers tradicionales de dinámica de fluidos computacional de alta fidelidad (CFD, por sus siglas en inglés), los modelos sustitutos de la física de IA ofrecen la oportunidad de obtener resultados en tiempo real, que pueden validarse posteriormente con solvers tradicionales de CFD de alta fidelidad.
Con las API de NVIDIA Omniverse™ para el renderizado NVIDIA RTX™ basado físicamente, los desarrolladores de software pueden crear renderizados totalmente interactivos y basados físicamente directamente en sus aplicaciones CFD, lo que proporciona a los diseñadores y fabricantes la capacidad de interactuar con un gemelo digital de fidelidad de ingeniería completa.
Los desarrolladores pueden integrar NVIDIA Omniverse en solveres de CFD acelerados por CUDA-X y modelos de física de IA con las GPU NVIDIA Blackwell para crear un gemelo digital en tiempo real. El blueprint de NVIDIA Omniverse para crear gemelos digitales para la simulación de fluidos es una demostración interactiva de cómo se puede hacer esto.
Enlaces rápidos
Implementación técnica
Primeros pasos con las simulaciones CFD en tiempo real
Para empezar a desarrollar un gemelo digital en tiempo real, pruebe el blueprint de NVIDIA Omniverse para obtener gemelos digitales de ingeniería asistida por ordenador en tiempo real.
Este blueprint demuestra una arquitectura de referencia para gemelos digitales en tiempo real al integrar sustitutos de física de IA (entrenados con datos de solvers acelerados de CUDA-X) y visualización interactiva. El blueprint demuestra cómo conectar solvers de CFD o sustitutos de IA a Omniverse a través de Universal Scene Description (OpenUSD), y permite la visualización en tiempo real de los resultados de simulación CFD. Los desarrolladores pueden modularizar componentes, como intercambiar el modelo PhysicsNeMo por modelos de IA personalizados, para adaptar los flujos de trabajo a casos de uso específicos.
Arquitectura para el blueprint de gemelos digitales en tiempo real
Estas son cuatro características del blueprint que pueden ayudar a los desarrolladores a empezar a entrenar y ajustar modelos de física de IA para obtener simulaciones de CFD más rápidas con las tecnologías de NVIDIA. Estas características se pueden utilizar como parte del blueprint general o de forma individual.
1. Entrenar desde cero o ajustar modelos de base
El blueprint demuestra cómo utilizar un modelo de IA preentrenado de PhysicsNeMo, un marco de código abierto para entrenar e implementar modelos sustitutos de IA con datos de simulación (por ejemplo, campos de velocidad y presión). PhysicsNeMo admite el entrenamiento híbrido, combinando conjuntos de datos CFD con modelos fundamentales para reducir el tiempo de entrenamiento. En este blueprint en particular, utiliza el microservicio NVIDIA NIM™ para el modelo DoMINO para la aerodinámica automotriz.
2. Cree, entrene y ajuste modelos de física de IA a escala
Los desarrolladores pueden utilizar el marco de IA de NVIDIA PhysicsNeMo para integrar ecuaciones diferenciales parciales (PDE) gobernantes, por ejemplo, Navier-Stokes, en modelos de aprendizaje automático, como operadores neuronales y redes neuronales de gráficos (GNN). El marco se acopla con solvers de CFD para generar conjuntos de datos de entrenamiento paramétrico y aplica las leyes físicas a través de la diferenciación simbólica durante el entrenamiento. El esquema muestra cómo PhysicsNeMo se integra con Omniverse para permitir bucles de retroalimentación en tiempo real para gemelos digitales y une la simulación y la toma de decisiones operativas.
3. Acelere las simulaciones con NVIDIA Blackwell
La arquitectura NVIDIA Blackwell proporciona la potencia computacional necesaria para simulaciones de miles de millones de celdas. El superchip NVIDIA GB200 Grace™ Blackwell (GB200) cuenta con NVIDIA NVLink™-C2C para la comunicación de ancho de banda ultra alto de CPU a GPU. Permite a los flujos de trabajo de CFD gestionar eficientemente los intercambios de datos complejos necesarios para la descomposición de dominios a gran escala y las actualizaciones de células fantasma. Por ejemplo, con CUDA-X y NVIDIA Grace Blackwell, Cadence logró una aceleración más de 48 veces superior en una simulación de remolinos grandes (LES) de 10 000 millones de celdas de una aeronave completa durante el despegue y el aterrizaje. Toda la simulación se ejecutó en un solo sistema NVIDIA GB200-NVL72, que realizaba el trabajo de casi 300 000 núcleos de CPU a un coste por simulación siete veces menor.
Las GPU NVIDIA Blackwell también aprovechan la interfaz de paso de mensajes (MPI) compatible con CUDA® para optimizar la comunicación entre GPU, lo que proporciona un escalado casi lineal, incluso cuando los tamaños de simulación crecen drásticamente. Esto se traduce directamente en un impacto en el mundo real. Con NVIDIA Blackwell, los ingenieros pueden realizar simulaciones CFD de alta fidelidad de extremo a extremo, lo que desbloquea nuevas posibilidades para la iteración rápida de diseño, gemelos digitales en tiempo real y análisis operativos, sin comprometer la precisión ni la fiabilidad.
4. Integrar el flujo de trabajo de extremo a extremo
Los desarrolladores pueden combinar estas tecnologías en canalizaciones unificadas, como CAD → mallado → resolución de CFD acelerada por GPU → sustituto de IA → visualización de Omniverse. Los principales proveedores de software de la industria como Ansys, Cadence y Siemens ya ofrecen estas capacidades a sus clientes. Esta integración acelera el tiempo de obtención de información, al tiempo que mantiene una precisión estándar de oro, y permite una exploración rápida del diseño y un análisis operativo en tiempo real, todo ello dentro de un software de simulación CFD.
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Preguntas frecuentes
NVIDIA CUDA-X y la infraestructura de IA aceleran las simulaciones de fluidos (CFD, fluidos basados en partículas, etc.) mucho más rápido y a mayor escala al descargar las partes con gran carga numérica a bibliotecas CUDA-X optimizadas para la GPU, en lugar de escribir todo desde cero en la CPU.
La IA sirve como multiplicador de fuerza para los solvers tradicionales. Al utilizar la física de la IA, el flujo de trabajo entrena modelos sustitutos de la IA con datos de solvers estándar del sector. Estos sustitutos imitan la física del solver original, pero se ejecutan varias órdenes de magnitud más rápido. Esto permite una exploración y optimización masivas del espacio de diseño que serían prohibitivas desde el punto de vista de la computación solo con solvers tradicionales .
El blueprint de NVIDIA para gemelos digitales para simulación interactiva de fluidos es un flujo de trabajo de referencia que permite a los desarrolladores crear gemelos digitales de física interactivos en tiempo real. Combina tres tecnologías básicas: bibliotecas NVIDIA CUDA-X para solvers acelerados, marcos de física de IA (como NVIDIA PhysicsNeMo) para entrenar modelos sustitutos de IA y bibliotecas NVIDIA Omniverse para visualización de alta fidelidad en tiempo real. Este blueprint permite a los ingenieros visualizar e interactuar con simulaciones de dinámica de fluidos al instante, en lugar de esperar horas o días para obtener resultados sin conexión.
El CFD tradicional es un proceso por lotes: configura una simulación, espera a que el solver calcule (a menudo durante horas) y, a continuación, analiza los resultados. El blueprint de NVIDIA permite la interactividad al utilizar modelos sustitutos de IA para predecir los campos de flujo casi al instante. Esto permite a los ingenieros modificar la geometría o las condiciones límite en un túnel de viento virtual y ver los efectos aerodinámicos de inmediato, lo que permite una iteración rápida del diseño antes de ejecutar la verificación final con un solver de alta fidelidad.
Sí. El blueprint está diseñado para ser una arquitectura de referencia abierta y flexible. Admite la integración con los principales solvers del sector de partners como Synopsys, Cadence, Siemens y Altair. Además, utiliza OpenUSD (Universal Scene Description) como marco de datos estándar y garantiza que los datos puedan fluir sin problemas entre sus herramientas de CAD, solvers de CFD y el entorno de visualización de Omniverse sin conversiones de archivos complejas.
Las bibliotecas NVIDIA Omniverse mueven la visualización del posprocesamiento al tiempo real. En lugar de generar imágenes estáticas o vídeos una vez que finaliza una simulación, Omniverse le permite ver el campo de flujo 3D de forma interactiva mientras se ejecuta la simulación o la inferencia de IA. Aprovecha el trazado de rayos en tiempo real de RTX para renderizar imágenes físicamente precisas, como humo, partículas o líneas de corriente, directamente dentro del gemelo digital. Esto facilita la interpretación de estructuras de flujo complejas y la colaboración con partes interesadas no técnicas.