索辰科技今年推出了生成式仿真方案，公众号报道：生成式仿真，迎接物理AI新浪潮。具体内容如下
人工智能正在全面改变我们的工作和生活方式，它通过自动化复杂任务、提供数据洞察和增强决策制定，为各个行业带来了前所未有的效率和智能化水平。这场技术革命不仅重新定义了人类与机器的互动关系，也在重塑工程仿真的范式。
视频生成引擎的问世，是人工智能发展的重要里程碑，同时引发了业界对于人工智能是否能真正理解物理世界的讨论。索辰科技经过研发与探索，将多年计算物理领域的技术积累与人工智能结合，发展出全新解决方案——生成式仿真，迎接物理AI新浪潮。
传统的仿真方法往往伴随着繁琐的参数设置、长时间的计算周期以及对专业知识的高度依赖。生成式仿真作为一种新兴的解决方案，将生成式人工智能、GPU加速等技术与工程仿真结合，可快速预测工业产品在复杂多变的环境下的表现，高效验证设计方案，并在短时间内生成大量基于物理、符合物理规律、解释真实世界的数据，作为物理AI的训练数据集，使得AI可以理解物理，在现实世界中更准确地操作、预测和决策。
自然语言交互
CAE仿真软件操作复杂，用户需要繁琐的步骤完成模型导入、网格生成、参数设置和结果可视化等操作，且需具备一定的专业知识。借助生成式仿真解决方案，用户仅需使用自然语言指令，一步即可完成仿真过程。
实时环境变化模拟
模拟实时变化的复杂物理场景，需要合理构建复杂环境的边界条件和初始条件。生成式仿真可以轻松生成实时变化仿真条件，如自动设置连续变化的温度、压力、流速等参数，为物理AI的实时环境模拟奠定基础。
GPU高性能计算
传统仿真依赖CPU求解，速度较慢。生成式仿真基于GPU并行处理能力，计算速度可提升上百倍。该技术扩展了仿真应用范围，使实时仿真和大规模仿真成为可能。
神经网络技术重构
复杂物理场景高分辨率仿真需要大量计算资源和时间。神经网络可学习低分辨率与高分辨率仿真间的映射关系，在低分辨率仿真结果基础上重构出富有细节的高分辨率结果，减少了对超算资源的依赖。
索辰科技将不断创新，探索工程仿真与人工智能交汇的无限可能，在生成式仿真的基础上进行生成式数字孪生探索。生成式数字孪生是CAE发展的前瞻性技术方向，公司通过最新的神经网络决策算法，生成基于自然语言的工作机理模型，完成生成式三维几何模型构建、生成式全真环境模型构建、生成式设计优化增强和生成式智能决策控制。将生成式数字孪生应用于仿生机器人的正向设计开发与无人监督自主决策控制，未来移动的物体都将实现自主运行。索辰科技生成式数字孪生将协助客户在产品设计和运营过程中做出更加精准的决策，应对更复杂的工程挑战。
索辰科技提供的仿真方案到底如何，从这其中不起眼的一句说开，减少对超算资源的依赖。
那为何会减少对超算资源的依赖。我们先了解一下
关于超算资源
超算资源，即超级计算机资源，是指利用并行工作的多台计算机系统（即“超级计算机”）的集中式算力资源，来处理极端复杂的或数据密集型的问题。以下是关于超算资源的详细分析：
一、超算资源的分类
从算力资源的需求看，超级计算可以分为尖端超算、通用超算、业务超算和人工智能超算四大类。这些分类主要基于不同的应用场景和需求，以满足不同领域和行业的计算需求。
二、超算资源的应用领域
超算资源可以广泛应用于多个领域，包括但不限于：
科学计算：在物理、化学、生物等基础科学领域，超算资源用于模拟和预测复杂现象，推动科学研究的深入。
工程仿真：在航空航天、汽车制造、建筑设计等工程领域，超算资源用于模拟和验证设计方案的可行性和性能。
气象预测：在气象学领域，超算资源用于处理海量的气象数据，提高天气预报的准确性和及时性。
人工智能：在人工智能领域，超算资源为深度学习、自然语言处理、图像识别等提供强大的算力支持。
生物基因：在生命科学领域，超算资源用于基因测序、药物研发等，加速生命科学研究的进展。
三、超算资源的发展趋势
向云端迁移：随着云计算技术的发展和成本的降低，越来越多的用户选择将HPC（高性能计算）任务部署在云端，以获得更高的灵活性和可扩展性。
向异构化发展：在传统CPU之外引入GPU、FPGA等加速器已经成为提高HPC效率和降低功耗的有效途径。异构化架构可以根据不同任务类型进行优化调度，提高整体性能。
向量阵列化发展：向量阵列化是指利用向量处理器或阵列处理器进行并行处理的技术，在某些领域可以显著提高HPC性能。
向量子化发展：量子计算作为未来计算技术的重要方向之一，具有指数级加速的潜力。虽然目前仍处于探索阶段，但量子计算在密码学、优化、机器学习等领域具有巨大的应用前景。
向绿色化发展：随着超算规模的不断扩大和性能的不断提高，超算系统的能耗和散热问题也日益突出。因此，提高超算系统的能效比和降低碳排放已经成为超算行业的重要目标。
四、中国超算资源的现状
中国是全球拥有最多超级计算机的国家之一，在全球TOP500榜单上一直保持着数量上的优势。中国自主研发的申威处理器和飞腾处理器已经实现了超算芯片的国产化，并在多个项目中得到应用。例如，神威·太湖之光是全球第一台运行速度超过10亿亿次/秒的超级计算机，并在多个领域取得了显著的应用成果。
总的来说，超算资源作为国家科技发展的重要制高点之一，不仅体现了国家综合科技实力，更是国家高精尖技术发展的重要保障。随着技术的不断进步和应用领域的不断拓展，超算资源将在未来发挥更加重要的作用。
下面我们再了解一下超算资源在人工智能领域具有广泛的应用。
一、训练深度神经网络（DNN）
深度神经网络（DNN）是现代人工智能（AI）技术的核心。DNN通常需要处理大量的数据和参数，涉及复杂的计算和优化过程。使用超算资源可以显著加快DNN的训练过程，提供更快的计算速度和更高的并行计算能力。这是因为超算系统能够聚合多台计算机和存储设备，以极高速度处理海量数据，满足DNN训练对计算资源的高需求。
二、图像和语音处理
图像和语音处理是AI的重要应用领域。这些任务往往涉及复杂的图像处理算法和音频分析技术，对计算资源的要求很高。超算资源可以提供更快的处理速度和更高的计算能力，使得图像和语音处理的应用能够更加快速和准确地完成。例如，在图像识别、语音识别和语音合成等任务中，超算资源可以显著提升系统的响应速度和识别准确率。
三、自然语言处理（NLP）
自然语言处理（NLP）是AI的另一个重要应用领域，它涉及对自然语言文本的理解、分析和生成。NLP需要大量的语料库和模型支持，同时需要进行大量的计算和优化。超算资源可以大大加快NLP的处理速度和提高NLP的质量。例如，在机器翻译、文本分类、情感分析等任务中，超算资源可以显著提升处理效率和准确性。
四、数据分析和挖掘
AI技术需要处理大量的数据，并进行深入的数据分析和挖掘。这些数据可能来自各种来源，包括传感器、社交媒体、企业数据库等。超算资源可以提供更快的计算速度和更高的并行计算能力，使得数据分析和挖掘可以更加快速和准确地完成。例如，在金融风控、市场预测、客户行为分析等领域，超算资源可以帮助企业快速发现数据中的规律和趋势，为决策提供有力支持。
五、智能交通和自动驾驶
智能交通和自动驾驶系统是AI技术的重要应用方向。这些系统需要处理复杂的道路信息和交通状况，并做出实时决策。超算资源可以提供更高的并行计算能力和更快的处理速度，使得智能交通和自动驾驶系统可以更加快速和准确地响应交通情况。 例如，在自动驾驶汽车的感知、决策和执行等环节中，超算资源可以显著提升系统的实时性和准确性。
六、推动AI技术创新和发展
除了上述具体应用外，超算资源还在推动AI技术的创新和发展方面发挥着重要作用。通过提供强大的计算支持，超算资源可以助力科研人员探索新的AI算法和模型，推动AI技术的不断进步和升级。同时，超算资源还可以为AI应用提供丰富的数据集和测试环境，帮助企业和开发者验证和优化AI产品的性能和效果。
可见，超算资源在人工智能领域具有广泛的应用价值和发展前景。随着技术的不断进步和应用领域的不断拓展，超算资源将在推动AI技术创新和发展方面发挥更加重要的作用。
了解以上知识后，大家可以知道为何人工智能时代仿真软件需求将被刺激的原因了吧，就在于节约算力资源，能够快速预测工业产品在复杂多变的环境下的表现，高效验证设计方案，并在短时间内生成大量基于物理、符合物理规律、解释真实世界的数据，作为物理AI的训练数据集，使得AI可以理解物理，在现实世界中更准确地操作、预测和决策。#云计算# #算力概念集体拉涨，人工智能拒绝退潮？# #人工智能# $星网宇达(SZ002829)$ $川大智胜(SZ002253)$ $大众交通(SH600611)$
