NVIDIA高管在ISC2022上表示，超大规模数字孪生将给我们带来“惊人的超能力”
来源:NVIDIA英伟达发布时间:2022-05-311269浏览
询问 AINVIDIA 和 BMW 的高管表示，“数字孪生”，即物理对象或系统的高度精确数字表示，将加快工业虚拟化和 AI 时代的到来。
NVIDIA Omniverse 和仿真技术副总裁 Rev Lebaredian 与 BMW 集团负责产品系统、技术规划和工具车间的高级副总裁 Michele Melchiorre 共同出席了在德国汉堡举行的 ISC 2022 大会。
Lebaredian 表示：“如果能够构建一个在复杂性、规模和精度方面与真实世界相媲美的虚拟世界，那么我们就可以用它来完成许多事情。”
Lebaredian 概述了推动数字孪生模拟发展的广泛趋势和技术进步，而 Melchiorre 详细介绍了 BMW 如何在自己的工厂中应用数字孪生。
Melchiorre 解释说，BMW 计划将数字孪生作为一种工具，让公司变得更加“精益、绿色和数字化”，并将数字孪生中的实时协作和训练AI的机会描述为“工厂规划的一场革命”。
Melchiorre 所描述的 BMW iFACTORY 倡议（该倡议利用实时数据、模拟和机器学习）就是一个例子，展示了数字孪生如何迅速成为 Amazon Robotics、BMW 等工业公司的重要工具。
Lebaredian 解释说，这些系统将我们对世界的描述与来自这些世界的实时数据串流联系起来。
Lebaredian 表示：“我们现在尝试引入一种能够将两者联系在一起的机制，以便检测物理版本中的所有变化，并将其反映在数字世界中。如果我们能够建立这种联系，就可以获得一些惊人的超能力。”
超级计算正在改变各个研究领域
这也充分证明了超级计算行业的技术，尤其是其对模拟和数据中心规模的 GPU 计算的关注，正在扩展至全世界。
Lebaredian 同时表示，融合技术已经彻底改变了高性能计算。GPU 加速系统不仅成为了科学计算领域的主流技术，而且还成为了边缘计算、数据中心和云系统领域的主流技术。
▲ NVIDIA Omniverse 和仿真技术副总裁 Rev Lebaredian 在 ISC 2022 上发言
AI 加速的 GPU 计算已经成为现代高性能计算的基石，使超级计算实现了计算机图形学的初衷——模拟。
随着计算机、算法和 AI 的成熟，我们开始模拟复杂的世界，将这些模拟用于工业级别，甚至作为 AI 的训练场。
模拟技术正处于拐点
Lebaredian 表示，我们能够通过数字孪生构建一种新型的模拟。
此类模拟需要精确的定时，从而能够同时模拟多个自主系统。
它们需要物理上的准确模拟。
而且需要准确地从“真实孪生”中获取信息并持续同步。
这些数字孪生模拟将给我们带来“超能力”。
Lebaradian 深入探讨的第一个问题是远程传送，他表示：“就像在多人视频游戏中一样，全球各地的人都可以传送到虚拟世界。”
接下来就是时间旅行。
Lebaradian 表示：“时间旅行指的是持续记录世界的状态并可以随时回顾。”
“你不仅可以传送到那个世界，而且还可以调整时间线倒退到任何时间点，也可以探索该空间的任何一个时间点。”
最后，如果这些模拟足够精确，就可以让我们了解下一步的行动。
Lebaredian 表示：“如果你有一个高度准确的模拟器来预测未来发生的事情并且足够了解物理定律，那就如同可以前往未来。”
“你可以计算出许多种未来的可能性，而不仅仅是一种可能性。” Lebaredian 概述了这将如何让城市规划者在修改城市、规划道路和改变交通系统的过程中，看到“最好的未来”是什么样子。
现代化的超级计算正在挖掘这些数字孪生的潜力，这项工作的计算量非常大，而且需要具有极低延迟的精确定时网络。
Lebaradian 表示：“我们需要一种新的超级计算机。这种计算机必须能够真正加速 AI 并实时运行这些大规模模拟。”
这将需要对系统每一层的 GPU 加速系统进行优化，从而实现精确的定时。
这些系统不仅需要在数据中心运行，还需要触达网络边缘，这样才能以精确的时间将数据导入虚拟仿真。
此类系统将是推动各种规模研究取得进展的关键，从小规模的药物研发到大规模的气候模拟研究。
Lebaradian 表示：“我们需要模拟气候，需要看得更远，需要实现前所未有的精度。我们还需要能够确认我们模拟的预测能力和准确性。如果我们能够做到这一点，就有希望可以应对气候的变化。”
BMW iFACTORY：精益、绿色和数字化
Melchiorre 举例说明了 BMW 目前如何将这个广泛的愿景付诸实施，这家汽车制造商希望把自己打造成一家 “精益、绿色和数字化” 的车企。
▲ BMW 集团负责产品系统、技术规划和工具车间的高级副总裁 Michelle Melchiorre
BMW 已建立了极其复杂的数字孪生，用于模拟人类和机器人在工厂同一区域的同步交互。
这个项目涵盖了工厂车间、公司数据中心乃至整个供应链。这个数字孪生涉及到数百万个与一条巨大供应链相连的活动部件和零件。
Melchiorre 举了几个例子向观众说明数字孪生如何模拟工厂的各个部分，包括工业机械、机器人和人如何一起移动。
BMW 装配系统数字孪生的内部由 Omniverse 驱动，目前已完成整座工厂的模拟。
他还解释了 BMW 是如何运用 NVIDIA 的技术在建造整座工厂之前进行模拟。
Melchiorre 展示了 BMW 匈牙利新工厂的现场航拍图。虽然在现实世界中，这里大部分仍然是空地，但数字工厂的完成进度已达到 80%。
Melchiorre 表示：“这将是我们首座在生产开始前就拥有完整数字孪生的工厂。”
Melchiorre 解释说，从 BMW 位于慕尼黑的百年老厂到即将在匈牙利德布勒森建成的工厂，未来 BMW 将在所有工厂中实现 iFACTORY。
“不仅在工厂，我们还会在生产网络实现这一理念。我们的未来总体规划是让每座工厂都朝着 BMW iFACTORY 的方向发展。”
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