Ötször gyorsabb kvantumkémiai számításokat ért el a Samsung az NVIDIA-val

Az NVIDIA a koreai ipar erősségeire építve segíti a fizikai AI ökoszisztéma fejlődését. A vezető koreai cégek a gyorsított számítástechnikát, az AI-t és a szimulációt a chipgyártástól a robotikán át az önvezető járművekig alkalmazzák. A cél, hogy a fizikai AI a fejlesztési szakaszból valódi gyártási környezetbe kerüljön, az NVIDIA blogja szerint. (NVIDIA Blog)

Samsung: gyorsabb chipfejlesztés

A Samsung Electronics bővíti az NVIDIA-val folytatott együttműködését a félvezetők fejlesztésében. A munka az anyagkutatást, a folyamatfejlesztést és az eszközmérnöki területet fedi le. A Samsung az NVIDIA cuISS és cuDSS könyvtáraival gyorsítja a ritka lineáris rendszereket érintő számításokat, a GPU-gyorsítás pedig a folyamat- és optikai szimulációkra is kiterjed.

Az anyagkutatásban a Samsung sMOL platformja egyes kvantumkémiai számításokat legfeljebb ötször gyorsabban futtatott le a végponttól végpontig az NVIDIA cuEST segítségével — írja az NVIDIA. A cég a cuEquivariance-t is vizsgálja az atomi szintű AI-modellek tanításához és következtetéséhez használt tenzorműveletek gyorsítására.

A chipszintű hő- és mechanikai elemzésekhez a Samsung az NVIDIA PhysicsNeMo-jával dolgozik. Egy AI-alapú homogenizálási esetben az AI által becsült effektív anyagtulajdonságok, a ritkább rácsok és a GPU-gyorsítás együttesen mintegy 1600-szoros gyorsulást eredményezett: a 32 magos processzoron körülbelül 18 órát igénylő finomrácsos számítás helyett a GPU-n 41 másodperc alatt lefutott a ritkább rácsos megoldás.

Az NVIDIA Agent Toolkit a jövőben összekötheti ezeket a szimulációs eszközöket és AI-modelleket, így a mérnöki agentek elemzéseket futtathatnak és tervezési változatokat hasonlíthatnak össze.

Kakao Mobility: önvezetés level 4 szinten

A Kakao Mobility az NVIDIA autonóm jármű számítási és biztonsági technológiáira építve tervezi a level 4 önvezetési rendszer fejlesztését. A munka a cég saját vezetési szoftverét és a szöuli Gangnam kerületben szerzett tapasztalatait ötvözi az NVIDIA járműszámítási platformjával.

A tervek szerint az NVIDIA Hyperion referenciaplatformot használják, amelyet a DRIVE AGX Thor hajt. Az NVIDIA Halos a fejlesztés és a validáció során a biztonságot támogatja. A kezdeti munkát a Kia kifejezetten erre a célra épített járművein végeznék. A cél a jövőbeli level 4 mobilitási szolgáltatások támogatása Koreában.

LG: robottanulás és gyári szimuláció

Az NVIDIA és az LG Electronics sikeresen bemutatta az Isaac GR00T által vezérelt robotmanipulációt és gyártási feladatokat az LG CLOiD robotjával valódi gyári környezetben. Az együttműködés egy fizikai AI-adatciklust hozott létre: a valós adatgyűjtést, a Cosmos-alapú adatbővítést, a GR00T-modell tanítását, a Jetson AGX Thor fedélzeti számítást és a szimuláción alapuló kiértékelést kapcsolta össze.

A csapatok ezzel az ismételhető folyamattal finomítják a gyártásra szánt robotok betanítását, kiértékelését és továbbfejlesztését. Az LG CLOiD robotja ezt a folyamatot a gyári feladatokon már tesztelte, a 32 magos processzoros 18 órás számításhoz képest pedig a GPU-n lefutó ritkább rácsos megoldás 41 másodperc alatt készült el.