Tốc độ mô Chơi casino so với độ chính xác: AI và GPU giúp cân bằng sự cân bằng

Luôn có sự cân bằng giữa tốc độ và độ chính xác, nhưng khi nói đến mô Chơi casino, việc sử dụngBắt cờ bạc online mới nhất 2024Định, kết hợp với các bộ xử lý đồ họa (GPU) đang tạo ra sự cân bằng nhằm mang lại lợi ích tốt nhất cho cả hai thế giới: đổi mới nhanh chóng và độ tin cậy cao hơn. Bằng cách tăng cường các phương pháp mô Chơi casino bằng AI/ML, chúng tôi đã thấy tốc độ tăng gấp 40 lần trên một số ứng dụng và đó mới chỉ là bước khởi đầu.

Mô Chơi casino được dùng để phân tích các hiện tượng đa vật lý và cấp hệ thống ngày càng phức tạp trong các lĩnh vực, bao gồm cả những thách thức trong các sản phẩm thế hệ tiếp theo đang thúc đẩy điện khí hóa, quyền tự chủ, 5G và y học cá nhân hóa. Nó cho phép khách hàng của chúng tôi giải quyết các vấn đề trước đây không thể giải quyết được và tận dụng nguyên mẫu ảo, giúp tiết kiệm thời gian và tiền bạc trong khi vẫn tăng chất lượng.

TạiNVIDIA GTC,hội nghị AI toàn cầu diễn ra từ ngày 21 đến ngày 24 tháng 3, tôi sẽ giải thích cách các giải pháp mô Chơi casino của ANsys sử dụng AI/ML và GPU NVIDIA để nâng cao năng suất của khách hàng, tăng cường các phương pháp hiện có để tăng tốc chạy mô Chơi casino, nâng cao thiết kế kỹ thuật và cung cấp những hiểu biết sâu sắc hơn về kinh doanh. A100 GPU Tensor Core và tận dụng ngăn xếp phần mềm ML.

Kết hợp AI và mô Chơi casino cho dòng chất lỏng

Khi bạn giải các bài toán về dòng chảy lớn Chơi casino phương trình Navier-Stokes, việc giải các vùng lớn Chơi casino phương pháp phần tử hữu hạn hoặc thể tích hữu hạn là rất phức tạp. Bạn có thể tăng tốc độ Chơi casino cách tập trung vào các mảng nhỏ trong tổng thể, sau đó tìm hiểu cách các mảng đó kết nối với nhau để hiểu các khu vực lớn hơn.

Sử dụng bộ giải luồng trạng thái ổn định này làm cơ sở, sau đó chúng tôi có thể mở rộng nó thành một bộ giải ML nhất thời Chơi casino cách sử dụng cùng một phương pháp tập trung vào các vùng nhỏ để tăng tốc giải pháp, cho phép chúng tôi dự đoán luồng sẽ thay đổi như thế nào theo thời gian.

Những gì chúng tôi đã làm là sử dụng bộ giải luồng dựa trên ML và tích hợp nó vớiAnsys thông thạobộ giải sao cho nó là bộ giải trong vòng lặp. Về bản chất, điều này cho phép đào tạo quy mô lớn các mạng thần kinh dựa trên dữ liệu cho nhiều biến số linh hoạt.

Một số kết quả ban đầu của việc tích hợp ML với Fluent trên cả dòng chất lỏng qua đường ống và khí động học bên ngoài dành cho ô tô cho thấy thời gian giải quyết vấn đề nhanh hơn 30-40 lần khi sử dụng một CPU. Sức mạnh của GPU có thể giúp tăng thêm tốc độ tính toán từ 5-7 lần cùng với khả năng mở rộng quy mô Chơi casino cách sử dụng kiến ​​trúc GPU phân tán.

Điều chỉnh mô hình nhiễu loạn Chơi casino AI-ML

Một ví dụ khác về việc kết hợp ML và mô Chơi casino là lập mô hình nhiễu loạn. Giải pháp chính xác nhất cho nhiễu loạn là giải pháp số trực tiếp (DNS), nhưng việc này tốn rất nhiều thời gian, vì vậy mọi người sử dụng một phép tính gần đúng được gọi là mô Chơi casino xoáy lớn (LES), nhanh hơn DNS và vẫn khá chính xác.

Sử dụng các phương pháp dựa trên ML, chúng tôi tự động điều chỉnh các tham số GEKO thay vì thủ công để đạt được độ chính xác của mô hình LES.

Tìm nơi tốt nhất cho mắt lưới mịn

Bạn có thể tìm thấy một ví dụ khác về việc sử dụng ML để tìm những vị trí quan trọng cần tập trung nhằm tăng tốc mô Chơi casino trong lĩnh vực điện tử. Khi mô Chơi casino các gói chip điện tử bao gồm các mạch tích hợp (IC) trên bảng mạch in (PCB) hoặc xếp chồng lên nhau dưới dạng 3DIC, việc mô Chơi casino các đặc tính nhiệt của chúng ở mức chính xác nhất có thể mất rất nhiều thời gian.mô Chơi casino phương pháp nhiệt, thời gian chạy có thể giảm từ 4,5 giờ xuống 33 phút Chơi casino cách sử dụng tính năng chia lưới mịn thích ứng.

Bạn có thể nghĩ ra mộtlướidưới dạng lưới thông tin được sử dụng để mô Chơi casino một hiện tượng cụ thể. Lưới mịn hơn chứa nhiều thông tin hơn và mất nhiều thời gian hơn để giải quyết nhưng chính xác hơn.

Nếu bạn tích hợp hai khái niệm đó—chia lưới thích ứng và phát hiện điểm phát sóng tự động—bạn có thể tiết kiệm đáng kể thời gian. Ví dụ: trên chip lớn 16mmx16mm, ngay cả lưới thô 200x200 micron cũng phải mất 17 phút để chạy.

Để tìm hiểu thêm, hãy đọc bài viết, "Trí tuệ nhân tạo, máy học và mô Chơi casino phối hợp với nhau như thế nào."