Bỏ qua nội dung Đánh bài casino

      

Blog ANSYS

ngày 16 tháng 3 năm 2022

Tốc độ mô phỏng so Đánh bài casino và GPUS TIP Số dư

Luôn có sự đánh đổi giữa tốc độ và độ Đánh bài casino, nhưng khi nói đến mô phỏng, việc sử dụngTăng tốc đổi mới với sòng bạc việt, Kết hợp với các đơn vị xử lý đồ họa (GPU) đang vượt qua sự cân bằng để cung cấp tốt nhất cho cả hai thế giới: đổi mới nhanh chóng và sự tự tin cao hơn. Bằng cách tăng cường các phương pháp mô Đánh bài casino với AI/ML, chúng tôi đã thấy tốc độ tăng 40 lần trên một số ứng dụng và đó chỉ là khởi đầu.

185959_186556

ATNVIDIA GTC,186085_186516 A100 GPU lõi tenor và tận dụng ngăn xếp phần mềm ML.

Kết hợp AI và mô Đánh bài casino cho các luồng chất lỏng

Khi bạn đang giải các vấn đề dòng chảy lớn với các phương trình Navier-Stokes, nó đã phức tạp để giải quyết các vùng lớn thông qua các phương pháp phần tử hữu hạn hoặc thể tích hữu hạn. Bạn có thể tăng Đánh bài casino độ bằng cách tập trung vào các bản vá nhỏ của toàn bộ, sau đó tìm hiểu cách các bản vá đó kết nối với nhau để hiểu các vùng lớn hơn.

Flow Fluid PDE

Sử dụng bộ giải lưu lượng trạng thái ổn định này làm cơ sở, sau đó chúng ta có thể mở rộng nó để trở thành một bộ giải ML thoáng qua sử dụng cùng một phương pháp tập trung vào các vùng nhỏ để tăng Đánh bài casino độ theo thời gian.

dòng chảy thoáng qua

Những gì chúng tôi đã thực hiện được lấy bộ giải lưu lượng dựa trên ML và tích hợp nó Đánh bài casino của chúng tôiAnsys Đánh bàiGiải quyết để nó là người giải quyết trong vòng lặp. Về bản chất, điều này cho phép đào tạo lớn các mạng lưới thần kinh dựa trên dữ liệu cho nhiều biến số chất lỏng.

188289_188700

Điều chỉnh mô hình nhiễu loạn Đánh bài casino AI-ML

Một ví dụ khác về việc kết hợp ML và mô phỏng là mô hình nhiễu loạn. Bộ giải Đánh bài casino nhất cho nhiễu loạn là giải pháp số trực tiếp (DNS), nhưng mất một lượng thời gian rất lớn, vì vậy mọi người sử dụng một xấp xỉ gọi là mô phỏng eddy lớn (LES), nhanh hơn DNS và vẫn còn khá Đánh bài casino.

Turbulence AI

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

Tìm vị trí tốt nhất cho các lưới tốt

Một ví dụ khác về việc sử dụng ML để tìm các địa điểm quan trọng để tập trung vào để tăng tốc mô phỏng có thể được tìm thấy trong trường Điện tử. Khi mô phỏng các gói chip điện tử bao gồm các mạch tích hợp (IC) trên các bảng mạch in (PCB) hoặc xếp chồng lên nhau, mô phỏng các tính chất nhiệt của chúng ở mức Đánh bài casino nhất có thể mất nhiều thời gian.Mô Đánh bài casino phương pháp nhiệt, thời gian chạy có thể giảm từ 4,5 giờ xuống 33 phút bằng cách sử dụng chia lưới tốt hơn.

Bạn có thể nghĩ về AlướiLà một lưới thông tin được sử dụng để mô phỏng một hiện tượng cụ thể. Một lưới tốt hơn chứa nhiều thông tin hơn và mất nhiều thời gian hơn để giải quyết, nhưng Đánh bài casino hơn.

Phương pháp nhiệt chip

Nếu bạn tích hợp hai khái niệm đó, đó, sự phát hiện điểm nóng tự động và phát hiện điểm nóng tự động, bạn có thể tiết kiệm thời gian đáng kể. Ví dụ, trên một con chip 16mmx16mm lớn, thậm chí một lưới thô 200x200-micron mất 17 phút để chạy.

Để tìm hiểu thêm, hãy đọc bài viết, "Làm thế nào trí tuệ nhân tạo, học máy và mô Đánh bài casino hoạt động cùng nhau."