Microsoft prévoit un Surface PC conçu par l'IA

Microsoft s'est vanté que son propre service Azure HPC avait réussi à réduire la durée du processus de conception de son ordinateur portable Surface, notamment pour une charnière, qui a été réduite à une itération, et espère utiliser l'IA pour faire encore mieux à l'avenir.

Selon ingénieur principal Prasad Raghavendra, le logiciel Abaqus FEA est implémenté dans Azure HPC depuis 2015. En 2016, Redmond avait entièrement migré les simulations structurelles au niveau du produit pour Surface Pro 4 et l'ordinateur portable Surface d'origine vers Azure HPC à partir de serveurs sur site.

Pour ceux qui ne connaissent pas le monde de la conception mécanique, cela fonctionne comme ceci : des modèles de conception assistée par ordinateur (CAO) – ou des dessins numériques d'un ordinateur portable complet avec tous ses composants – sont traduits en modèles d'analyse par éléments finis (FEA). Les modèles FEA peuvent ensuite simuler des éléments tels que les effets de la température ou les forces subies lors de la chute d'une machine. Cela éclaire tous les ajustements ou choix de conception qui doivent être effectués avant qu’un prototype physique ne soit fabriqué et soumis à des tests réels.

"En quelques jours, des centaines de simulations sont exécutées pour évaluer diverses idées de conception et solutions visant à rendre l'appareil robuste", a expliqué Raghavendra.

Dans le cas de la charnière susmentionnée, un graphique illustrant son mouvement lorsqu'un ordinateur portable tombe et atterrit dans un coin – car les ordinateurs portables ont tendance à tomber – a permis à l'équipe d'ingénierie de visualiser l'impact et les niveaux de stress subis par ses parties internes.

Cette simulation de chute dynamique a été exécutée sur des centaines de cœurs d'un cluster Azure HPC à l'aide du solveur Abaqus Explicit, l'outil de simulation utilisé pour de brefs événements transitoires et dynamiques comme la chute d'appareils électroniques lourds ou des accidents de voiture. Dans ce cas, les solveurs sont optimisés spécifiquement pour les clusters Azure HPC, permettant à la simulation d’évoluer jusqu’à des milliers de cœurs.

"Cela nous a permis d'isoler le problème principal et d'apporter les améliorations de conception appropriées", a expliqué Ragavendra dans un article du 15 avril. Comme une seule itération de conception était nécessaire, il a noté que les coûts d'outillage, de prototypage et de test ont été économisés, ainsi que le temps, ce qui peut signifier beaucoup. Les ingénieurs coûtent cher.

En parlant de temps, les simulations elles-mêmes prenaient autrefois des jours, mais sur les serveurs Azure HPC – situés à la fois dans l’ouest de l’Amérique du Nord et en Asie du Sud-Est – l’ingénieur en chef a observé que cela prend désormais des heures. Selon le blog, « les grands modèles dotés de millions de degrés de liberté sont devenus monnaie courante et faciles à résoudre » avec le passage aux ressources HPC.

Microsoft prévoit de s'appuyer sur l'expérience acquise, en ajoutant davantage de ressources et en permettant une évolutivité encore plus grande pour la modélisation multi-physique.

"Il existe une énorme opportunité de permettre l'apprentissage automatique et l'IA dans la création de produits", a écrit Raghavendra. ®

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• La source: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2024/04/22/microsoft_surface_ai_design/