Microsoft ser for seg en Surface PC designet av AI

Microsoft ser for seg en Surface PC designet av AI

Tidsstempel: 22. april 2024 2:49
Microsoft ser for seg en Surface PC designet av AI PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertikalt søk. Ai.

Microsoft har skrytt av at deres egen Azure HPC-tjeneste var i stand til å redusere lengden på Surface bærbar designprosess – spesielt for et hengsel, som ble redusert til én iterasjon, og håper å bruke AI for å gjøre det enda bedre i fremtiden.

Ifølge sjefingeniør Prasad Raghavendra, Abaqus FEA-programvare har blitt implementert i Azure HPC siden 2015. I 2016 hadde Redmond fullstendig migrert strukturelle simuleringer på produktnivå for Surface Pro 4 og den originale Surface bærbare datamaskinen til Azure HPC fra lokale servere.

For de som ikke er kjent med den mekaniske designverdenen, fungerer det slik: datastøttet design (CAD)-modeller – eller digitale tegninger av en bærbar datamaskin komplett med alle dens komponenter – blir oversatt til finite element-analyse (FEA)-modeller. FEA-modellene kan deretter simulere ting som effekten av temperatur, eller kreftene som oppleves når en maskin slippes. Det informerer om eventuelle justeringer eller designvalg som må gjøres før en fysisk prototype produseres og kjøres gjennom virkelige tester.

"I løpet av noen få dager blir hundrevis av simuleringer utført for å evaluere ulike designideer og løsninger for å gjøre enheten robust," forklarte Raghavendra.

Når det gjelder det nevnte hengslet, tillot en grafikk som viser bevegelsen når en bærbar datamaskin slippes og lander på et hjørne – ettersom bærbare datamaskiner har en tendens til å falle – ingeniørteamet å visualisere støt og stressnivåer som de indre delene opplever.

Den dynamiske fallsimuleringen ble utført på hundrevis av kjerner i en Azure HPC-klynge ved hjelp av Abaqus Explicit solver – simuleringsverktøyet som brukes til korte forbigående og dynamiske hendelser som å slippe tung elektronikk eller bilulykker. I dette tilfellet er løserne optimalisert for Azure HPC-klynger spesifikt, slik at simuleringen kan skaleres opp til tusenvis av kjerner.

"Dette gjorde oss i stand til å isolere hovedproblemet og gjøre de riktige designforbedringene," forklarte Ragavendra i et innlegg 15. april. Fordi det bare var nødvendig med én designiterasjon, bemerket han at verktøy, prototyping og testkostnader ble spart, så vel som tid – noe som kan bety mye. Ingeniører er dyre.

Apropos tid, selve simuleringene pleide å ta dager, men på Azure HPC-servere – som er lokalisert i både Vest-Nord-Amerika og Sørøst-Asia – observerte sjefsingeniøren at det nå tar timer. I følge bloggen ble "store modeller med millioner av frihetsgrader rutine og lett løst" med overgangen til HPC-ressurser.

Microsoft planlegger å bygge videre på erfaringen de har fått, legge til flere ressurser og muliggjøre enda større skalerbarhet for multifysikkmodellering.

"Det er en enorm mulighet til å aktivere maskinlæring og AI i produktskaping," skrev Raghavendra. ®

Tidstempel:

Mer fra Registeret