Microsoft передбачає створення ПК Surface, розробленого AI

Корпорація Майкрософт вихвалялася тим, що її власний сервіс Azure HPC зміг скоротити тривалість процесу розробки ноутбука Surface – особливо для петлі, яку було скорочено до однієї ітерації, і сподівається використовувати штучний інтелект, щоб зробити це ще краще в майбутньому.

За оцінками головний інженер Прасад Рагавендра, програмне забезпечення Abaqus FEA було впроваджено в Azure HPC з 2015 року. До 2016 року Редмонд повністю переніс структурне моделювання на рівні продукту для Surface Pro 4 і оригінального ноутбука Surface на Azure HPC з локальних серверів.

Для тих, хто не розбирається у світі механічного проектування, це працює так: моделі автоматизованого проектування (САПР) – або цифрові креслення ноутбука з усіма його компонентами – перетворюються на моделі аналізу кінцевих елементів (FEA). Моделі FEA можуть імітувати такі речі, як вплив температури або сили, які виникають під час падіння машини. Це інформує про будь-які коригування або вибір дизайну, які необхідно зробити до того, як фізичний прототип буде виготовлено та пройдено через випробування в реальному світі.

«За кілька днів виконуються сотні симуляцій, щоб оцінити різні дизайнерські ідеї та рішення, щоб зробити пристрій надійним», — пояснив Рагавендра.

У випадку з вищезгаданою петлею графіка, що зображує її рух, коли ноутбук падає і приземляється на кут, оскільки ноутбуки мають тенденцію падати, дозволила команді інженерів візуалізувати вплив і рівень напруги, яку зазнають його внутрішні частини.

Симуляція динамічного падіння була виконана на сотнях ядер кластера Azure HPC за допомогою розв’язувача Abaqus Explicit – інструменту моделювання, який використовується для короткочасних перехідних і динамічних подій, таких як падіння важкої електроніки або автомобільні аварії. У цьому випадку розв’язувачі оптимізовані спеціально для кластерів Azure HPC, що дозволяє масштабувати симуляцію до тисяч ядер.

«Це дозволило нам виділити основну проблему та внести правильні покращення в дизайн», — пояснив Рагавендра в дописі від 15 квітня. Оскільки потрібна була лише одна ітерація проекту, він зазначив, що кошти на інструменти, створення прототипів і тестування були заощаджені, а також час, що може мати велике значення. Інженери дорогі.

Говорячи про час, саме моделювання раніше займало кілька днів, але на серверах Azure HPC, які розташовані як у західній частині Північної Америки, так і в Південно-Східній Азії, інженер-бос зауважив, що тепер це займає години. Відповідно до блогу, «великі моделі з мільйонами ступенів свободи стали рутиною і легко вирішуються» з переходом на ресурси HPC.

Microsoft планує використовувати набутий досвід, додаючи більше ресурсів і забезпечуючи ще більшу масштабованість для багатофізичного моделювання.

«Є величезна можливість використовувати машинне навчання та штучний інтелект у створенні продуктів», — написав Рагхавендра. ®

• Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Додайте собі сили. Доступ тут.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Розширення знань. Доступ тут.
• ПлатонЕСГ. вуглець, CleanTech, Енергія, Навколишнє середовище, Сонячна, Поводження з відходами. Доступ тут.
• PlatoHealth. Розвідка про біотехнології та клінічні випробування. Доступ тут.
• джерело: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2024/04/22/microsoft_surface_ai_design/