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NVIDIA Omniverse工程應用探討
主要討論了NVIDIA Omniverse在工程應用中的思考，包括其在并行業(yè)中的應用、與主流軟件的聯(lián)動演示、學習伙伴的總結(jié)和反思等。同時，還介紹了在元宇宙中的應用、開發(fā)平臺、代碼開發(fā)模塊等。此外，還討論了如何實現(xiàn)3D仿真和數(shù)據(jù)傳輸，以及如何在企業(yè)中進行人工智能領(lǐng)域的應用。最后，邀請了一位專家分享自己在工程應用中的思考，希望大家都能夠積極參與討論，發(fā)揮主觀能動性。
工程設計領(lǐng)域的工程數(shù)字化平臺探索
主要討論了omniverse平臺在工程設計和數(shù)字化領(lǐng)域的應用。首先，omniverse平臺可以實現(xiàn)模型共同編輯、異地協(xié)同、實時模型交互、科學仿真、物理模型仿真以及極高的開放性。
其次，omniverse平臺可以應用于工程設計、數(shù)字化、模擬等領(lǐng)域，具有顛覆性的意義。最后，會議提出了omniverse平臺在工程設計中的應用場景和可能帶來的顛覆性成果。
GPU算力提升與人工智能應用
探討了算力提升在工程設計領(lǐng)域的應用。首先，英維達在2008年展示CPU和GPU的工作方式區(qū)別，通過GPU的計算模式展示了算力提升的效果。其次，谷歌在2012年宣布了一個項目，使用1萬6000個CPU芯片進行訓練，實現(xiàn)了對視頻內(nèi)容的識別，準確率達到了74.8%。最后，2012年10月份的ImageNet圖像識別大會上，使用四顆GPU進行計算，實現(xiàn)了對多種圖形的識別，準確率達到了84%。
GPU與CPU在算力提升中的作用
主要討論了GPU和CPU在算力提升方面的區(qū)別。GPU更擅長于做并行運算，效率高于CPU。此外，GPU在架構(gòu)上還有存儲優(yōu)勢和流處理優(yōu)勢。在圖形渲染過程中，通過矩陣運算實現(xiàn)模型的轉(zhuǎn)換和光照處理。會議還提到了計算機圖形學中的點線面邏輯，以及如何通過矩陣運算實現(xiàn)點的縮放、旋轉(zhuǎn)等操作。
仿真問題與運動學仿真定義的探索
主要討論了仿真技術(shù)在各個領(lǐng)域的應用，如運動學仿真、科學計算仿真等。運動學仿真主要關(guān)注機器人、物體的運動模擬，適用于全場景應用，如機器人的運動仿真和物流倉庫的運動仿真?？茖W計算仿真則涉及物理條件、算法和已知結(jié)果等方面，需要借助科學計算尋求答案。由于仿真的定義跨領(lǐng)域和學科，導致各個領(lǐng)域的朋友提出的問題也五花八門，介紹問題的人難以深入了解仿真領(lǐng)域的基礎科學條件。
模型層級管理與輕量化處理的探索
主要討論了兩個方面：模型層級管理和模型壓縮。首先，介紹了模型的層級管理，類似于CAD設計中的圖層或工作集，可以設置權(quán)限讓別人操作，也可以引用其他人的層級。其次，關(guān)注了模型壓縮技術(shù)，通過USD模型壓縮技術(shù)將房間家具等場景壓縮至不到50KB，效果非常好。最后，提到了一個視頻，展示了將機器人仿真與工廠結(jié)合的場景，展示了在工廠領(lǐng)域的應用。
omniverse平臺在協(xié)同設計中的應用
主要討論了omniverse平臺在軟件協(xié)同工作中的優(yōu)勢，以及它對科學計算和仿真領(lǐng)域的影響。omniverse平臺可以實現(xiàn)不同軟件之間的無縫協(xié)作，避免了傳統(tǒng)軟件之間的延遲問題。同時，它還可以兼容很多平臺，如基于USD的connector等。此外，omniverse平臺還具有流體仿真和科學計算的能力，與傳統(tǒng)計算仿真相比，它更注重網(wǎng)格體的構(gòu)建。會議還提到了omniverse平臺在工廠設計、機器人運動仿真等方面的應用，以及它在科學計算領(lǐng)域帶來的影響。
仿真計算與流場模擬的深度解析
主要討論了仿真計算中需要考慮的場計算問題。首先，需要了解計算域的分布，然后根據(jù)幾何模型畫網(wǎng)格體進行計算。其次，CAD軟件輸出的幾何模型不能直接用于仿真計算，需要基于網(wǎng)格體模型進行二次處理。最后，流體力學仿真可以通過神經(jīng)網(wǎng)絡計算來得到結(jié)果，不僅僅是英偉達在做，其他學者也做研究。
神經(jīng)網(wǎng)絡在物理求解中的應用
神經(jīng)網(wǎng)絡PINN是一種基于虛擬網(wǎng)絡計算算法進行自我學習的方法，通過給定數(shù)據(jù)輸入到算法模型中，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)預測出新的數(shù)據(jù)。神經(jīng)網(wǎng)絡在物理求解過程中也有應用，如基于觀測數(shù)據(jù)或仿真數(shù)據(jù)的預測結(jié)果。與數(shù)值分析相比，神經(jīng)網(wǎng)絡的結(jié)果難以解釋，可靠性較差，泛化能力也有限。然而，神經(jīng)網(wǎng)絡在處理少量數(shù)據(jù)時具有優(yōu)勢，可以推斷出結(jié)果。因此，在實際應用中，需要結(jié)合其他計算架構(gòu)和實驗驗證來提高預測結(jié)果的可靠性。
GPU并行計算與仿真軟件的應用
主要介紹了計算仿真軟件的并行計算算法架構(gòu)。傳統(tǒng)CFD計算以串行計算為主，可解釋性強，但效率相對較低。多物理場下的計算非常復雜，且效率低。超級計算機在核物理研究和大氣計算等領(lǐng)域有應用，但由于其單條件計算結(jié)果受初始條件影響，求解效率較慢。
模型處理與數(shù)據(jù)協(xié)同在工程設計中的應用
主要討論了協(xié)同設計的內(nèi)容和目標。協(xié)同設計是以模型為基礎，以結(jié)構(gòu)化屬性數(shù)據(jù)為基礎，實現(xiàn)不同專業(yè)和人的數(shù)據(jù)協(xié)同。目前主流的協(xié)同設計軟件，都是針對產(chǎn)品設計和工程設計的，而不是以模型為主的。雖然這些軟件有3D引擎，但它們的主要內(nèi)容還是實現(xiàn)數(shù)據(jù)的協(xié)同。因此，對于工程設計和產(chǎn)品設計來說，以模型為基礎的協(xié)同設計效率提升的空間有限。
數(shù)字化交互與結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫的應用
主要討論了協(xié)同設計的基礎和數(shù)字化交互的重要性。以結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)作為協(xié)同平臺，實現(xiàn)了設計工程的屬性和數(shù)據(jù)的系統(tǒng)。同時，強調(diào)了模型在工程設計和產(chǎn)品設計過程中的重要性，以及結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫在傳遞速度和共享速度方面的優(yōu)勢。會議還討論了在工業(yè)領(lǐng)域中，模型可能并非想象中的那么順利，因為工業(yè)領(lǐng)域的很多工作開展并不容易。此外，會議還提到了生態(tài)問題，認為在工程應用中，速度和應用性是非常重要的，而不僅僅是模型本身。
Omniverse在圖形渲染和處理的優(yōu)勢
主要討論了omniverse引擎在圖形渲染和處理方面的優(yōu)勢，以及基于USD模型的開源生態(tài)。同時，也探討了omniverse在工業(yè)領(lǐng)域的應用場景，如數(shù)字孿生、元宇宙工廠等。此外，還提到了當前市場對于數(shù)字孿生和元宇宙項目的困難，如市場前景好但實際價值難以找到，以及一些場景下的啟動慢卡頓出bug等問題。最后，討論了智能計算引擎在自動駕駛、智能制造和機器人訓練等領(lǐng)域的應用，如數(shù)字城市、智能駕駛和工業(yè)機器人等。
元宇宙孿生平臺的應用與挑戰(zhàn)
主要討論了元宇宙產(chǎn)業(yè)的發(fā)展趨勢和挑戰(zhàn)。首先，元宇宙產(chǎn)業(yè)需要具備顯示、算力、邊緣計算和區(qū)塊鏈等技術(shù)。其次，目前做數(shù)字孿生的人主要集中在建模這塊，但在邊緣計算方面相對較弱。再次，隨著8K和6G網(wǎng)絡的普及，未來顯示將實現(xiàn)沉浸式體驗。
顯卡技術(shù)的進步與顯示端內(nèi)容傳輸問題
主要討論了顯示端的分辨率、顆粒度和傳輸速率等方面。英偉達在這方面提供了很大的算力和并行算力，以及先進的算法。然而，目前最大的問題是內(nèi)容如何在屏幕上傳輸，因為任何模型都需要進行渲染計算才能傳輸?shù)狡聊簧?。英偉達在這方面能力不斷迭代，使得模型清晰度越來越高。同時，通過插件等方法，可以對模型進行壓縮、差值處理等細節(jié)處理，以減少計算力。
模型創(chuàng)建與物理屬性的賦予問題
這段內(nèi)容主要討論了目前設計軟件的現(xiàn)狀。講者認為，目前的設計軟件在底層能力上仍有提升空間，可以自己創(chuàng)建模型并賦予物理屬性。同時，講者也提到了不同領(lǐng)域的設計軟件都有自己的成熟工具，如Revit、UE等，但在實際工作中，仍然依賴于其他平臺進行建模，這可能與開發(fā)成本和建模效率有關(guān)。因此，講者認為將建模命令式操作改成工具化操作，才能真正實現(xiàn)高質(zhì)量、高效率的建模。
會議待辦
了解并掌握模型在工業(yè)領(lǐng)域的應用情況，以提高工作效率和降低工作門檻
了解omniverse在工業(yè)軟件開發(fā)中的應用情況
深入了解數(shù)字孿生、元宇宙和智能機器人等前沿技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域的應用和價值
解決數(shù)字孿生領(lǐng)域的檢驗對端問題，以提高其效果
了解并研究Web建模框架，以提高建模效率和降低建模成本
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