能效前所未有 Cadence推出加速數位雙生平台

圖說:Cadence 推出業界首款加速數位雙生平台 – Millennium 提供前所未有的性能和能效。

益華電腦(Cadence )宣布推出Cadence  Millennium企業多物理場平台,這是業界首款用於多物理場系統設計和分析的硬體/軟體(HW/ SW)加速數位雙生解決方案。Cadence瞄準了提高性能和效率可獲得的巨大助益與商機,推出第一代Millennium M1 平台專注於加速高擬真運算流體動力學 (CFD)的模擬能力。此一站式解決方案可在雲端或本地使用,提供包括來自領先供應商的專用圖形處理單元 (GPU) 硬體、極快的互連能力,以及針對 GPU 加速和生成式AI 進行最佳化的增強型高擬真 CFD 軟體堆疊 (software stack)。Millennium M1 平台的實例 (instances) 可整合到統一的叢集(cluster)中,因此當天完成設計週轉、近線性的擴展能力得以實現,這樣前所未有的表現大幅助力客戶於複雜的機械系統中進行模擬。

對汽車、能源和渦輪機械等產業來說,機械系統設計必須在性能和效率上急需進一步提升。為了優化性能並減少溫室氣體排放,汽車設計師致力於提高燃油效率、減少阻力和噪音,以及延長電動車的續航里程;航太國防和渦輪機械設計工程師的首要任務,是提高效率、減少碳排放和維護頻率。為此,多物理場模擬技術的進步與提升對於實現這些目標至關重要,而效能、準確性、容量和加速運算對數位雙生模擬更是關鍵,讓產品進行原型開發和測試前確認可按預期規劃正常運作,助力探索更多設計創新。

Millennium 平台滿足了這些需求。產品亮點與優勢包括:

  • 效能: 整合一流的GPU-resident CFD 求解器與專屬GPU 硬體,為每個 GPU 提供相當於超級電腦的運算能力(最多 1000 個 CPU 核心)
  • 效率: 將週轉時間從幾週縮短到幾小時,與同等 CPU 相比能效提高 20 倍
  • 準確性: 利用 Cadence Fidelity CFD 求解器提供無與倫比的準確性,因應複雜的模擬挑戰
  • 高效能運算: 採用可延伸架構及大規模可擴充的擬真求解器,在多個GPU 製程上展現近線性的高擴展度
  • AI 數位雙生: 快速產生高品質多物理場數據,使生成式 AI 為最佳系統設計解決方案提供快速、可靠的數位雙生視覺化結果
  • 一站式解決方案: 業界首款整合 GPU 運算與新式可擴充 CFD 求解器的解決方案,為加速 CFD 和跨領域設計與最佳化提供最適合的設計環境
  • 靈活性: 可使用領先供應商的 GPU,在雲端至少 8 個 GPU 配置,或在本地至少 32 個 GPU 配置—提供靈活且可擴展的解決方案,滿足客戶的部署需求

Cadence多物理系統分析事業群研發副總裁顧鑫(Ben Gu)表示:「35年來Cadence 一直為最具挑戰的運算應用致力提高效能,同時在準確度上我們也從不妥協。對我們來說,演算法計算效率仍然是一個關鍵優先事項,因此我們運用生成式AI從大量設計和模擬數據中獲取知識。革命性的Millennium 平台是模擬技術一大躍進,為數位雙生和AI應用提供了前所未有的加速和可擴展性。CFD 得以從性能和效率提升中獲益匪淺,因為未來產業需探索更多設計創新並更快地將其推向市場,而Millennium M1 的強大力量正可助力顛覆產業。

Millennium M1 平台現已可供早期客戶使用。

本田研發部門首席營運長 Atsushi Ogawa表示:「本田和 Cadence 在加速 CFD 設計流程的合作已超過10 年。針對汽車、航空推進系統和電動垂直起降飛行器(eVTOL)等專案,我們採用Cadence Millennium M1 多物理場超級運算平台及其LES求解器,證明了在空氣動力學、燃燒和氣動聲學等領域的大型系統上,可實現更快的周轉時間和更高的可擴展性。由於高擬真CFD模擬大幅加速的潛力,我們期待繼續合作,共同開發下一代 CFD 解決方案。」

Corvid Technologies 資深空氣動力學家Mathieu Amiraux表示:「在 Corvid,我們經常利用高擬真 CFD 進行空氣動力學和熱模擬。Cadence Fidelity CFD 軟體和 GPU 運算的結合,使我們在次音速應用上的高擬真模擬效率提高了 8 倍。有鑑於我們專案皆須運行大量模擬,相信Millennium M1 能夠在速度和準確性方面對我們的工作流程產生積極正面的影響。」

華碩副總裁暨資料中心事業處技術長朱培蘭表示:「華碩與 Cadence 的合作取得了豐碩的成果。我們很高興能採用 Cadence 新推出的 Millennium 平台,該平台透過 Cadence 顛覆性的軟硬體整合提供了卓越的性能和能效。我們期待雙方持續合作,展望現在與未來,共同應對 AI 數位雙生設計與多物理場模擬挑戰。」

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