AI를 공부하지 않으면 정말 뒤처지게 됩니다! ! !
매일 다양한 뉴스 앱을 열어보면 이미 AI와 관련된 뉴스가 자리를 차지하고 있는 것을 볼 수 있는데, '인공지능, 신경망' 등의 키워드가 자주 검색되고 있으며, 디자인, 제조, 소프트웨어 엔지니어링 등 다양한 산업 분야가 그 자리를 차지하고 있습니다. AI 관련 기술을 대규모로 적용하기 시작했습니다. AI 개발의 일반적인 추세는 거스를 수 없습니다.
기존 설계 워크플로우를 사용하면 엔지니어는 설계 공간을 완전히 탐색하고 새로운 과제에 대한 솔루션을 신속하게 찾는 데 어려움을 겪습니다. AI의 출현은 이러한 엔지니어들이 새로운 솔루션을 발견하고, 기존의 대량의 시뮬레이션 데이터를 활용하고, 최종 설계를 개선함으로써 설계 및 시뮬레이션 프로세스의 속도를 높이는 데 도움이 됩니다.
최근 Dell Technologies와 NVIDIA는 공동으로 "설계 및 엔지니어링 워크플로에 인공 지능 적용" 백서를 발표하여 AI가 설계 및 엔지니어링 솔루션과 워크플로는 물론 새로운 워크스테이션 및 고성능 컴퓨팅 솔루션에 통합되는 방법을 소개했습니다. 엔지니어는 이러한 기능을 효과적으로 활용합니다. 한 번 보자!
제품 디자인: AI와 긴밀하게 통합
●디자인 및 CAD 시나리오에서는 제너레이티브 디자인 도구의 출현으로 AI가 이미 실질적인 영향을 미치고 있습니다. 디자인 애플리케이션에서 AI(인공지능)와 ML(머신 러닝)은 사전 정의된 제약 조건을 기반으로 일련의 우수한 디자인 솔루션을 만들 수 있습니다. 생성적 설계 도구를 사용하려면 엔지니어가 열 성능, 강성, 재료 옵션, 심지어 특정 제조 프로세스까지 포함하여 이러한 제약 조건을 미리 결정해야 하며, 그런 다음 소프트웨어는 평가를 위해 수백 또는 수천 개의 옵션을 생성할 수 있습니다. 이 시점에서 엔지니어는 사용자의 특정 요구 사항을 결합한 설계를 구축하기 위해 제약 조건을 미세 조정하여 옵션의 범위를 좁힐 수 있습니다.
●전자 CAD(ECAD) 분야에서는 설계자가 인쇄 회로 기판(PCB) 설계 속도를 높이는 데 도움이 되는 AI 지원 소프트웨어 도구도 많은 기업에서 개발했습니다. 이러한 도구는 이전 설계 계획의 데이터를 사용하여 회로 기판 레이아웃 및 라우팅 설계를 자동화하고 작업 효율성을 향상시킵니다.
또한 점점 더 많은 AI 렌더링 시각화 도구가 등장하고 있다는 점도 주목할 만합니다. 예를 들어 NVIDIA AI는 오픈 소스 Stable Diffusion 모델을 사용하여 사용자가 텍스트 프롬프트를 사용하여 2D 스케치와 이미지를 생성할 수 있도록 지원합니다. Depix Technologies는 사용자가 간단한 텍스트 프롬프트를 사용하여 HDR(High Dynamic Range) 파노라마 이미지와 백플레이트를 생성할 수 있는 도구를 출시했습니다.
시뮬레이션: AI를 통한 효율성 개선이 핵심입니다
AI는 시뮬레이션에도 널리 활용돼 기업의 업무 효율성과 설계 품질을 크게 향상시키는 데 도움을 줬다.
분석 및 시뮬레이션은 설계 주기 동안, 특히 모델의 크기와 복잡성이 증가함에 따라 병목 현상이 발생하는 경우가 많습니다. 이러한 상황을 개선하기 위해 시뮬레이션 소프트웨어 회사에서는 사용자 인터페이스를 최적화하고 소프트웨어 사용 문턱을 낮추는 것을 목표로 생성 인공지능 자연어 도구를 적극적으로 탐색하고 테스트하고 있습니다. 간단한 텍스트 프롬프트를 통해 사용자가 특정 솔버에 대한 전문 지식이 없더라도 시뮬레이션을 쉽게 실행할 수 있으므로 새 소프트웨어를 배우는 데 필요한 시간이 크게 단축됩니다.
Ansys를 예로 들면, 그들은 일반적인 고객 지원 요청을 신속하게 처리할 수 있는 생성 인공 지능 기술인 AnsysGPT를 기반으로 한 지원 도구를 출시했습니다. 더욱 놀라운 점은 데이터에 따르면 사용자가 프로그래밍 경험이 없어도 AI를 통해 Java 프로그램을 작성하여 특정 시뮬레이션 작업을 수행할 수도 있다는 것입니다.
합성 데이터를 생성하려면 자율주행차 시스템 훈련의 핵심 동인이 된 AI도 필요합니다. 예를 들어, 자율주행차를 교육하려면 수많은 차량 시나리오에서 수백만 시간의 운영 데이터를 수집해야 하므로 이 프로세스는 실제 시나리오를 반영하는 합성 데이터를 사용하여 가상으로 가속화할 수 있습니다. 예를 들어, NVIDIA는 몰입형 3D 환경에서 물리적으로 정확한 대규모 다중 센서 시뮬레이션을 실행하기 위해 NVIDIA DRIVE Sim™ 플랫폼(NVIDIA Omniverse™ 기반)을 제공합니다. NVIDIA Omniverse Replicator 플랫폼은 이러한 시뮬레이션을 위한 합성 데이터를 생성합니다. 이러한 유형의 데이터로 작업할 때 기존 데이터 세트로 작업할 때 필요했던 시간이 많이 소요되는 데이터 정리 및 레이블 지정 작업을 더 이상 수행할 필요가 없습니다.
좋은 말을 위한 좋은 안장: Dell Precision
7960 타워 워크스테이션, AI 시대를 위해 탄생하다
고급 AI 기반 설계 및 시뮬레이션 도구는 새로운 NVIDIA® RTX™ GPU가 장착된 엔지니어링 워크스테이션에서 더욱 효과적이고 효율적으로 실행될 수 있습니다.
Dell Technologies는 AI 및 데이터 과학 애플리케이션을 위해 특별히 설계된 일련의 고성능 워크스테이션을 제작하여 엔지니어가 이러한 고급 도구를 원활하게 사용하는 데 필요한 컴퓨팅 리소스를 제공합니다. 그중 Dell Precision 7960 타워 워크스테이션은 뛰어난 성능 구성으로 인해 AI 엔지니어링 워크플로에 이상적인 선택이 되었습니다.
새롭게 디자인된 Dell Precision 7960 타워 워크스테이션은 강력한 성능으로 인상적입니다. 단일 56코어 CPU를 지원하는 동시에 최대 4개의 더블 와이드 그래픽 카드를 쉽게 수용할 수 있는 넓은 섀시를 자랑합니다 . 이는 사용자가 AI 기반 CAE 워크플로우, 렌더링 및 시각화와 같은 작업을 위해 최대 4개의 NVIDIA® RTX™ 6000 Ada GPU를 구성할 수 있음을 의미합니다.
NVIDIA® RTX™ 6000 Ada는 48GB 그래픽 메모리를 탑재한 강력한 그래픽 카드입니다. 이 엄청난 메모리 용량을 통해 사용자는 대규모 데이터 세트를 쉽게 처리하고 크고 복잡한 모델에 대한 시뮬레이션 및 렌더링 작업을 수행할 수 있습니다.
하나 이상의 NVIDIA® RTX™ GPU가 장착된 이 워크스테이션은 엔지니어에게 AI 기반 워크플로우의 일반적인 대규모 모델과 데이터 세트를 로컬에서 처리할 수 있는 강력한 플랫폼을 제공합니다. 또한 엔지니어는 ROM(Reduced Order Model)을 사용하여 설계 초기 단계에서 신속하게 검증을 완료할 수 있어 작업 효율성이 크게 향상됩니다. 이러한 고급 엔지니어링 워크스테이션은 더욱 접근하기 쉬운 자동화 설계 및 시뮬레이션 시나리오 개발을 추진하는 데 중요한 역할을 합니다 .
요약하다
AI가 모든 시나리오에 항상 적합한 것은 아니지만 충분한 양의 레거시 설계, 시뮬레이션 및 테스트 데이터에 액세스할 수 있는 팀에게 무한한 가능성을 열어줍니다. AI를 활용함으로써 이러한 팀은 잠재적인 설계 공간을 확장하고, 전례 없는 엔지니어링 통찰력을 드러내고, 검증 및 시뮬레이션 프로세스를 가속화하여 더 빠르고 더 나은 설계 반복을 수행할 수 있습니다.
풍부한 데이터 리소스 외에도 AI 솔루션을 성공적으로 적용하려면 강력한 워크스테이션과 고성능 컴퓨팅 리소스의 지원도 필요합니다. 이러한 점에서 Dell Precision 전문가용 워크스테이션과 NVIDIA® RTX™ GPU의 조합은 강력한 처리 능력을 제공합니다. 엔지니어는 이러한 최신 AI 기반 도구를 사용하여 현재 설계 워크플로우를 지원하고 미래 기술 개발에 완벽하게 대비할 수 있습니다. 이러한 조합을 통해 엔지니어는 AI의 모든 잠재력을 실현할 수 있을 뿐만 아니라 복잡하고 끊임없이 변화하는 엔지니어링 과제에 직면하여 앞서 나가고 경쟁력을 유지할 수 있습니다.
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