الوصف
NVIDIA PhysicsNeMo، المعروف سابقًا باسم Modulus، هو إطار عمل مفتوح المصدر بلغة بايثون يسهل تطوير وتدريب وضبط نماذج الذكاء الاصطناعي الفيزيائية على نطاق واسع. هذا الإطار مفيد بشكل خاص للمطورين الذين يهدفون إلى بناء نماذج بديلة للذكاء الاصطناعي تجمع بين السببية المدفوعة بالفيزياء مع بيانات المحاكاة والبيانات الملاحظة، مما يمكّن من التنبؤات في الوقت الحقيقي.
قراءة المزيد
يدعم الإطار مجموعة متنوعة من هياكل النماذج، بما في ذلك الشبكات العصبية المدفوعة بالفيزياء (PINNs)، والمشغلين العصبيين، والشبكات العصبية البيانية (GNNs)، ونماذج الانتشار المعتمدة على الذكاء الاصطناعي. تم تصميم هذه النماذج لتعزيز محاكاة الهندسة وتوليد بيانات عالية الدقة لتصاميم قابلة للتوسع والاستجابة.
تعتبر NVIDIA PhysicsNeMo أداة أساسية في إنشاء والتحقق من نماذج التوأم الرقمي على نطاق واسع عبر مجالات الفيزياء المختلفة، مثل الديناميكا الهوائية الحاسوبية، والميكانيكا الهيكلية، والكهرومغناطيسية. يوفر خط أنابيب شامل وأدوات لتدريب نماذج الفيزياء-ML، بدءًا من استيعاب الهندسة إلى إضافة المعادلات التفاضلية الجزئية.
يوفر الإطار خطوط أنابيب تدريب موزعة معززة بوحدات معالجة الرسوميات، مما يسمح للمطورين بتوسيع نماذجهم إلى بيئات تدريب متعددة العقد. تعتبر هذه القدرة حاسمة لمعالجة المشكلات على نطاق صناعي، مثل تدريب GNN أو سحابة نقطية على شبكة مكونة من 50 مليون عقدة.
يتضمن NVIDIA PhysicsNeMo أيضًا مجموعة متنوعة من خطوط الأنابيب المرجعية التي تعمل كنقاط انطلاق للمطورين لتخصيص وبناء حلولهم الخاصة. تغطي هذه الخطوط حالات الاستخدام من الديناميكا الهوائية الحاسوبية والتحليل الحراري إلى محاكاة المناخ والطقس.
كإطار عمل مفتوح المصدر، تم بناء PhysicsNeMo على قمة PyTorch وتم إصداره بموجب ترخيص Apache 2.0. تم تصميمه ليكون سهل الاستخدام، مع واجهات برمجة تطبيقات بايثون سهلة البرمجة ووثائق شاملة. يشجع الإطار أيضًا التعاون داخل المجتمع العلمي، داعيًا خبراء المجال للمساهمة وتسريع الفيزياء-ML عبر تطبيقات مختلفة.
- الفئةمنصّات تعلّم الآلة
- نموذج التسعيرمفتوح المصدر
- النشرمعزز بواسطة GPU
- المنصاتPyTorch
الميزات الأساسية لـ NVIDIA PhysicsNeMo (سابقًا Modulus)
إطار عمل مفتوح المصدر بلغة بايثون
شبكات عصبية مدفوعة بالفيزياء
شبكات عصبية بيانية
نماذج انتشار معتمدة على الذكاء الاصطناعي
تدريب موزع معزز بوحدات معالجة الرسوميات
نماذج توأم رقمي على نطاق واسع
خط أنابيب تدريب شامل
واجهة برمجة تطبيقات بايثون سهلة الاستخدام
البدء مع NVIDIA PhysicsNeMo (سابقًا Modulus)
تكوين: إعداد بيئة التطوير الخاصة بك
بناء: تطوير نماذج بديلة للذكاء الاصطناعي
تدريب: استخدام خطوط أنابيب معززة بوحدات معالجة الرسوميات
التحقق: اختبار النماذج عبر مجالات الفيزياء
حالات استخدام NVIDIA PhysicsNeMo (سابقًا Modulus)
- نماذج التوأم الرقمي
- محاكاة الهندسة
- التنبؤات في الوقت الحقيقي
- تدريب نماذج الفيزياء-ML
- التطوير التعاوني
