Deskripsi
NVIDIA PhysicsNeMo, yang sebelumnya dikenal sebagai Modulus, adalah kerangka kerja Python sumber terbuka yang memfasilitasi pengembangan, pelatihan, dan penyempurnaan model AI fisika secara skala. Kerangka kerja ini sangat berguna bagi pengembang yang ingin membangun model pengganti AI yang menggabungkan kausalitas berbasis fisika dengan data simulasi dan data yang diamati, memungkinkan prediksi waktu nyata.
Baca Selengkapnya
Kerangka kerja ini mendukung berbagai arsitektur model, termasuk jaringan saraf yang diinformasikan fisika (PINNs), operator neural, jaringan saraf graf (GNNs), dan model difusi berbasis AI generatif. Model-model ini dirancang untuk meningkatkan simulasi rekayasa dan menghasilkan data dengan fidelitas lebih tinggi untuk desain yang responsif dan dapat diskalakan.
NVIDIA PhysicsNeMo sangat penting dalam menciptakan dan memvalidasi model digital twin berskala besar di berbagai domain fisika, seperti dinamika fluida komputasional, mekanika struktural, dan elektromagnetika. Ini menyediakan jalur dan utilitas end-to-end untuk melatih model fisika-ML, mulai dari memasukkan geometri hingga menambahkan persamaan diferensial parsial.
Kerangka kerja ini menawarkan jalur pelatihan terdistribusi yang dipercepat GPU, memungkinkan pengembang untuk menskalakan model mereka ke lingkungan pelatihan multi-node. Kemampuan ini sangat penting untuk menangani masalah berskala industri, seperti melatih GNN atau awan titik pada mesh 50 juta node.
NVIDIA PhysicsNeMo juga mencakup berbagai set jalur referensi yang berfungsi sebagai titik awal bagi pengembang untuk menyesuaikan dan membangun solusi mereka sendiri. Jalur-jalur ini mencakup kasus penggunaan dari dinamika fluida komputasional dan analisis termal hingga simulasi iklim dan cuaca.
Sebagai kerangka kerja sumber terbuka, PhysicsNeMo dibangun di atas PyTorch dan dirilis di bawah lisensi Apache 2.0. Ini dirancang agar ramah pengguna, dengan antarmuka API Pythonic yang mudah diprogram dan dokumentasi yang komprehensif. Kerangka kerja ini juga mendorong kolaborasi dalam komunitas ilmiah, mengundang para ahli domain untuk berkontribusi dan mempercepat fisika-ML di berbagai aplikasi.
- KategoriPlatform Machine Learning
- Model HargaOpen source
- PenerapanDipercepat oleh GPU
- PlatformPyTorch
Fitur Inti NVIDIA PhysicsNeMo (sebelumnya Modulus)
Kerangka kerja Python sumber terbuka
Jaringan saraf yang diinformasikan fisika
Jaringan saraf graf
Model difusi berbasis AI generatif
Pelatihan terdistribusi yang dipercepat GPU
Model digital twin berskala besar
Jalur pelatihan end-to-end
API Pythonic yang ramah pengguna
Memulai dengan NVIDIA PhysicsNeMo (sebelumnya Modulus)
Konfigurasi: Siapkan lingkungan pengembangan Anda
Bangun: Kembangkan model pengganti AI
Latih: Manfaatkan jalur yang dipercepat GPU
Validasi: Uji model di berbagai domain fisika
Kasus Penggunaan NVIDIA PhysicsNeMo (sebelumnya Modulus)
- Model Digital Twin
- Simulasi Rekayasa
- Prediksi Waktu Nyata
- Pelatihan Model Fisika-ML
- Pengembangan Kolaboratif
