Описание
NVIDIA PhysicsNeMo, ранее известная как Modulus, — это открытая Python-библиотека, которая упрощает разработку, обучение и тонкую настройку моделей ИИ в области физики в масштабах. Эта библиотека особенно полезна для разработчиков, стремящихся создать модели-суррогаты ИИ, которые объединяют причинно-следственные связи, основанные на физике, с данными симуляций и наблюдений, что позволяет делать предсказания в реальном времени.
Читать далее
Библиотека поддерживает различные архитектуры моделей, включая нейронные сети с учетом физики (PINNs), нейронные операторы, графовые нейронные сети (GNNs) и модели диффузии на основе генеративного ИИ. Эти модели предназначены для улучшения инженерных симуляций и генерации данных более высокого качества для масштабируемых и отзывчивых дизайнов.
NVIDIA PhysicsNeMo играет важную роль в создании и валидации моделей цифровых двойников в различных областях физики, таких как вычислительная гидродинамика, механика конструкций и электромагнетизм. Она предоставляет полный конвейер и утилиты для обучения моделей физики-ИМ, начиная с обработки геометрии и заканчивая добавлением частичных дифференциальных уравнений.
Библиотека предлагает распределенные конвейеры обучения с ускорением на GPU, позволяя разработчикам масштабировать свои модели для многонодовых обучающих сред. Эта возможность имеет решающее значение для решения промышленных задач, таких как обучение GNN или облака точек на сетке из 50 миллионов узлов.
NVIDIA PhysicsNeMo также включает разнообразный набор эталонных конвейеров, которые служат отправной точкой для разработчиков, чтобы настраивать и создавать свои собственные решения. Эти конвейеры охватывают случаи использования от вычислительной гидродинамики и теплового анализа до климатических и погодных симуляций.
Как открытая библиотека, PhysicsNeMo построена на основе PyTorch и выпущена под лицензией Apache 2.0. Она разработана с учетом удобства пользователя, с простыми в программировании интерфейсами Python API и обширной документацией. Библиотека также поощряет сотрудничество внутри научного сообщества, приглашая экспертов в области вносить свой вклад и ускорять физику-ИМ в различных приложениях.
- КатегорияПлатформы машинного обучения
- Модель ценообразованияОткрытый код
- РазвёртываниеУскорение с помощью GPU
- ПлатформыPyTorch
Основные функции NVIDIA PhysicsNeMo (ранее Modulus)
Открытая Python-библиотека
Нейронные сети с учетом физики
Графовые нейронные сети
Модели диффузии на основе генеративного ИИ
Распределенное обучение с ускорением на GPU
Модели цифровых двойников в больших масштабах
Полный конвейер обучения
Удобный Python API
Начало работы с NVIDIA PhysicsNeMo (ранее Modulus)
Настройка: Настройте свою среду разработки
Создание: Разработайте модели-суррогаты ИИ
Обучение: Используйте конвейеры с ускорением на GPU
Валидация: Тестируйте модели в различных областях физики
Варианты использования NVIDIA PhysicsNeMo (ранее Modulus)
- Модели цифровых двойников
- Инженерные симуляции
- Предсказания в реальном времени
- Обучение моделей физики-ИМ
- Совместная разработка
