Une usine de fabrication située près de Hsinchu, la Silicon Valley de Taiwan, fait partie des nombreuses installations partout dans le monde qui optimisent leur l’efficacité énergétique grâce à des jumeaux numériques basés sur l’IA.
Selon les ingénieurs de Wistron, concepteur et fabricant mondial d’ordinateurs et de systèmes électroniques, un modèle virtuel peut aider à rationaliser les opérations et à maximiser le débit dans le monde réel.
Pour le premier de plusieurs cas d’utilisation, l’entreprise a créé une copie numérique d’une pièce où les systèmes NVIDIA DGX subissent des tests de résistance thermique (voir image ci-dessus). Les premiers résultats ont été impressionnants.
Conception de simulations intelligentes
Wistron a utilisé NVIDIA Modulus, un framework pour créer des modèles d’IA à même de comprendre les lois de la physique, de manière à concevoir des jumeaux numériques permettant de prédire avec précision le flux d’air et la température dans les installations d’essai qui doivent rester entre 27 et 32 °C.
Une simulation qui aurait pris près de 15 heures avec des méthodes traditionnelles sur un CPU a pris seulement 3,3 secondes sur un GPU NVIDIA qui exécutait une inférence avec un modèle d’IA développé à l’aide de Modulus, soit une division par 15 000 du temps nécessaire.
Les résultats ont ensuite été intégrés à des outils et à des applications créés par les développeurs de chez Wistron à l’aide de NVIDIA Omniverse, une plateforme de création de workflows et d’applications 3D reposant sur OpenUSD.
Vue d’ensemble du jumeau numérique de Wistron
Avec son logiciel basé sur Omniverse, Wistron a créé des simulations réalistes et immersives avec lesquelles les opérateurs interagissent via des casques VR. Et grâce aux modèles d’IA qu’ils ont développés à l’aide de Modulus, les flux d’air dans la simulation obéissent aux lois de la physique.
« Les modèles basés sur la physique nous permettent de maîtriser le processus de test et la température de la pièce à distance, en temps quasi réel, ce qui permet de gagner du temps et de réduire la consommation énergétique », explique John Lu, directeur des opérations de fabrication chez Wistron.
Plus précisément, Wistron a combiné des modèles distincts pour prédire la température et le flux d’air afin d’éliminer les risques de surchauffe dans la salle d’essai. L’entreprise a également créé un système de recommandation pour identifier les meilleurs emplacements pour tester des cartes de référence informatiques.
Le jumeau numérique est relié à des milliers de capteurs en réseau. De quoi permettre à Wistron d’augmenter jusqu’à 10 % l’efficacité énergétique globale de l’installation. Ces économies d’énergie peuvent atteindre jusqu’à 121 600 kWh d’électricité par an, réduisant ainsi les émissions de carbone de 60 192 kilogrammes.
Un effort en pleine expansion
Le groupe enrichit actuellement son modèle d’IA pour prendre en compte plus de cent variables dans un espace qui abrite 50 racks d’ordinateurs. L’équipe simule également tous les détails mécaniques des serveurs et des testeurs.
« Le modèle final nous aidera à optimiser la planification des tests ainsi que l’efficacité énergétique du système de climatisation des installations », explique Derek Lai, superviseur technique chez Wistron et expert en réseaux neuronaux basés sur la physique.
À l’avenir, « les outils et les applications que nous développons avec Omniverse nous aident à améliorer la disposition de nos usines DGX afin d’optimiser le débit et d’améliorer encore l’efficacité », explique John Lu.
Générer de l’énergie efficacement
De l’autre côté de la planète, Siemens Energy met en exergue toute la puissance de l’industrialisation numérique grâce à Modulus et Omniverse.
L’entreprise basée à Munich, dont la technologie génère un sixième de l’électricité mondiale, a multiplié par 10 000 la vitesse de simulation d’un générateur de vapeur à récupération de chaleur à l’aide d’un modèle d’IA basé sur la physique (voir la vidéo ci-dessous).
En utilisant un jumeau numérique pour détecter la corrosion aussi tôt que possible, ces énormes systèmes peuvent réduire les temps d’arrêt de 70 %, ce qui représente des économies de 1,7 milliard de dollars par an à l’échelle du secteur par rapport à une simulation standard qui prenait auparavant deux semaines.
« La réduction des délais de calcul nous permet de développer des jumeaux numériques à faible consommation pour un écosystème énergétique durable, fiable et abordable », explique Georg Rollmann, responsable de l’analyse avancée et de l’IA chez Siemens Energy.
Les jumeaux numériques stimulent la science et l’industrie
Les entreprises du secteur automobile appliquent cette technologie à la conception de nouvelles voitures et de nouvelles usines de fabrication. Les scientifiques l’utilisent dans des domaines aussi divers que l’astrophysique, la génomique et les prévisions météorologiques. On la retrouve même dans la création d’un jumeau numérique de la Terre pour comprendre et atténuer l’impact du changement climatique.
Chaque année, les simulations physiques, exécutées généralement sur des supercalculateurs, consomment environ 200 milliards d’heures de cœurs de CPU et 4 térawatts-heures d’énergie. L’IA basée sur la physique multiplie la vitesse de ces workflows complexes par 200 en moyenne. De quoi gagner du temps, diminuer les coûts et économiser de l’énergie.
Pour en savoir plus, écoutez une présentation de la GTC décrivant les travaux de Wistron et consultez une table ronde sur les industries qui utilisent l’IA générative.
En savoir plus sur l’impact du calcul accéléré sur le développement durable.