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Autodesk 和 NVIDIA 如何协作开辟 AI 之路
2018-04-04 10:46:48· 来源：欧特克大视界 作者：Mike Haley Tatjana Dzambazova
我们已经与 NVIDIA 合作超过 15 年，这是两家科技公司之间的长期合作。NVIDIA 一直忙于主办他们的 GPU 技术大会 (GTC)，我们一直在思考我们的共同努力中令人兴奋的成就。下面简要介绍一下当前的发展态势以及未来的一些预测，因为这对科技界来说无疑是一个激动人心的时刻。
我们已经与 NVIDIA 合作超过 15 年，这是两家科技公司之间的长期合作。NVIDIA 一直忙于主办他们的 GPU 技术大会 (GTC)，我们一直在思考我们的共同努力中令人兴奋的成就。下面简要介绍一下当前的发展态势以及未来的一些预测，因为这对科技界来说无疑是一个激动人心的时刻。
我们必须承认，AI 能够像工业革命那样产生巨大的影响力。通过机器学习，我们完全可以教机器做各种事情。虚拟助手可以自动执行任务，更先进的 AI 技术可以指导设计或帮助优化制造。机器学习创造了与制造工具互动和沟通的新途径，这适用于所有行业：制造业、工程建设以及传媒和娱乐行业。许多公司都认识到机器学习和 AI 可以带来的强大力量，并纷纷采用这项技术。这意味着，需要借助强大的工作站、GPU 和软件来实现 AI 目标。
数据驱动我们的设计决策，随着获取数据的不断增加，传统工具开始举步维艰。因此，新技术成为不二之选。在设计环境中，我们的工作流因充足的计算能力而发生转变。我们与科技不断变化的关系改变了日常物品的设计，甚至是椅子这种人们熟知且常见的物品。设计师们探索涉及衍生式设计的新软件方法，帮助他们以一种全新的方式发现设计，而不是对椅子进行草图绘制、建模和仿真的传统设计流程。借助衍生式设计，您只需提供描述您试图解决的问题的输入信息（例如目标、约束和力），工具可以帮助您发现许多可能性。计算能力和智能算法有助于分析空间，并发现可供设计师选择的新设计方案。这可以帮助您突破大脑的限制进行思考和设计。
为了探索这种新方法，我们一直与空中客车合作，他们也在不断改造他们的飞机设计。他们希望重新设计一种飞机隔离保护层，使其更轻、性能更好，因此将这些目标输入到衍生式设计工具中。结果，该工具提供了数千种可能的隔离保护层设计，这些设计全都符合空中客车定义的目标。大数据分析帮助空中客车减少了设计迭代次数，并为新的 3D 打印金属隔离保护层确定了性能出色的最终设计。空中客车表示，最终隔离保护层的重量减少了 45%，材料节省了三分之二，但结构上更稳固。
许多行业都开始注意到更高内存和性能的进步带来的好处。现在，在渲染中使用 GPU 可以让美工人员在显著加快的最终渲染视图以及应用程序视口中查看其场景。
Maya 流体可能很复杂，难以掌握。将来，如果 Maya 可以学习这些设置，则有助于让视觉效果美工人员所做的工作实现全程自动化。它可以查看参考摄影，利用其直觉推断以数字方式重建效果所需的设置。
AI 如何指导设计的另一个例子是，在过去，由于时间和金钱的原因，我们的一些用户不愿意为他们的所有设计迭代应用计算流体动力学。通过机器学习，我们可以训练一个预测器来识别形状和流之间的相关性。我们可以离线或在线运行该培训，获取各种形状和输入参数，生成合成仿真数据。当给定足够的培训数据时，预测器便可获得空气动力学知识，因此可以跳过昂贵的计算流体动力学 (CFD) 仿真。预测器现在可以让客户了解他们的空气动力学性能。响应是如此之快，我们可以直接在建模中包括仿真，美工人员可以合并和进一步优化其设计。
GPU 计算是富有成效的、普遍的深入学习和 AI 平台。它从先进的 GPU 以及在此基础上构建的系统和软件开始。NVIDIA 与主要的系统制造公司和主要的相关服务提供商（例如 Autodesk）合作，将其专业的 Quadro GPU 产品应用于笔记本电脑、台式机、数据中心和相关服务中。由 GPU 支持并增强的可视计算体验可以在各种屏幕上实现。NVIDIA 生产硬件和软件，将 AI 融入诸如自主型机器人等设备。
Autodesk 拥有丰富的软件和专业知识，可帮助客户整合技术，涉足全新的开发领域。我们非常高兴能够发现继续共同探索的领域。
我们必须承认，AI 能够像工业革命那样产生巨大的影响力。通过机器学习，我们完全可以教机器做各种事情。虚拟助手可以自动执行任务，更先进的 AI 技术可以指导设计或帮助优化制造。机器学习创造了与制造工具互动和沟通的新途径，这适用于所有行业：制造业、工程建设以及传媒和娱乐行业。许多公司都认识到机器学习和 AI 可以带来的强大力量，并纷纷采用这项技术。这意味着，需要借助强大的工作站、GPU 和软件来实现 AI 目标。
数据驱动我们的设计决策，随着获取数据的不断增加，传统工具开始举步维艰。因此，新技术成为不二之选。在设计环境中，我们的工作流因充足的计算能力而发生转变。我们与科技不断变化的关系改变了日常物品的设计，甚至是椅子这种人们熟知且常见的物品。设计师们探索涉及衍生式设计的新软件方法，帮助他们以一种全新的方式发现设计，而不是对椅子进行草图绘制、建模和仿真的传统设计流程。借助衍生式设计，您只需提供描述您试图解决的问题的输入信息（例如目标、约束和力），工具可以帮助您发现许多可能性。计算能力和智能算法有助于分析空间，并发现可供设计师选择的新设计方案。这可以帮助您突破大脑的限制进行思考和设计。
为了探索这种新方法，我们一直与空中客车合作，他们也在不断改造他们的飞机设计。他们希望重新设计一种飞机隔离保护层，使其更轻、性能更好，因此将这些目标输入到衍生式设计工具中。结果，该工具提供了数千种可能的隔离保护层设计，这些设计全都符合空中客车定义的目标。大数据分析帮助空中客车减少了设计迭代次数，并为新的 3D 打印金属隔离保护层确定了性能出色的最终设计。空中客车表示，最终隔离保护层的重量减少了 45%，材料节省了三分之二，但结构上更稳固。
许多行业都开始注意到更高内存和性能的进步带来的好处。现在，在渲染中使用 GPU 可以让美工人员在显著加快的最终渲染视图以及应用程序视口中查看其场景。
Maya 流体可能很复杂，难以掌握。将来，如果 Maya 可以学习这些设置，则有助于让视觉效果美工人员所做的工作实现全程自动化。它可以查看参考摄影，利用其直觉推断以数字方式重建效果所需的设置。
AI 如何指导设计的另一个例子是，在过去，由于时间和金钱的原因，我们的一些用户不愿意为他们的所有设计迭代应用计算流体动力学。通过机器学习，我们可以训练一个预测器来识别形状和流之间的相关性。我们可以离线或在线运行该培训，获取各种形状和输入参数，生成合成仿真数据。当给定足够的培训数据时，预测器便可获得空气动力学知识，因此可以跳过昂贵的计算流体动力学 (CFD) 仿真。预测器现在可以让客户了解他们的空气动力学性能。响应是如此之快，我们可以直接在建模中包括仿真，美工人员可以合并和进一步优化其设计。
GPU 计算是富有成效的、普遍的深入学习和 AI 平台。它从先进的 GPU 以及在此基础上构建的系统和软件开始。NVIDIA 与主要的系统制造公司和主要的相关服务提供商（例如 Autodesk）合作，将其专业的 Quadro GPU 产品应用于笔记本电脑、台式机、数据中心和相关服务中。由 GPU 支持并增强的可视计算体验可以在各种屏幕上实现。NVIDIA 生产硬件和软件，将 AI 融入诸如自主型机器人等设备。
Autodesk 拥有丰富的软件和专业知识，可帮助客户整合技术，涉足全新的开发领域。我们非常高兴能够发现继续共同探索的领域。
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