欧洲杯体育传统高性能打算仍然撑捏着汽车征战责任中的方方面面-开云集团「中国」Kaiyun·官方网站

作家：赵晓勤

与所有汽车制造商一样，福特汽车当下正积极鼓舞一场有趣潜入的数字化转型变革。

在本届SC24大会上，福特汽车居品征战大派别字化转型主宰David Kepczynski先容了高性能打算、GPU加速和AI/机器学习将怎样重塑该公司在安全、性能以及联网汽车等各个边界的运营方式。

事实上，咱们很难找到一位比Kepczynski更熟练百亿亿次级超算时刻以及高性能打算的工业应用等主题的演讲者了。在加入福特汽车之前，Kepczynski曾在通用电气公司担任长达十年的企业数字时刻与规划首席信息官，主要崇敬监督医疗保健、能源及航空航天等行业的大型打算系统征战。在此之前，他还在通用汽车公司责任过20年，先后担任大派别字工程、居品征战以及制造方面的指示职务。

Kepczynski曾经出任好意思国能源部百亿亿次打算技俩行业与机构委员会的联席主席。这段经验让他得以亲眼目击高性能打算怎样一步步演形成咱们如今所见的方式——即混杂了针对AI及/或传统高性能打算进行改革的大范畴GPU加速系统，以及撑捏起此等打算范畴所必需的一齐软件历程。

Kepczynski在SC24大会的舞台上暗示，福特的高性能打算系统平素为公司2000名打算机扶持工程师们进行建模与模拟（主如若CFD，即打算流体能源学模拟）。缺憾的是，他并未具体先容福特高性能打算环境的更多架构细节。

在回应来自博通的参会者对于腹地与云高性能打算的问题时，Kepczynski解释称，福特主要依靠腹地系统运行建模及模拟类责任负载。天然，过往与亚马逊云科技和Azure等超大范畴云做事商的实验勾通，也暴露了混杂决策的出色天真性。

Kepczynski解释说念，打算资源主要被均瓜分拨给车辆耐撞性、空气能源性能以及汽车联网分析等技俩之间。他同期作念出预测，以为将来几年AI/机器学习类责任负载将大幅增多，十分是在联网汽车边界，预测及时期析将在其中占据主导。“咱们预测机器学习在某些边界将占用高达90%的打算周期。”

诚然对于福特AI征战方式及演进标的的参谋还有好多，但他强调，传统高性能打算仍然撑捏着汽车征战责任中的方方面面。举例在安全边界，福特曾经从孤单的碰撞模拟转向系统级要道，尝试将乘员与碰撞臆造化为调处模子当中互关系联的组件。“咱们不再只是孤无意商量车辆耐撞性，而是入辖下手诈欺高性能打算将结构、机械和软件系统集成起来，提供可提高初度测试质料并有助于加速测试速率的试验效果。”

 “这不单是是要雠校咱们的车辆，更是在颠覆咱们所有这个词汽车行业的念念维、设想与革命方式。”

性能优化也罢黜一样面向系统的理念。除了永久以来当作行业宥恕焦点的空气能源学除外，福特的工程师们当前还诈欺高性能打算将系统及NVH（杂音、振动与声振粗糙度）等特色集成到全面的车辆模拟当中。这种举座要道由基于物理定律的先进建模提供支捏，使得企业不详微调车辆性能中的各个方面。Kepczynski强调称，“咱们曾经超越了传统的组件级分析。借助高性能打算，咱们开动分析所有这个词系统，将数据、模子与打算才气荟萃起来，最终达成前所未有的模拟保真度。”

高性能打算、AI/机器学习以及GPU加速的互相会通，正在咱们最期待的边界进展作用——这即是联网汽车。Kepczynski先容了福特怎样将每辆汽车视为物联网平台，借此将传感器数据同及时期析相荟萃，从而提高性能与可靠性。他暗示，这些功能主要由GPU驱动的打算系统提供支捏，可达成预测性崇拜以及动态性能改革等高档应用。Kepczynski指出，“在这个边界，GPU的作用至关进攻。它们推动了大范畴数据分析，也为咱们的联网汽车战术奠定了基础。”

Kepczynski还重申了GPU的价值过火在百亿亿次打算中进展的作用。“可编程GPU改变了一切。即使沿用原有的代码库，针对GPU的重构也一样能带来超卓的性能擢升。”

如前所述，AI和机器学习曾经成为福特要道论体系中不成或缺的构成部分，其本色应用也推动了生成式设想、预测分析与联网汽车等具体功能。

Kepczynski故意强调这并不是炒作，而是福特AI多年来专注于切实效果换来的报恩。通过机器学习配置的代理模子被集成至设想责任历程当中，不详在不影响质料的前提下达成车型研发的快速迭代。

他回想说念欧洲杯体育，“咱们不单是在磨砺——咱们是在诈欺这些时刻提供真的可见的特出效果。”