DELL Precision 7960 Tower：设计与工程工作流的黄金搭档！

再不研究AI，你就真的落伍了！！！

当我们每天打开各类新闻APP时就会发现，与AI相关的新闻早已占据了一席之地，“人工智能、神经网络”等关键词屡屡登上热搜，设计、制造、软件工程等各行各业也开始大量应用AI相关技术。AI发展之大趋势，锐不可当。

借助传统的设计工作流，工程师难以充分探索设计空间并快速提出解决方案来应对新出现的挑战。而AI的出现助于这些工程师发现新颖的解决方案、利用大量现有模拟数据并改进最终设计，从而帮助加快设计和模拟流程。

近期，戴尔科技集团与NVIDIA共同发布《人工智能在设计和工程工作流中的应用》白皮书，介绍AI是如何融入到设计和工程解决方案及工作流的，以及新的工作站和高性能计算解决方案如何让工程师能够有效利用这些功能的。我们来看看吧！

产品设计：正在与AI密切结合

●在设计和CAD场景中，由于生成式设计工具的出现，AI已经产生了切实的影响。在设计应用中，AI（人工智能）和ML（机器学习）能够根据预定义的限制条件创建一系列出色的设计方案。生成式设计工具要求工程师预先确定这些限制条件，包括散热性能、刚度、材料选项甚至具体的制造工艺等等，随后软件可以创建上百甚至数千个选项供评估。此时，工程师就可以通过微调限制条件来缩减选项，以构建起复合用户具体需求的设计方案。

●在电子CAD(ECAD)领域，很多企业还开发了支持AI的软件工具，可帮助设计人员加快印刷电路板(PCB)设计速度。这些工具依托于以往设计方案中的数据，能够帮助实现电路板布局布线设计自动化，提高工作效率。

另外值得关注的是，越来越多的AI渲染可视化工具也在不断涌现，例如NVIDIA AI利用开放源代码Stable Diffusion模型，就能够支持用户使用文本提示生成2D草图和图像。Depix Technologies公司推出的工具，则可让用户使用简单的文本提示创建高动态范围（HDR）全景图像和背板。

模拟：用AI提高效率是关键

AI在模拟中也得到了广泛应用，并帮助企业极大提升了工作效率和设计质量。

在设计周期中，分析和模拟往往成为瓶颈，特别是当模型规模扩大且复杂度增加时。为了改进这一状况，模拟软件公司正在积极探索并测试生成式人工智能自然语言工具，旨在优化用户界面，降低软件使用的门槛。通过简单的文本提示，即便用户不具备特定解算器的专业知识，也能轻松运行模拟，从而大幅缩短学习新软件所需的时间。

以Ansys公司为例，他们推出了一款基于生成式人工智能技术的支持工具——AnsysGPT，可快速处理常见的客户支持请求。更令人瞩目的是，据资料显示，用户甚至能够通过AI编写Java程序来执行特定的模拟任务，全程无需编程经验。

生成合成数据也需要AI，AI已成为训练自动驾驶汽车系统的关键动因。例如，训练一辆自动驾驶汽车需要在无数车辆场景中收集数百万小时的操作数据，因此可以使用反映现实场景的合成数据，以虚拟方式加速这一过程。例如，NVIDIA提供NVIDIA DRIVE Sim™平台（基于NVIDIA Omniverse™），用于在沉浸式3D环境中运行物理上准确的大规模多传感器模拟。NVIDIA Omniverse Replicator平台会为这些模拟生成合成数据。使用这种类型的数据时，无需再执行使用现有数据集时需要完成的耗时数据清理和标记任务。

好马配好鞍：戴尔Precision

7960塔式工作站为AI时代而生

基于AI的高级设计和模拟工具可以在配备全新 NVIDIA® RTX™ GPU的工程工作站上更有效和高效地运行。

戴尔科技专为AI和数据科学应用打造了一系列高性能工作站，为工程师提供了所需的计算资源，确保他们能够顺畅地使用这些高级工具。其中，戴尔Precision 7960塔式工作站凭借其卓越的性能配置，成为了AI工程工作流的理想选择。

这款重新设计的戴尔Precision 7960塔式工作站，其强大的性能让人印象深刻。它支持单个56核CPU，同时拥有宽敞的机箱，可以轻松容纳最多四个双宽显卡。这意味着，用户可以为基于AI的CAE工作流、渲染和可视化等任务配置高达四个NVIDIA® RTX™ 6000 Ada GPU。

NVIDIA® RTX™ 6000 Ada是一款强大的显卡，配备了48GB的图形内存。这一巨大的内存容量使得用户能够轻松处理海量数据集，并在大型复杂模型上执行模拟和渲染任务。

通过配备一个或多个NVIDIA® RTX™ GPU，这类工作站为工程师提供了一个强大的平台，让他们能够在本地处理基于AI的典型工作流的大型模型和数据集。此外，工程师们还可以利用降阶模型（ROM）在设计的早期阶段快速完成验证，从而大大提高了工作效率。总之，这些先进的工程工作站在推动更易于访问的自动化设计和模拟场景的发展中，发挥着至关重要的作用。

总结

尽管AI并不总是适用于所有场景，但对于那些能够获取足够数量的旧式设计、模拟和测试数据的团队来说，AI技术却为他们带来了无限可能。通过利用AI，这些团队可以扩展潜在的设计空间，揭示出前所未有的工程见解，并加速验证和模拟流程，从而实现更快、更好的设计迭代。

除了丰富的数据资源，成功应用AI解决方案还需要强大的工作站和高性能计算资源的支持。在这方面，戴尔Precision专业工作站和NVIDIA® RTX™ GPU的组合提供了强大的处理能力。工程师们可以依靠这些基于AI的新兴工具，支持他们当前的设计工作流，并为未来的技术发展做好充分准备。这种结合不仅让工程师们能够充分发挥AI的潜力，还确保了他们在面对复杂和不断变化的工程挑战时，始终保持领先和竞争力。