提供可靠的低成本燃料和电力供应,同时优化能源效率。
为了满足全球需求,能源公司正在转向软件定义的方法,以探索、生产、运输和交付低成本能源,同时追求净零排放目标。他们正在利用人工智能和高性能计算(HPC)来减少地下作业对环境的影响,自动化手动密集型地面作业,并将实时智能引入电网边缘。
了解壳牌如何使用NVIDIA DGX™系统确定储层建模中的盐边界,实现4K迭代图像重建,测试工业工厂的新设计,并推动可持续新材料的发展。
西门子歌美飒公司正在优化其海上风电场,以最低成本获得最大功率输出NVIDIA Omniverse™公司和NVIDIA模量。了解神经超分辨率如何将模拟时间从40天加速到15分钟。
加快燃料生产的储层模拟和地震处理。
了解人工智能如何加速油藏模拟和地震处理,加强管道监测,保护工人健康和安全,同时减少排放和环境影响。
为可持续发展和安全构建工业和科学数字孪生兄弟。
了解人工智能如何用于发展物理精确的工业数字双胞胎,扩大可再生能源发电规模,模拟气候和天气,加快计算流体动力学(CFD)工作负载,优化工业场地效率。
加强发电、输电和配电,提高电网弹性。
探索软件定义的智能电网的未来,包括电网基础设施的预测性维护、分布式能源的管理、电网资产的合成数据生成、大修计划、卡车滚动优化和公用事业联系中心虚拟助理。
向使用AI优化流程、降低风险和削减成本的行业领导者学习。
图片由BP提供。
了解英国石油公司如何通过将其生产逆向时间迁移(RTM)代码移植到英伟达HGX™A100以及利用cuFFT库。
*需要注册。
探索雪佛龙如何利用NVIDIA IndeX®公司是Microsoft Azure中的一个三维体积交互式可视化SDK,用于简化更大体积和更高分辨率的核心样本分析。
Stone Ridge Technology在NVIDIA料斗GPU体系结构,包括NVIDIA Grace Hopper超级芯片、H100-NVL和H100-PCIe。了解该公司如何使用多达2500万个单元模型实现3.8倍的模拟速度。
了解西门子能源(Siemens energy)等全球能源公司如何构建工业数字双胞胎,以支持发电厂的预测性维护,以及这将如何为能源行业每年节省约17亿美元。
图片由Noteworthy AI提供。
看看FirstEnergy的车载智能摄像头系统,该系统由Noteworthy AI开发,由NVIDIA®Jetson™edge AI平台-它自动监控数百万电线杆和数千万电网设备进行维护。
壳牌公司正在与NVIDIA合作:更真实的3D储层模型(例如倾斜储层),用于CO2储存,具有水平和垂直非均质性的分层地质,计算效率高的傅里叶神经算子(FNO)-基于网络,处理更大的输入数据集,并在更长的时间窗口(数百年)内提供可接受的预测,并且能够实时构建用于气候变化情景(CCS)应用的下一代地球深部数字孪生模型,并进行不确定性评估.
-Pandu Devarakota,壳牌首席科学专家
我们可以从三个维度考察人工智能对能源行业的贡献:能源预测、碳捕获和预测性维护。。。人工智能算法被用于能源预测、能源需求预测和优化经济价值。。。人工智能可以通过分析天气、土壤和作物产量等多种来源的数据来减少碳排放。。。优化我们的供应链物流,减少我们的碳足迹……人工智能还可以帮助能源公司监控其资产和设备的性能。
-Nayef Otaibi,沙特阿美副总裁兼首席数字官
我们将继续收集数据,不仅是关于我们的风力涡轮机如何运行的数据,还包括天气预报、现场规划和其他领域的数据,以优化风力涡轮机现场。我们正在探索增强现实和扩展现实,因为风力涡轮机是具有多种故障模式的复杂机器。必须确保风力涡轮机安全运行,维修技术人员知道如何以正确的方式进行维修。
-维斯塔斯电力解决方案工程开发副总裁Lasse Lundberg Nowack
通过在NVIDIA Omniverse中使用合成数据生成,我们的目标是自动创建数千个网格资产中各种缺陷的标签照片级真实感示例。我们正在使用真实图像和这些合成图像来训练检测模型。
-Ankush Agarwal,Exelon高级分析总监
在俄勒冈州,我们正在亲身体验气候变化的影响,并认识到在我们向清洁能源未来过渡的过程中,迫切需要在电网边缘进行创新。对电网新技术进行投资是PGE实现其气候目标并为客户提供清洁、负担得起且有弹性的能源的关键战略。
-Ananth Sundaram,波特兰通用电气(PGE)综合电网高级经理
由提供动力的系统NVIDIA A100 80GB Tensor核心GPU与运行SLB INTERSECT高分辨率油藏模拟器的CPU性能相比,显示了卓越的性能提升。
了解Shearwater如何通过NVIDIA GPU将反向时间偏移(RTM)和Kirchhoff算法的速度提高10倍,以降低计算密集型地下工作负载的总功耗,提高能源效率,并降低石油和天然气公司的运营成本。
Aclara将成为第一家将Utilidata的分布式AI平台Karman嵌入智能电表的公司,以实现提供清洁可靠能源的联网电网。Karman基于利用AI的自定义NVIDIA模块构建,可捕获强大、高质量的数据,以改善电网运行并管理分布式能源资源。
Utilidata宣布,波特兰通用电气(Portland General Electric)将在俄勒冈州试行Utilidat的智能电网芯片,这是由NVIDIA Jetson提供动力的第一种分布式AI平台,以支持脱碳目标。
了解面向能源公司的AI和HPC硬件、软件和网络解决方案。
NVIDIA Grace Hopper™超级芯片是一款突破性的加速CPU,专为大规模人工智能和高性能计算应用从头开始设计。超级芯片将为运行TB级数据的应用程序提供高达10倍的性能,使科学家和研究人员能够为世界上最复杂的问题找到前所未有的解决方案。
的最新迭代NVIDIA DGX™系统和基础NVIDIA DGX SuperPOD™公司,DGX H100是AI发电站,它通过NVIDIA H100 Tensor核心GPU.
NVIDIA DGX Cloud是一个多节点人工智能培训即服务解决方案,针对企业人工智能的独特需求进行了优化。它是一个用于人工智能培训的软件和基础设施组合解决方案,包括全套开发人员套件、领导级基础设施和礼宾支持,通过可预测的一体式定价,企业可以立即起步。
有了NVIDIA AI Enterprise,能源公司可以加快开发用例应用程序,如储层模拟、地震处理和预测性维护。了解如何通过NVIDIA LaunchPad在策展实验室免费短期访问NVIDIA-AI Enterprise。
NVIDIA HPC SDK包括经过验证的编译器、库和软件工具,对于最大限度地提高开发人员的生产力以及HPC建模和仿真应用程序的性能和可移植性至关重要。
NVIDIA Modulus是一个开源框架,用于通过简单的Python接口构建、训练和微调物理信息机器学习(physics-ML)模型。使用Modulus,您可以为企业级数字孪生应用程序构建模型,涵盖从CFD到结构分析、电磁学到气候科学的多个物理领域。
NVIDIA Omniverse是一个可扩展的开放平台,用于3D虚拟协作和实时物理精确仿真。Omniverse与NVIDIA Modulus(开发物理机器学习神经网络模型的框架)相结合,为风电场、发电厂、电网以及有朝一日的地球本身实现了数字孪生。
NVIDIA Jetson以节能、紧凑的外形将加速的AI性能推向了边缘。连同NVIDIA JetPack™软件开发工具包和NVIDIA Isaac™公司机器人操作系统软件,这些Jetson模块,包括NVIDIA Jetson Orin Nano™公司,支持各种边缘AI和机器人应用程序。
NVIDIA NeMo™是NVIDIA AI平台是一个端到端的云计算企业框架,用于构建、定制和部署具有数十亿参数的生成性AI模型。NeMo框架为使用3D并行技术、几种定制技术以及针对语言和图像应用的大规模模型的优化规模推理进行训练提供了加速的工作流程。
作为特色的
为了大规模管理可再生能源,NVIDIA及其合作伙伴生态系统正在使用人工智能优化太阳能和风力发电场、模拟气候和天气、维护电网、推进碳捕获和电力融合突破。
视频
网络研讨会
了解NVIDIA模量、以物理为基础的深度学习基础,以及框架如何与整体Omniverse平台.
了解如何使用NVIDIA Base Command™平台加速您的集装箱化AI培训工作负载,发现构建卓越AI中心所需的工具,并从以下方面获取使用、修改和运行Docker容器的基础知识NVIDIA NGC™公司.
了解如何在Jetson Nano开发套件利用计算机视觉模型构建深度学习分类项目。这台易于使用、功能强大的计算机并行运行多个神经网络。
了解NVIDIA Inception,这是一个免费项目,旨在通过接触尖端技术和NVIDIA专家、与风险投资家建立联系以及联合营销支持来提高知名度,帮助初创公司更快发展。
与NVIDIA开发人员计划中数百万志同道合的开发人员建立联系,完成您一生的工作。获得免费容器、预处理模型、SDK、技术文档以及同行和领域专家的帮助。
通过NVIDIA的风险投资(VC)联盟扩大和支持您的投资组合,这是NVIDIA与全球投资者共同发起的一项倡议,他们专注于利用人工智能、数据科学和HPC构建尖端技术的初创公司。
我们的能源行业解决方案超越了产品。我们的合作伙伴在这里帮助您的组织在各个层面构建和执行变革性的人工智能战略、产品和服务。
与NVIDIA能源专家聊天,帮助解决您的业务挑战。
NVIDIA隐私政策