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升級智能制造 華為發布“全棧一體化仿真平臺”

http://www.debgrams.com 2021-07-08 14:16 來源:上海證券報

7月7日,在上海召開的“2021華為智能制造數據基礎設施高峰論壇”上,華為發布了“全棧一體化仿真平臺”解決方案。而上汽大眾研發團隊已將其率先應用在新車型中,這是同類解決方案在中國汽車行業的首個規模應用。據悉,該解決方案還可擴展應用到航空航天等制造行業場景。

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“華為一直講,自己生產的降落傘自己先跳。現在,華為走過了智能制造的路,期望自己的經驗可以幫助中國制造業進行數字化轉型。”在本次發布會上,華為表示,其始終定位基礎設施服務商的角色,將通過“平臺+生態”的模式,用華為超融合基礎設施解決方案,構建產業生態黑土地,助力制造行業客戶數字化轉型。

“全棧一體化仿真平臺”落地汽車業

上汽大眾研發團隊率先將華為“全棧一體化仿真平臺”解決方案應用在新車型中,其意義不可小覷。

記者了解到,在汽車研發時,要通過控制空氣的阻力和下壓力來獲得更好的車輛整體性能,與流體力學相關的空氣動力研究和試驗就至關重要。因此,流體力學的大規模仿真計算,已經成為汽車行業的研發“利器”,也是主流汽車制造商的核心競爭力之一。仿真計算成為高性能計算的重要應用場景,以OpenFOAM為代表的開源CFD軟件,正在得到越來越多的使用。

但是,如何實現OpenFOAM與高性能計算平臺的全面適配,成為包括上汽大眾在內的汽車廠商面臨的挑戰。一方面,原有的HPC(高性能計算機群)系統性能已經無法滿足研發效率提升的需求;另一方面,傳統CFD商用軟件的許可費用高昂,汽車廠商希望通過采用OpenFOAM來實現研發效率與投資之間的平衡。

由此,中國汽車行業首個規模應用的“全棧一體化仿真平臺”誕生。華為提供調試硬件和底層技術支持,上汽大眾IT團隊和研發團隊通力合作,建成了國內汽車行業首個ARM HPC(高性能計算)規模應用:基于鯤鵬920 ARM架構高性能計算集群與開源流體軟件OpenFOAM的全面適配,在同等硬件價格情況下計算性能提升30%,并大幅降低軟件許可證成本;作業調度層面上,保證了業務的平滑遷移和快速部署。

華為介紹,針對流體仿真、電磁設計、碰撞設計、噪聲設計、電機設計等CAE仿真技術場景的前處理、仿真求解和后處理,華為可以提供從L1基礎設施(計算、存儲、網絡)到L3通信庫、編譯器、集群管理、專業服務等全棧一體化仿真平臺。

記者了解到,高性能流體力學仿真平臺上線后,上汽大眾研發團隊將其率先應用在新車型中,完成了流體力學驗收中的外氣動風阻和風噪、水管理、空調、發動機熱管理開發工作,并展開了基于開源軟件的產品數字化研發布局。

“平臺+生態”加速智能制造轉型升級

伴隨著行業數字化轉型步伐的加快,越來越多傳統企業開始把數字技術作為自己的創新驅動力。

華為介紹,“全棧一體化仿真平臺”可擴展應用到汽車、航空航天等制造行業場景,加速自動駕駛研發、航空航天模擬訓練,為汽車、航空航天等制造企業提供強大的數據基礎設施,為各種新興技術應用提供有力的基礎算力保障。

事實上,基于自身在制造業的實踐積累,聚焦關鍵業務場景,華為正在成為制造業數字化轉型和智能升級道路上的同路人,用“平臺+生態”模式,攜手合作伙伴打造創新的場景化解決方案。

在本次論壇上,來自士蘭微、中軟國際、長光衛星技術有限公司、精英數智科技股份有限公司、鞍鋼股份等公司的嘉賓,分享了其對智能制造、轉型升級的理解和需求。

鋼鐵冶煉是典型的需要轉型升級的“傳統產業”,也是智造升級的“困難戶”之一。鞍鋼股份有限公司信息化管理中心高級經理吳長河在演講中表示,鞍鋼股份智能化轉型中至少面臨三大問題:一是數據孤島,各環節流程的數據相互獨立、無法溝通;第二,縱向控制系統問題,公司整體信息化程度較低,很多數據無法通過自動采集完成;第三,“黑箱系統”,冶煉反應器內部、連鑄和軋制工序的化學反應和物理變化以及重要參數無法可視化。

采用華為的FusionCube超融合基礎設施解決方案后,鞍鋼股份的轉型升級成為“行業標桿”。吳長河介紹,通過深入交流,華為為鞍鋼制定了獨具特色、面向未來的智慧工廠ICT技術架構:昇騰AI計算+全閃存高端存儲。昇騰AI算力帶動智慧工廠整體建設、提升生產效率;全閃存高端存儲OceanStor保證產銷一體化業務應用高效平穩運行。

記者了解到,華為FusionCube超融合基礎設施解決方案已經在三一集團、德國大眾、紅塔集團、中國一汽、廣汽集團、美的集團、振華重工、比亞迪、湖南中煙、格力電器、中芯國際、濰柴動力等制造業巨頭“落地”。

“華為超融合基礎架構不僅穩定,通過計算、存儲、網絡等資源的統一管理和調度,還具有更彈性的橫向擴展能力,可以為數據中心帶來最優的效率、靈活性、規模、成本和數據保護。”對于華為FusionCube超融合基礎設施解決方案,有半導體行業客戶如此評述。

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