該藍圖是一個參考工作流程，包括 NVIDIA 加速函式庫、物理 AI 框架和基於實體的互動式渲染，可實現速度提高 1,200 倍的模擬和即時視覺化。Omniverse 藍圖可以在所有領先的雲端平台上執行，包括 Amazon Web Services、Google Cloud 、Microsoft Azure和Oracle Cloud Infrastructure。它也可以在 NVIDIA DGX Cloud上使用。 

NVIDIA 創辦人暨執行長黃仁勳表示：「我們建立 Omniverse 的目標是讓每樣事物都可以擁有數位孿生。Omniverse 藍圖是將 NVIDIA Omniverse 與人工智慧（AI）技術相連接的參考管線，讓領先的 CAE 軟體開發商能夠構建突破性的數位孿生工作流程，從而為全球最大的產業帶來從設計、製造到營運的工業數位轉型。」

藍圖的首批應用之一是計算流體動力學（CFD）模擬，這是一個關鍵步驟，能夠虛擬探索、測試並最佳化汽車、飛機、船隻等多種產品的設計。從物理模擬到視覺化和設計最佳化等傳統的工程工作流程通常需要數週甚至數月才能完成。

NVIDIA 和Luminary Cloud 在SC24 上展示了業界首見的虛擬風洞（virtual wind tunnel），使用者可以透過它以即時、互動的速度模擬和視覺化流體動力學，甚至在改變風洞內的車輛模型時也是如此。

Omniverse 藍圖透過整合 NVIDIA CUDA-X函式庫來加速解算器，使用 NVIDIA Modulus 物理 AI 框架來訓練和部署模型以生成流場，並運用 NVIDIA Omniverse 應用程式介面實現 3D 資料互操作性和即時RTX驅動的視覺化，以達成這些目標。開發者可將此藍圖中的元素單獨或整體整合至現有工具中。

Ansys率先採用 NVIDIA Omniverse 藍圖，並將其應用於 Ansys Fluent 流體模擬軟體中。在美國德州先進運算中心，Ansys 使用 320 顆 NVIDIA GH200 晶片，僅六小時即完成 25 億單元的汽車模擬，相比於 2,048 個 x86 核心耗時近一個月，效率顯著提升。Ansys 執行長 Ajei Gopal 表示：「整合 NVIDIA Omniverse 藍圖後，我們能更快、更準確地處理複雜模擬，突破多個產業的工程設計界限。」

Luminary Cloud 也採用了這個藍圖。該公司的新模擬 AI 模型是基於 NVIDIA Modulus 所構建，可根據 GPU 加速 CFD 解算器產生的訓練資料，來學習氣流場和汽車幾何形狀之間的關係。該模型運行模擬的速度比求解器本身快幾個數量級，能實現使用 Omniverse API 完成視覺化的即時空氣動力流模擬。

Altair、Beyond Math、Cadence、Hexagon、Neural Concept、西門子、SimScale 和 Trane Technologies 也正在探索將 Omniverse 藍圖整合到自己的應用程式中。

Rescale 作為雲端平台，協助企業加速科學與工程突破，並利用 NVIDIA Omniverse 藍圖，讓企業只需幾次點擊即可訓練和部署客製化 AI 模型。該平台自動化整個從應用到硬體的流程，並可在任何雲端服務供應商上運行，企業可使用任意模擬解算器生成訓練資料，進行 AI 模型的準備、訓練、部署、推論預測，並進行模型的視覺化和最佳化。

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標題：NVIDIA推出Omniverse藍圖　協助軟體開發商建構即時數位孿生

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