自動車業界向け Azure ハイ パフォーマンス コンピューティング (HPC)

安全性の高いインフラストラクチャを使用して、車両エンジニアリングのあらゆる側面をコスト効率よく大規模にシミュレートします。

エンジニアリング、空気力学、物理シミュレーションなどの既存のシミュレーションを Azure のデータ解析と機械学習ツールで強化することで、製品を最適化することができます。

シミュレーションされた数十億マイル以上に対して GPU や自律走行ソフトウェアのような高度なハードウェアを使用して、センサーの性能をすばやくテストできます。

Azure HPC が自動車エンジニアリングのシミュレーション ワークロードをサポートする方法

最新の NV シリーズ仮想マシン (VM) を使用すると、自動車設計者はリモートでプロトタイプを作成することができます。このシリーズによりグラフィックの負荷の高いワークロードがサポートされ、エンジニアがクラウド上で新しい設計を反復して行う際の車両エンジニアリング プロセスを強化することができます。

NC シリーズの VM を使用すると、車両のプロトタイプをレンダリングすることで、自動車エンジニアの設計フェーズを最適化することができます。強化されたディープ ラーニングとコンピューティングを、低待機時間で高スループットのネットワーク インターフェイスと組み合わせて、エンジニアリング プロセスを改善できます。

H シリーズの VM は、あらゆる種類のエンジニアリングや物理シミュレーション向けの高 CPU および大容量メモリのワークロードに最適です。衝突テストやマルチ物理シミュレーションの自動化に取り組んでいる場合でも、最新の HB および HC の VM を使用することで、車両エンジニアはコスト効率が高く、安全で、緊密に結合された HPC シミュレーションを開発することができます。

ディープ ラーニング ワークロード向けに設計された ND シリーズ VM により、低待機時間で高スループットの二次インフラストラクチャが提供され、トレーニング モデルのパフォーマンスを最適化することができます。より大きな GPU メモリ領域が備わっており、車両エンジニアはトレーニング ジョブを並行して実行し、車両のセンサー、コントローラー、アクチュエータ、そして物理的な世界とのやりとりを強化することができます。

空気力学

独自の仮想風洞でさまざまな空気力学的形状や材料を調査して燃料消費量を削減できます。Azure により、オープンソースおよび独自のさまざまな空気力学シミュレーション ソフトウェアがサポートされています。

Azure 上の STAR-CCM+ の詳細

衝突試験のシミュレーション

個々の車体コンポーネントとコンポーネント アセンブリの衝突挙動や、車両クォーターまたはハーフによるホワイト ボディ (BIW) 検査をコスト効率よくシミュレーションできます。

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マルチフィジックス シミュレーション

流体力、熱効果、構造的完全性を組み合わせて計算して製品の動作を正確にシミュレートすることで、スケーラブルで信頼性の高い安全な Azure インフラストラクチャ上で高忠実度の物理シミュレーションを実現できます。

Azure 上で ANSYS を実行

自動運転の検証

仮想マシンのさまざまな CPU および GPU 構成で、再シミュレーション/再計算、トレーニング、認識および認識後の検証をより迅速に繰り返すことで、設計サイクルのスプリント時間を短縮します。

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自動車アプリケーション向けの強力なサービスとしてのインフラストラクチャ (IaaS) ソリューション

Azure HPC を利用してイノベーションに取り組んでいる自動車業界のお客様の事例をご覧ください

"There are so many factors that are constantly changing and can affect race strategy: track temperature, tire performance, what the other drivers are doing. Simulation helps us quickly understand how to configure the car for a particular track."

Renault Sport Formula One Team、情報システム開発マネージャー、Mark Everest 氏

Renault Sport

"Thanks to the cloud, we have found the right solution to the challenge of storage capacity and computing. We can now focus entirely on the development and safety of our technical solutions for automated and autonomous driving."

AUDI AG、自動運転安全性責任者、Adrian James 氏

Audi

"We can develop very efficiently using Microsoft tools and use pre-built Azure features for artificial intelligence"

FEV Europe GmbH、プロジェクト エンジニア、Markus Kremer 氏

FEV

Azure HPC の業界パートナーと連携する

Altair
ANSYS
Bright Computing
Dassault Systems

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