자동차를 위한 Azure HPC(고성능 컴퓨팅)

안전성이 뛰어난 인프라로 차량 엔지니어링의 모든 측면을 대규모 및 비용 효율적으로 시뮬레이션합니다.

Azure 데이터 분석 및 기계 학습 도구를 사용하여 엔지니어링, 공기역학 및 물리학 시뮬레이션을 비롯한 기존 시뮬레이션을 개선하여 제품을 최적화합니다.

시뮬레이션된 수십억 마일에 대해 GPU 같은 고급 하드웨어 및 자율 주행 소프트웨어를 사용하여 센서 성능을 신속하게 테스트합니다.

Azure HPC에서 자동차 엔지니어링 시뮬레이션 워크로드를 지원하는 방법

최신 NV 시리즈 VM(가상 머신)을 통해 자동차 디자이너는 원격으로 프로토타입을 만들 수 있습니다. 이 시리즈는 엔지니어가 클라우드에서 새로운 디자인을 반복할 때 차량 엔지니어링 프로세스를 향상시키는 그래픽을 많이 사용하는 워크로드를 지원합니다.

NC 시리즈 VM은 자동차 엔지니어가 차량 프로토타입을 렌더링하여 디자인 단계를 최적화하는 데 도움이 됩니다. 대기 시간이 짧고 처리량이 높은 네트워크 인터페이스와 쌍을 이루는 향상된 딥 러닝 및 컴퓨팅 기능을 통해 엔지니어링 프로세스가 개선됩니다.

H 시리즈 VM은 모든 종류의 엔지니어링 및 물리학 시뮬레이션을 위한 높은 CPU 및 대용량 메모리 워크로드에 적합합니다. 크래시 테스트 자동화를 위해 노력하든 다중 물리 시뮬레이션 자동화를 위해 노력하든 차량 엔지니어는 최신 HB 및 HC VM을 통해 비용 효율적이고 안전하며 긴밀하게 결합한 HPC 시뮬레이션을 개발하는 역량을 강화할 수 있습니다.

딥 러닝 워크로드용으로 디자인된 ND 시리즈 VM은 교육 모델의 성능을 최적화하기 위해 대기 시간이 짧고 처리량이 높은 보조 인프라를 제공합니다. 대용량 GPU 메모리 공간을 통해 차량 엔지니어는 병렬 교육 작업을 실행하여 차량의 센서, 컨트롤러, 작동기, 실제 세계와의 상호 작용을 향상할 수 있습니다.

공기역학

직접 만든 가상 풍동에서 다양한 공기역학 도형 및 재질을 살펴보고 연료 소비량을 줄이세요. Azure는 광범위한 오픈 소스 및 독점 공기역학 시뮬레이션 소프트웨어를 지원합니다.

Azure의 STAR-CCM+에 대해 알아보기

충돌 테스트 시뮬레이션

차량 1/4 또는 절반으로 개별 차체 구성 요소, 구성 요소 조립품, BIW(Body-in-White) 테스트의 크래시 동작을 비용 효율적으로 시뮬레이션합니다.

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다중 물리 시뮬레이션

유체력, 열 효과, 구조 무결성 및 이들의 조합을 계산하여 스케일링 가능하고 매우 안정적이며 안전한 Azure 인프라에서 충실도가 높은 물리학 시뮬레이션을 수행함으로써 제품 동작을 정확하게 시뮬레이션합니다.

Azure에서 ANSYS 실행

자율 주행 유효성 검사

다양한 CPU 및 GPU 가상 머신 구성으로 재시뮬레이션/재컴퓨팅, 교육, 인식/사후 인식 유효성 검사를 보다 신속하게 반복하여 디자인 주기 스프린트 시간을 줄이세요.

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자동차 애플리케이션을 위한 강력한 IaaS(Infrastructure as a Service) 솔루션

자동차 고객이 어떻게 Azure HPC를 통해 혁신적인 성과를 이루는지 보기

"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."

Mark Everest, 정보 시스템 개발 관리자, Renault Sport Formula One Team

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."

Adrian James, 자동화 운전 안전 책임자, Audi AG

Audi

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

Markus Kremer, 프로젝트 엔지니어, FEV Europe GmbH

FEV

Azure HPC 산업 파트너와 작업

Altair
ANSYS
Bright Computing
Dassault Systems

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