NVIDIA Modulu物理机器学习平台的功能

NVIDIA Modulus 是一个物理机器学习平台，它将物理的力量与数据相结合，构建高保真、参数化的人工智能代理模型，作为数字孪生模型，以接近实时的延迟进行模拟。

该前沿框架通过与 NVIDIA Omniverse （ OV ）平台集成以实现实时虚拟世界仿真和全设计保真可视化，扩展了其交互仿真能力。

以前，用户需要自行设置可视化管线，这是模拟和分析工作流的关键组件。现在，用户可以将 Omniverse 中的内置管线用于常见的输出场景，例如用于可视化的 streamline 和 iso 曲面，以获得 Modulus 训练 AI 模型的输出。另一个关键功能是能够在改变设计参数时近实时地可视化和分析高保真仿真输出。

增加 Modulus-OV 扩展的三个关键优点：

该内置可视化管线支持少量常用模式，如 streamline、Scalar field slice 和 Flow。

近乎实时的模拟输出，用于更改设计参数并将其显示在屏幕上。

Omniverse 中丰富的生态系统现在可以与其他扩展集成，如 CAD 工具、端到端设计的可视化工具和模拟工作流。

这是 Modulus-OV 扩展的第一个预览版本， Modulus 团队欢迎用户提出反馈或改进需求。用户可向 Modulus NVIDIA 论坛提交反馈。

启用 Modulus 扩展

这个 Modulus 扩展可用于 Omniverse Create。使用 Omniverse Launcher 在支持的操作系统上安装 Omniverse Create 后，安装 Modulus 扩展，然后进入扩展窗口并搜索“Modulus”，将启动核心扩展以安装并启用 Modulus 扩展。

图 1：在 Omniverse Create 中启用 Modulus 扩展

对于这个预览版本， Modulus 扩展仅在 Linux 平台上受支持，并且运行 Omniverse Create 和 Modulus 的 GPU 内存需求可能相当高。对于现有场景，需要使用 NVIDIA RTX 3090或更高级别的 GPU，NVIDIA 建议使用 RTX A6000 GPU 以获得理想的性能。

可视化交互式仿真

模拟场景是预先打包的示例，可以帮助用户熟悉该扩展的功能。

目前，可以使用以下预置场景进行实验：

modulus_scenario_fpga

用户可以通过在扩展管理器中搜索其名称来加载场景扩展（以modulus_scenario_fpga 为例），安装并启用扩展。如果是第一次这样做，这个过程可能需要几分钟的时间来下载预训练模型并安装到设备上。

该场景基于 Modulus 中的参数化 3D 散热器示例，在启用 OV 扩展的情况下，用户可以通过 FPGA（ 现场可编程逻辑门阵列 ）几何形状来可视化气流。

在这种情况下，Modulus 训练的参数化神经网络模型可以模拟气流路径。其使用的推断输出数据是速度幅值，即在体积表面上定义的定点处的空速。如果放置一个运动速度极低的表面，用户可以看到气流在此处减慢，这便可能会是边界，例如图 2 中气流撞击到了所示的散热片。

用户还可以使用 streamline 分析气流，streamline 是通过在气流中添加平流粒子来计算的。为了更好地理解气流，用户还可以使用气流的纹理。

图 2：可视化并交互修改模拟场景

此版本的扩展提供了一组常见的可视化模式。每个模式都将使用可视化几何体填充 Omniverse Create 中当前打开的 stage，其将随着参数的更改而更新。

Isosurface:创建速度幅值的等值面。

Streamlines:创建一组流线。

Slices:添加三个轴对齐的速度幅值片。

此外，用户还可以使用扩展用户界面中的旋钮更改可视化参数。修改可视化参数时，不会重新评估模型。要了解哪些参数可以调整，请参阅 OV 集成文档。

图 3：更改可视化参数并在扩展用户界面中交互查看结果

Modulus 和 Physics-ML 的另一个具有颠覆性的方面是在参数化空间上训练模型的能力，该空间可用于推断由一组设计参数定义的设计空间。用户可以在场景中将其作为各种参数旋钮公开，这些参数可以更改，以近实时地推断和可视化新的模拟输出。当更改这些设计参数时，将重新评估模型以推断新的几何体，并将输出可视化结果。

图 4：更改散热器散热片的高度、长度等设计参数

审核编辑：汤梓红