NVIDIA PhysicsNeMo対応GPUワークステーション
物理法則とAIを融合し、設計検証を高速化するPhysicsNeMo向けGPU環境
NVIDIA PhysicsNeMoは、物理法則とAIを組み合わせ、流体・熱・構造などのシミュレーションを高速化する物理AIフレームワークです。 本製品は、PhysicsNeMoの学習・推論・What-if検証をローカル環境で快適に実行できるGPUワークステーションです。 AMD Ryzen 9とRTX PRO 4500 Blackwellを搭載したバランスモデル、 ThreadripperとRTX PRO 6000 Blackwell Max-Qを搭載した大規模解析モデルを用意。 Ubuntu 24.04 LTSを採用し、PyTorchやDocker、Google Colab、Magnum IOなどを活用した開発環境にも対応します。 設計変数の変更結果を短時間で確認でき、設計探索やデジタルツイン開発の効率化を支援します。
基本情報
【Ryzen 9モデル】 CPU：AMD Ryzen 9 9950X3D（16コア／32スレッド） メモリ：128GB DDR5-5600 SSD：2TB M.2 NVMe GPU：NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell 32GB OS：Ubuntu 24.04 LTS 電源：850W 80PLUS GOLD 1年間センドバック保証 【Threadripperモデル CPU：AMD Ryzen Threadripper 9970X（32コア／64スレッド） メモリ：256GB DDR5-5600 ECC RDIMM SSD：4TB M.2 NVMe GPU：NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q 96GB OS：Ubuntu 24.04 LTS 電源：1200W 80PLUS PLATINUM 3年間センドバック保証 用途や解析規模に合わせたカスタマイズにも対応します。
価格帯
納期
用途／実績例
流体解析、熱解析、構造解析、空力設計、電子機器の冷却設計、車両・航空機の設計最適化、デジタルツイン、ロボティクス、製造工程のシミュレーションなどに活用できます。 従来型CFDやCAEでは計算に時間を要する多数の設計案について、PhysicsNeMoでサロゲートモデルを構築することで、条件変更後の結果を短時間で推定できます。 例えば、ヒートシンク形状や流量条件を変更しながら温度分布を比較する、車体形状の変更による空力特性を探索する、圧力・速度・温度などの物理量をリアルタイムに近い速度で推定するといった用途に適します。 研究開発部門、大学・研究機関、製造業の設計・解析部門でのPoCから実運用まで対応可能です。
カタログ（3）
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この製品に関するニュース（4）
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【ブログ】＜AI×CAE＞設計開発のパラダイムシフト：サロゲートモデルがもたらす次世代シミュレーションの未来
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【ブログ】【徹底解説】NVIDIA フィジカルAIプラットフォームの全貌について
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