Microsoft se ha jactado de que su propio servicio Azure HPC pudo reducir la duración del proceso de diseño de su computadora portátil Surface, sobre todo para una bisagra, que se redujo a una iteración, y espera usar IA para hacerlo aún mejor en el futuro.

Según la ingeniero principal Prasad Raghavendra, el software Abaqus FEA se ha implementado en Azure HPC desde 2015. Para 2016, Redmond había migrado completamente las simulaciones estructurales a nivel de producto para Surface Pro 4 y la computadora portátil Surface original a Azure HPC desde servidores locales.

Para aquellos que no están versados ​​en el mundo del diseño mecánico, la cosa funciona así: los modelos de diseño asistido por computadora (CAD), o dibujos digitales de una computadora portátil completa con todos sus componentes, se traducen en modelos de análisis de elementos finitos (FEA). Los modelos FEA pueden simular cosas como los efectos de la temperatura o las fuerzas experimentadas cuando se deja caer una máquina. Esto informa sobre cualquier ajuste o elección de diseño que deba realizarse antes de fabricar un prototipo físico y someterlo a pruebas del mundo real.

"En unos pocos días, se ejecutan cientos de simulaciones para evaluar diversas ideas y soluciones de diseño para hacer que el dispositivo sea robusto", explicó Raghavendra.

En el caso de la bisagra antes mencionada, un gráfico que representa su movimiento cuando una computadora portátil se cae y aterriza en una esquina (ya que las computadoras portátiles tienden a caer) permitió al equipo de ingeniería visualizar el impacto y los niveles de tensión experimentados por sus partes internas.

Esa simulación de caída dinámica se ejecutó en cientos de núcleos de un clúster Azure HPC utilizando el solucionador explícito Abaqus, la herramienta de simulación utilizada para eventos dinámicos y transitorios breves, como la caída de dispositivos electrónicos pesados ​​o accidentes automovilísticos. En este caso, los solucionadores están optimizados específicamente para clústeres de Azure HPC, lo que permite que la simulación se escale hasta miles de núcleos.

"Esto nos permitió aislar el problema principal y realizar las mejoras de diseño adecuadas", explicó Ragavendra en una publicación del 15 de abril. Como solo se necesitaba una iteración del diseño, observó que se ahorraron costos de herramientas, creación de prototipos y pruebas, además de tiempo, lo que puede significar mucho. Los ingenieros son caros.

Hablando de tiempo, las simulaciones en sí solían llevar días, pero en los servidores Azure HPC, que se encuentran tanto en el oeste de América del Norte como en el sudeste asiático, el ingeniero jefe observó que ahora lleva horas. Según el blog, “los modelos grandes con millones de grados de libertad se volvieron rutinarios y fáciles de resolver” con el cambio a recursos HPC.

Microsoft planea aprovechar la experiencia adquirida, agregando más recursos y permitiendo una escalabilidad aún mayor para el modelado multifísico.

"Existe una gran oportunidad para habilitar el aprendizaje automático y la inteligencia artificial en la creación de productos", escribió Raghavendra. ®

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• Fuente: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2024/04/22/microsoft_surface_ai_design/