業務目標
明確要解決的性能、擴容、穩定性、覆蓋、互連或運維問題,並確認上線優先級。
一、核心平台與生態解決方案名稱:NVIDIA全棧式加速計算平台(面向工業數字化)核心組成:NVIDIA CUDA-X™庫NVIDIA Omniverse™平台GPU加速的工業軟體與工具部署方式:雲服務提供商:AWS、Google Cloud、Microsoft Azure、Oracle Cloud Infrastructure (OCI) 提供NVIDIA GPU加速軟體,支援生產級規模運行。本地/混合部署:戴
查看方案背景、關鍵能力與適配場景,幫助你更快判斷下一步應進入測試、諮詢還是部署階段。
解決方案名稱:NVIDIA全棧式加速計算平台(面向工業數字化)
核心組成:
NVIDIA CUDA-X™庫
NVIDIA Omniverse™平台
GPU加速的工業軟體與工具
部署方式:
雲服務提供商:AWS、Google Cloud、Microsoft Azure、Oracle Cloud Infrastructure (OCI) 提供NVIDIA GPU加速軟體,支援生產級規模運行。
本地/混合部署:戴爾科技、HPE、Supermicro出貨搭載NVIDIA加速的系統。
解決方案名稱:基於NVIDIA NeMo與Nemotron的自主設計智能體
合作夥伴與方案:
Cadence ChipStack AI SuperAgent:加速EDA軟體與智能體編排,用於半導體設計與驗證流程(包括設計/測試平台代碼編寫、測試計劃創建、調試)。
達索系統 3DEXPERIENCE智能體平台:構建「Virtual Companions」(基於角色的AI智能體),管理其整個工業軟體產品系列工作流。
西門子 Fuse EDA AI:在半導體和PCB工作流中自主協調多個智能體(從設計構思到製造簽核)。
新思科技 AgentEngineer:多智能體框架,用於半導體和系統設計。
技術:GPU加速的計算流體力學 (CFD) 與電磁學工具(西門子、新思科技提供)
客戶案例:
本田:使用新思科技Ansys Fluent(NVIDIA Grace Blackwell平台),空氣動力學仿真速度比CPU提高34倍。
捷豹路虎、梅賽德斯奔馳:使用西門子Simcenter STAR-CCM+(NVIDIA加速基礎設施),優化車輛空氣動力性能(捷豹路虎在AWS上運行)。
Rivian:使用達索系統SIMULIA Abaqus與PowerFlow(NVIDIA AI基礎設施加速),開展車輛仿真測試。
技術:Cadence的NVIDIA加速求解器
客戶案例:Ascendance:使用Cadence Fidelity軟體(Oracle Cloud上NVIDIA GPU),模擬混合電力推進系統及垂直起降飛行器,一天內完成完整空氣動力學仿真(傳統CPU無法完成)。
技術:GPU加速CFD工作流程(雲端和本地)
客戶案例:
Solar Turbines:使用Cadence Fidelity軟體(戴爾基礎設施),14小時完成360度、包含十億個單元的燃燒室仿真。
美國阿貢國家實驗室:使用Cadence Fidelity軟體(HPE打造的Polaris超級計算機,NVIDIA GPU加速),為先進能源和推進研究提供高保真燃燒仿真。
技術:Cadence、西門子、新思科技的NVIDIA加速工具
客戶案例:
三星、SK海力士:使用Cadence Pegasus、Synopsys PrimeSim、西門子Calibre(NVIDIA加速的Dell PowerEdge伺服器和HPE系統),簡化計算光刻和物理驗證,加速DRAM與閃存生產。
Astera Labs:使用Synopsys PrimeSim(AWS上的GPU加速EC2實例),芯片設計速度提升3.5倍(對比僅CPU系統)。
聯發科技:使用Cadence Spectre(Hopper GPU),運行速度提升6倍;並依託NVIDIA驅動的本地AI工廠構建AI未來。
TSMC:使用新思科技工具(HPE和Supermicro系統),加速先進製造關鍵工作負載。
美光:深化與Cadence合作,採用NVIDIA GPU加速設計工具並集成代理式AI,加速新一代高頻寬儲存器開發。
核心平台:西門子Digital Twin Composer(基於NVIDIA Omniverse庫)
客戶案例:
富士康、HD現代集團、百事公司、凱傲集團:使用Digital Twin Composer構建工業元宇宙環境,運用工業AI、仿真和實時物理資料進行虛擬決策。
Krones:使用Ansys Fluent(Microsoft Azure),結合NVIDIA Omniverse、CUDA-X和GPU加速仿真,打造物理精確AI數字孿生,灌裝線仿真時間從數小時縮短至幾分鐘。
PTC:推出機器人設計到仿真工作流(從Onshape CAD/PDM平台到NVIDIA Isaac Sim),創建CAD到OpenUSD無縫橋梁。FANUC America、Fauna Robotics等工程團隊可在物理精准數字孿生中設計驗證機器人系統。
凱傲集團 + 西門子 + NVIDIA + 埃森哲:合作自主倉庫解決方案。為GXO創建大規模物理精確倉庫數字孿生,訓練和測試基於NVIDIA Jetson的自主叉車車隊。
| 類別 | 企業/機構名稱 | 應用內容 |
|---|---|---|
| 工業軟體巨頭 | Cadence、達索系統、西門子、新思科技 | 打造NVIDIA驅動的AI智能體,提供GPU加速工具 |
| 汽車 | 本田、捷豹路虎、梅賽德斯奔馳、Rivian | GPU加速CFD、電磁學、車輛仿真 |
| 航空航天 | Ascendance | 混合電力推進系統空氣動力學仿真 |
| 能源 | Solar Turbines、美國阿貢國家實驗室 | 高保真燃燒仿真 |
| 半導體 | 三星、SK海力士、Astera Labs、聯發科技、TSMC、美光 | GPU加速EDA工具、計算光刻、物理驗證、內存設計 |
| 製造與物流 | 富士康、HD現代集團、百事公司、凱傲集團、Krones、FANUC、Fauna Robotics、GXO | 工業數字孿生、機器人仿真、自主倉庫 |
| 雲服務提供商 | AWS、Google Cloud、Microsoft Azure、OCI | 提供NVIDIA GPU加速軟體運行環境 |
| OEM廠商 | 戴爾科技、HPE、Supermicro | 出貨搭載NVIDIA加速的本地/混合部署系統 |
在進入報價、測試或實施前,先把業務目標、現網條件和風險邊界整理清楚。
明確要解決的性能、擴容、穩定性、覆蓋、互連或運維問題,並確認上線優先級。
整理拓撲、服務器/交換機型號、接口速率、鏈路距離、供電散熱和現有管理平台。
確認是否需要 PoC、相容測試、吞吐測試、時延測試、無線覆蓋測試或故障切換測試。
確認交付窗口、責任分工、備件策略、培訓需求、驗收指標和後續擴容路徑。
先回答「適合誰、如何評估、下一步怎麼做」,再決定是否繼續進入測試與實施階段。
如果你已經明確業務規模、性能目標和實施時間,這類方案更容易直接轉化為可執行的落地路徑。
對相容性、吞吐、延遲和交付風險有要求的專案,更適合先通過 PoC 或測試申請把關鍵問題前置。
業務規模、接口需求、現網架構和時間節點越清楚,後續選型、測試和部署節奏越容易收斂。
適合已經明確業務目標,需要繼續判斷網絡架構、產品組合和實施路線的團隊,用於加快技術評估與落地決策。
建議準備業務規模、性能目標、現網架構、關鍵接口、時間節點,以及是否需要測試驗證等資訊。
可以。對於需要驗證相容性、性能或交付風險的專案,可先進入諮詢、測試申請和 PoC 節奏,再推進部署。
可在當前方案基礎上繼續溝通品牌方向、業務場景、計劃規模和時間要求,再細化產品組合、測試路徑和實施建議。
建議先看業務目標、現網瓶頸、性能指標、擴展規模、上線窗口和預算約束,再判斷方案架構與產品組合是否匹配。
需要前置確認相容性、鏈路帶寬、時延要求、設備供電與散熱、施工窗口、測試範圍和交付責任邊界。