通过高性能计算 (HPC) 和可视化推动地下 AI 工作负载转型。
油气企业正逐渐成为综合性能源公司，它们利用改进的流程更好地勘探、生产和运输燃料，并将燃料分销给世界各地的消费者。全球脱碳计划正在加速从化石燃料向碳足迹较小的替代燃料过渡，并逐渐扩大风能、太阳能、核能、水电、绿氢和地热能等可再生能源的规模。
了解 ExxonMobil、壳牌、SLB 和巴西石油公司如何使用 AI 和 HPC 来增强能源勘探和生产，减少运营排放量，并加速碳捕获、利用和封存 (CCUS) 的发展。
了解 Stone Ridge Technology 如何利用运行于 Eni HPC5 集群之上的 ECHELON 2.0 加速具有数百万单元的深水油藏、海上油田和深水气田的仿真。
了解能源公司如何利用 AI 提高能源产量并降低运营成本。
了解沙特阿美率如何构建 AI 助手增强地震数据处理 – 使用 NVIDIA® TensorRT™ -LLM 编译，借助 NVIDIA Triton™ 推理服务器进行部署，并使用 NVIDIA NeMo™ Guardrails 进行微调。
Saudi Aramco
了解 Petrobras 如何构建由基于 Arm® 的 NVIDIA Grace™ CPU专用线性求解器SolverBR，并将油藏模拟速度提升高达 60%。
解壳牌如何使用 NVIDIA DGX 系统确定油藏建模中的盐边界、实现 4K 迭代图像重建、测试工业厂房的新设计以及推动可持续新材料的发展。
图片来源：壳牌。
随着全球迈向更加可持续发展的未来，全球能源领导者正在利用 NVIDIA 的全栈平台加速其关键的 HPC 和 AI 工作负载。成果如何？业内一些功能强大的高效超级计算机（包括来自 Eni、ExxonMobil、Petrobras、Saudi Aramco、Total 和美国能源部的超级计算机）均采用 NVIDIA 技术构建，并一直在 TOP500 和 Green500 榜单上名列前茅。
我们与 NVIDIA 的合作产生了巨大的价值，NVIDIA 提供 AI 方面的专业知识和强大的 HPC 平台来帮助我们进行这些研究。而壳牌则进行了现实应用并提供了能源体验，这对 NVIDIA 价值连城。
– 壳牌计算和数据科学首席科学家 Detlef Hohl
壳牌与 NVIDIA 正在开展的合作包括：用于二氧化碳储存的更逼真的 3D 油藏模型（例如倾斜油藏）；具有水平和垂直异质性的分层地质学；基于 FNO 的网络，它计算高效，可处理更大型的输入数据集，并在更长的时间窗口（数百年）内提供认可的预测；以及为碳捕捉和存储 (CCS) 应用实时构建新一代深地数字孪生模型并进行不确定性评估的能力。
– 壳牌首席科学专家 Pandu Devarakota
2022 年，BP 高性能计算中心中有超过 70% 的计算资源用于与逆时偏移 (RTM) 相关的应用。在 RTM 基准测试和验证测试中，我们发现与我们的内部 CLXAP 集群相比，未进行压缩的 NVIDIA HGX A100 可实现高达 35 倍的峰值拍摄运行时加速。
– BP 高级 HPC 软件开发人员 Muhong Zhou
我们可以从能源预测、碳捕获和预测性维护三个方面来审视 AI 对能源行业的贡献…… 我们正将 AI 算法应用于能源预测，来预测能源需求和优化经济价值…… AI 可通过分析来自天气、土壤和作物产量等多个来源的数据来减少碳排放......优化我们的供应链物流，减少碳足迹...... AI 还可以帮助能源公司监控其资产和设备性能。
– Saudi Aramco 副总裁兼首席数字官 Nayef Otaibi
勘探和生产 (E&P) 行业会生成大量数据，包括测井曲线、地震数据、生产数据、钻井数据以及其他来源的数据。自然语言处理 (NLP) 和大语言模型 (LLM) 可以将源数据与描述性、诊断性、规范性和预测性见解相集成，提高投资回报。在油藏建模中，NLP 和 LLM 改进了测井曲线、地震数据和生产数据等来源的整合，为我们的作业带来了至关重要的地下信息。
– Petroleum Development Oman 数据科学主管 Saud Zakwani
AI 可以通过研究不同地点的物理状况、地质状况和计量状况来帮助选址和分配，以优化太阳能发电厂或风电场，使其更加经济高效、产能更高。部署完设施后，我们就可以利用 AI 来平衡电网并确定可再生能源预测的产能。AI 可以帮助优化大量安装的电池，例如充电和放电或维护问题。
– 沙特阿拉伯王国能源部 AI 和业务发展主管 Yehia Khoja
与运行 SLB 的 INTERSECT 高分辨率油藏模拟器的 CPU 性能相比，采用 NVIDIA A100 80GB Tensor Core GPU 的系统表现出卓越的性能提升。
Shearwater GeoServices 正针对 NVIDIA GPU 优化其 Reveal 地震处理软件，帮助能源公司增强地震数据并高效运行计算密集型成像算法。
图片来源：MathWorks 和 AWS
了解地球科学家如何在 AWS 上的 MATLAB 和 AI 模型中使用基于浅层深度学习的算法，自动识别地震图像中的明显地质特征。
了解如何利用基于云的 HPC 资源来开发和部署基于 AI 的地震相分类，以便利用大型 3D 地震数据集加速原型设计和开发。
了解油气领域的 AI 和 HPC 软硬件。
NVIDIA DGX™ H100 拓展企业创新和优化的前沿领域。DGX H100 是 NVIDIA 传奇的 DGX 系统的最新迭代，也是 NVIDIA DGX SuperPOD™ 的基础，它是由 NVIDIA H100 Tensor Core GPU 的突破创新加速的 AI 动力之源。
NVIDIA DGX SuperPOD 是一个 AI 数据中心基础设施平台，可让 IT 为每个用户和工作负载提供不打折扣的性能。在 DGX SuperPOD 的助力下，先进的加速基础设施可以做到兼具敏捷性与可扩展性能，可应对挑战艰巨的 AI 和 HPC 工作负载，并获得行业认可的结果。
NVIDIA DGX Cloud 云是一款多节点 AI 训练即服务解决方案，已针对企业 AI 的独特需求进行优化。访问 NVIDIA DGX Cloud 云，体验用于 AI 训练的软件和基础设施组合解决方案，除了一个全栈开发者套件外，它还提供了出色的基础设施和卓越的支持。
NVIDIA Grace™ Hopper™ 超级芯片是一款完全专为大规模 AI 和 HPC 应用打造的突破性加速 CPU。这款超级芯片可为运行万亿字节数据的应用提供高达 10 倍的性能提升，使科学家和研究人员能够针对世界上的复杂难题提供出色的解决方案。
NVIDIA HPC 软件开发套件 (SDK) 包含经过验证的编译器、库和软件工具，对于更大限度地提高开发者工作效率以及 HPC 建模和仿真应用的性能和便携性而言，至关重要。
借助 NVIDIA AI Enterprise，能源公司可以快速开发油藏仿真、地震处理和预测性维护等用例应用。了解如何访问 NVIDIA AI Enterprise 及精心策划的免费实验以开始测试。
NVIDIA vGPU 软件为众多工作负载（从图形丰富的虚拟工作站到数据科学和 AI）提供强大的 GPU 性能，使 IT 能够利用虚拟化的管理和安全优势以及现代工作负载所需的 NVIDIA GPU 的性能。
NVIDIA NeMo™ 是 NVIDIA AI 平台的一部分。这个端到端云原生企业框架可用于构建、定制和部署具有数十亿参数的生成式 AI 模型。能源公司正在探索情感分析中的大型语言模型，将其用于预测石油价格，以及整合测井曲线、地震数据和生产数据等来源，以生成实时见解。
NVIDIA Metropolis 提供 GPU 加速的 SDK 和开发者工具，可帮助开发者以更好的方式构建、部署和扩展支持 AI 的视频分析和 IoT 应用（从边缘到云端）。
借助 NVIDIA RAPIDS™，使用各种 GPU 加速机器学习算法，包括 XGBoost、cuGRAPH 的单源最短路径，cuML 的 K-近邻 (KNN)、DBSCAN 和逻辑回归，大规模进行数据分析。
了解 NVIDIA Modulus 的各种基础模组、基于物理信息的深度学习方面的基础知识以及该框架如何与整个 NVIDIA Omniverse™ 平台集成。
了解如何通过在 HPC 应用开发中使用容器化环境来降低复杂性并提高代码的可移植性和效率。
了解如何使用 NVIDIA Base Command™ 平台加速容器化 AI 训练工作负载，探索打造出色的 AI 中心所需的工具，并掌握使用、修改和运行 NVIDIA NGC™ 的 Docker 容器的基础知识。
NVIDIA H100 Tensor Core GPU 具有多实例 GPU (MIG)、Transformer 引擎和 NVIDIA AI Enterprise，可帮助您实现 AI 工作负载转型。
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