AI 工厂数字孪生
利用连接的物理和逻辑数字孪生，设计、验证和优化 AI 工厂。
优化每个阶段
设计、验证和优化 AI 工厂 —— 构建之前和之后
AI 工厂数字孪生涵盖从早期规划和设计到实时运营的整个生命周期。这为团队提供了一个持久的模型，他们可以在每个阶段对其进行更新并随时返回使用。
仿真和验证贯穿以下五个阶段：
规划：评估现场可行性和商业案例 —— 评估现场规模和需求；比较容量、风险、电力可用性和总拥有成本 (TCO)；评估现场条件，例如噪音、热流和颗粒物。
设计：验证布局和拓扑 —— 将设备布局、电力、冷却和网络配置与现场限制进行比较。及早发现相互冲突的需求，并评估设计权衡，以以提高 token 的功耗比。
仿真运营：在部署之前进行演练 —— 在 IT 和设施系统中仿真调试、配置和编排。在硬件到货之前，验证配置和自动化工作流，缩短生成首个 Token 的时间、减少配置错误，并提高对电力利用情况的把握。
采购和建设：统筹设备采购与施工计划 —— 使用数字孪生提高模物料清单的准确性、预测成本和设备交付时间，并优化施工进度安排与分阶段实施计划。
运营：监控、优化并提高可靠性 —— 将实时运营数据连接到数字孪生，使团队和集成合作伙伴智能体能够监控利用率、预测问题并优化运营。测试性能、故障和恢复场景，并在不中断生产的情况下验证新硬件和配置更改。
在这些阶段，互联的物理和逻辑模型帮助设施和 IT 团队协调决策，并评估改造、技术更新和运营变更。
技术实施
开发 AI 工厂数字孪生
NVIDIA DSX Sim™ 是 NVIDIA DSX AI 工厂平台中的高保真仿真层，是 AI 工厂设计、部署和运营的剧本。物理孪生对设施布局、功耗、冷却和设备进行建模。逻辑孪生模拟计算、网络、存储、编排和安全。
DSX Sim 汇集了三个组件：
- NVIDIA Omniverse™ DSX Blueprint 用于物理设施孪生
- NVIDIA DSX Air 用于逻辑基础设施孪生
- NVIDIA DSX SimReady 仿真就绪 3D 资产的规格和工作流
它们共同帮助设施和 IT 团队基于互联的模型在整个 AI 工厂生命周期中开展工作。
Omniverse DSX Blueprint 体系架构
快速链接
设计物理设施
NVIDIA Omniverse DSX Blueprint 提供开放框架，用于设计物理精准的 AI 工厂数字孪生。使用 NVIDIA Omniverse 库，以 OpenUSD 作为共享数据层，团队对设施布局、供电拓扑、冷却系统和设备放置进行建模。NVIDIA DSX SimReady 规格支持经过验证的 AI 工厂设备 OpenUSD 资产，例如机架和冷却液分配单元 (CDU)，包含仿真所需的几何信息、元数据和连接点。AI 工厂数字孪生工作流示例指导团队将合作伙伴 CAD 和工程数据转换为经过验证并添加了仿真元数据的 OpenUSD 资产。
仿真逻辑基础设施
NVIDIA DSX Air 在 DSX Sim 中提供逻辑基础设施仿真。它为 AI 工厂的计算、网络、存储、编排和安全栈创建一一对应的虚拟副本，包括 NVIDIA Spectrum-X™ 以太网交换机、NVIDIA ConnectX™ SuperNIC、NVIDIA BlueField™ DPU，以及 NVIDIA Minerva™、Run:ai 和 Base Command Manager™ 软件工具集。DSX Air 在云端运行，使团队能够在服务器开箱之前，设计、配置并预先验证配置脚本、自动化工作流和安全策略，以及 ISV 生态系统中的编排、存储和安全解决方案。
连接模型、仿真和运维系统
团队通过共享工作流连接物理和逻辑孪生数据，确保设施工程师和网络工程师给予一致的信息工作。独立软件供应商 (ISV) 合作伙伴将各自的平台集成进来，以支持热和流体仿真、配电建模、系统工程和设计工具、产品生命周期管理以及建筑、工程和施工 (AEC) 工作流等任务。NVIDIA DSX Exchange™ 提供通用通信层，实现计算、网络、能源、供电和冷却信号在 IT、OT 和运维系统之间的安全可扩展集成。
在构建和部署之前进行测试、验证和演练
随着数字孪生到位，团队可以在投入资金或部署硬件之前运行最重要的场景。他们可以比较布局、功耗拓扑和冷却配置；测试容量限制、故障模式和冗余；仿真网络拓扑并验证自动化脚本；并排练部署序列，以便 Day 0 启动速度更快、更可预测。
连接运营数据并在设施上线后优化
部署后，团队可保持数字孪生激活。NVIDIA DSX Exchange 支持物理工厂的实时遥测，以更新数字模型。集成的运营合作伙伴智能体随后可以使用连接的孪生来监控条件、预测问题，并持续优化每瓦 Token 数和能效。结果是一个持久、自我改进的模型，随着时间的推移，该模型将变得更有价值。
硬件要求
NVIDIA DSX Air 在云端运行，无需本地 GPU 进行仿真。NVIDIA Omniverse DSX Blueprint 可以在本地或以容器化形式运行，包括通过浏览器流进行云部署。托管蓝图应用的机器必须满足其记录的 GPU 和系统配置需求。散热和流体仿真的硬件要求取决于所选软件和工作负载。有关配置详情，请参阅 Omniverse DSX 先决条件和仿真软件的文档。
审查者可以通过 Omniverse App Streaming 检查孪生和仿真结果，无需本地高端工作站。
快速链接
合作伙伴生态系统
正在寻找帮助您构建 AI 工厂数字孪生解决方案的人吗？我们的生态系统汇集了合作伙伴，为 AI 工厂设计、仿真、施工和运营提供软件、设备和服务。
-
设计、仿真和项目交付
-
供电与冷却设备
-
能源电网和 AI 智能体
-
使用 DSX Air 的逻辑基础设施
常见问题解答
AI 工厂数字孪生是 AI 工厂的高保真虚拟表示，包括计算、网络、存储、功耗和冷却，用于设计、验证、部署和运营。对于端到端验证，它通过共享数据工作流，将设施几何、散热行为和电气负载的物理模型与计算拓扑、网络配置和软件栈的逻辑模型相结合。与静态 3D 模型不同，AI 工厂数字孪生可以在部署后连接到实时运营数据，以反映运营条件并帮助团队提高性能。
NVIDIA DSX Sim 是 NVIDIA DSX AI 工厂平台中的高保真仿真层，是 AI 工厂设计、部署和运营的剧本。它汇集了三个核心元素：NVIDIA Omniverse DSX Blueprint，为物理设施孪生提供开放框架；NVIDIA DSX Air，提供涵盖计算、网络、存储、编排和安全领域的逻辑基础设施仿真；以及 NVIDIA DSX SimReady 规格和工作流，支持经过验证的 AI 工厂设备 OpenUSD 资产。例如，CoreWeave 在硬件到货之前，使用 NVIDIA DSX Air 仿真和验证 AI 工厂环境。
不是。物理仿真对散热、电气和机械行为进行建模。逻辑仿真使用基础设施的虚拟副本来验证网络拓扑、交换机配置、调配脚本和自动化工作流。合作伙伴仿真工具，例如用于散热分析的 Cadence 和用于配电的 ETAP，提供与物理孪生关联的基于物理的仿真结果。NVIDIA DSX Air 提供逻辑基础设施仿真。3D 可视化是团队用于与模型和仿真结果交互的界面。
团队可以测试设施布局、机架配置、供电拓扑、冷却设计、网络架构、容量限制、故障场景 (包括机架级故障和供电异常)、冗余策略和运维工作流。他们还可以根据可用电力和现场供电限制评估设计方案，并在硬件到货之前，在逻辑孪生中预验证资源配置脚本和自动化操作手册，从而使初始启动更快速、更可预测。正式上线后，团队仍可先在孪生环境中测试运维变更，再将其应用到生产环境。
NVIDIA DSX AI 工厂平台包括 NVIDIA DSX OS™ 等开源组件，以及受各自许可条款管辖的软件库和服务。许可因组件而异。
AI 工厂涵盖计算、网络、功耗、冷却和运维，这些方面通常由独立的团队和工具管理。NVIDIA DSX Sim 将物理设施仿真、逻辑基础设施仿真以及 SimReady 规格和工作流整合在一起，帮助设施和 IT 团队通过互联模型开展工作。生态系统合作伙伴 (包括 Cadence、施耐德电气、西门子、达索系统、Jacobs 和 PTC) 贡献仿真工具、工程数据和 SimReady 资产，团队可以集成到其工作流中。通过 NVIDIA DSX Exchange™ 连接运营数据，有助于团队将实际条件与仿真行为进行比较，并评估运营变化。
数字孪生可以与运营数据保持连接，使团队和集成的合作伙伴智能体能够监控条件、预测问题，并优化每瓦 Token 数和能效。随着设备、配置和运行条件的变化，团队可以更新和优化模型。
快速链接
入门
开始构建 AI 工厂数字孪生
在投入资金之前、硬件到货之前以及安装第一个机架之前，立即开始仿真 AI 工厂。可以从蓝图或 NVIDIA DSX Air 入手，也可以将二者配合使用。
