如今隨著(zhù)技術(shù)推動(dòng)，創(chuàng )新的速度越來(lái)越快，汽車(chē)廠(chǎng)商還會(huì )有一百多年時(shí)間來(lái)繼續改進(jìn)產(chǎn)品，給用戶(hù)提供更快、更便宜、更有吸引力的汽車(chē)嗎？答案不言而喻。一百年？怕是恨不得在一百天內就能實(shí)現。新能源汽車(chē)，無(wú)人駕駛汽車(chē)，日新月異的技術(shù)還在快速引領(lǐng)著(zhù)未來(lái)交通方式的變遷。車(chē)輛的聯(lián)網(wǎng)屬性將會(huì )更強，廠(chǎng)商也能更容易地通過(guò)大量數據推動(dòng)下一代汽車(chē)的設計和制造。
這樣快速更新?lián)Q代的趨勢不光體現在汽車(chē)行業(yè)，幾乎所有制造業(yè)企業(yè)都開(kāi)始面臨重重壓力，需要通過(guò)更快的創(chuàng )新變革自己的產(chǎn)品。制造商不僅要加快設計迭代過(guò)程，同時(shí)還要進(jìn)一步提高產(chǎn)品質(zhì)量。而此時(shí)一種較為有效的方式，正是在數字化世界中模擬并重現物理產(chǎn)品的真實(shí)特性和性能，并從數量與日俱增的物聯(lián)網(wǎng)設備中采集數據，將其納入反饋流程。
因此，越來(lái)越多的制造商開(kāi)始借助高性能計算（High-performance computing，HPC）和深度學(xué)習技術(shù)來(lái)推動(dòng)產(chǎn)品研發(fā)生命周期。HPC和深度學(xué)習技術(shù)領(lǐng)域的最新進(jìn)展正在幫助制造商消除物理和成本方面的約束，通過(guò)不同收益讓新產(chǎn)品的研制開(kāi)發(fā)變得敏捷、靈活、高效、前沿。
不過(guò)，這套看似理想的解決方案，也帶來(lái)了不可回避的挑戰：
- 產(chǎn)品研發(fā)、設計、完善過(guò)程中離不開(kāi)數據的輔助，如何通過(guò)協(xié)作的工作方式讓相關(guān)成果和數據在確保安全的情況下實(shí)現隨時(shí)隨地跨設備共享，讓更多相關(guān)人員從中獲益？
- 面對飛速變化的需求和市場(chǎng)環(huán)境，怎樣讓相關(guān)人員能用最短時(shí)間獲得所需結果，并將其應用到產(chǎn)品的快速迭代和改進(jìn)過(guò)程？
- HPC系統的持續成功離不開(kāi)不斷的資本開(kāi)支和巨大的工程預算，而一旦基礎架構就位，很快就會(huì )變得過(guò)時(shí)，導致現有HPC能力和預想中的下一代硬件之間存在缺口；
- 如果缺乏足夠的物理空間，還會(huì )導致無(wú)法輕松擴展本地基礎架構，進(jìn)而跟不上業(yè)務(wù)增長(cháng)目標。
針對以上四大挑戰，我們應該如何應對？
分布式團隊協(xié)作，隨時(shí)隨地，使用任何設備
隨著(zhù)制造商業(yè)務(wù)逐漸變得復雜，設計和工程團隊往往要跨越不同地理位置進(jìn)行協(xié)作，甚至供應鏈也要進(jìn)一步擴展，開(kāi)始涵蓋更多OEM和第三方供應商。工程團隊希望擺脫本地設備束縛，隨時(shí)隨地保持生產(chǎn)力，例如：通過(guò)消費級移動(dòng)設備讓他們訪(fǎng)問(wèn)高性能虛擬化工作站，就算身在辦公室外，也能隨時(shí)訪(fǎng)問(wèn)工作需要的數據和應用程序。所以我們將移動(dòng)能力和靈活性進(jìn)一步提升后，企業(yè)也就不再需要創(chuàng )建單獨的計算實(shí)例并花費大量時(shí)間制定隧道化的流程，而是可以將安全的協(xié)作能力實(shí)時(shí)嵌入到供應鏈中。
數字孿生（Digital Twin）
促進(jìn)產(chǎn)品設計迭代和優(yōu)化
對于制造業(yè)，物理和數字化組件的聚合塑造了一種更智能、更互聯(lián)，并且能持續優(yōu)化完善的產(chǎn)品設計思路。然而若想通過(guò)創(chuàng )新和迭代產(chǎn)生的產(chǎn)品設計更完善，必須能更快速地通過(guò)訓練、模擬和驗證實(shí)現預期功能、質(zhì)量以及安全目標。但制造業(yè)目前所采用的一些標準化模擬方法，如Computational Fluid Dynamics（CFD）和FiniteElement Analysis（FEA）每次執行往往需要好幾個(gè)小時(shí)，工程師需要等待很長(cháng)時(shí)間才能獲得結果。他們當然希望能快速迭代產(chǎn)品設計，但每次等好幾個(gè)小時(shí)，嚴重拖累了他們創(chuàng )新的腳步。同時(shí)他們還需要將通過(guò)現有產(chǎn)品采集的物聯(lián)網(wǎng)數據集成到模擬過(guò)程中，借此獲得新見(jiàn)解并加快驗證過(guò)程。當這一切與人工智能技術(shù)結合后即可獲得能提供反饋，并幫助分析和驗證結果的控制環(huán)路。
通過(guò)對物理產(chǎn)品或生產(chǎn)工具創(chuàng )造虛擬模型，制造商將能利用這種數字孿生概念集成物聯(lián)網(wǎng)數據并同時(shí)運行多個(gè)模擬，但這一切都需要云的強大計算能力提供支持。
隨著(zhù)需求變化靈活縮放
為快速變化的業(yè)務(wù)需求提供支撐
理想情況下，為了讓計算資源實(shí)現最大化利用率，制造商必須對不同工程項目進(jìn)行妥善安排和計劃。然而實(shí)際上計算需求通常有峰值也有谷值，不同需求往往會(huì )有重疊，預先制定好的計劃還會(huì )突然出現變動(dòng)，這很容易導致作業(yè)積壓進(jìn)而讓HPC系統的利用率居高不下。
如果業(yè)務(wù)計算需求已經(jīng)超過(guò)當前基礎架構所能提供的極限，此時(shí)企業(yè)通常有兩種選擇：斥巨資在本地部署更多計算資源，并寄希望于能盡快滿(mǎn)足不斷變化的需求；或者借助云的容量實(shí)現擴展。投資云技術(shù)往往是一種更簡(jiǎn)單的做法，云的成本效益更優(yōu)，速度更快，企業(yè)可以在需要時(shí)快速創(chuàng )建虛擬機并擴展至云端，或隨時(shí)擴展本地容量。借助云的幫助，企業(yè)可以更好地針對不斷變化的工作需求進(jìn)行優(yōu)化并控制成本，同時(shí)只需要為自己實(shí)際使用的資源付費。
按需提供的云資源
促進(jìn)大規模訓練和驗證工作的革新
當今的互聯(lián)型資產(chǎn)包含了錯綜復雜的傳感器、攝像頭以及中央計算系統，其中每類(lèi)組件都必須通過(guò)訓練和編程才能執行預期任務(wù)，但這樣的訓練過(guò)程往往需要數周甚至數年時(shí)間。Rand Corporation在2016年發(fā)布的一份報告中估算，為了生產(chǎn)一輛真正的無(wú)人駕駛汽車(chē)，須進(jìn)行100億英里的試駕。全球制造業(yè)環(huán)境中用到的資產(chǎn)數量有多少？如果每種資產(chǎn)都需要如此冗長(cháng)的訓練過(guò)程，看到這里面蘊含的大數據和大計算挑戰了嗎？
為了順利吸收如此大量并且復雜的數據源和設備，制造商需要借助足夠的存儲、網(wǎng)絡(luò )和計算容量來(lái)擴充或更新現有系統和基礎架構，這樣的過(guò)程不僅會(huì )出現在中心研發(fā)機構中，同樣也會(huì )出現在邊緣位置。
通過(guò)將云計算與開(kāi)源軟件工具以及深度學(xué)習框架相集成，制造商已經(jīng)可以更高效地執行更大規模的程序，對未來(lái)產(chǎn)品進(jìn)行必要的訓練。
是時(shí)候了解一下Azure大計算解決方案了
Azure大計算是微軟提供的HPC和深度學(xué)習端到端解決方案產(chǎn)品組合，其中包含微軟云工作站、HPC模擬和分析、深度學(xué)習和AI訓練、云渲染等組件，可有效促進(jìn)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)生命周期過(guò)程中的創(chuàng )新速度。借助Azure大計算賦能，制造商可順利應對更多挑戰，更快速地迭代，充分利用云的規模化和靈活性等收益。該解決方案可按需擴展，同時(shí)運行Windows和Linux應用程序、Solver以及框架，并能獲得微軟可信云提供的安全保障。
借助微軟全球規模的云平臺獲得強大的性能、擴展性和靈活性，不讓可以計算能力以及存儲/網(wǎng)絡(luò )基礎架構不再拖累產(chǎn)品設計和創(chuàng )新過(guò)程，全面發(fā)揮大計算的業(yè)務(wù)價(jià)值，Azure大計算也為各行各業(yè)企業(yè)提供了一種簡(jiǎn)單易行、高效快捷、安全可靠的解決方案。
