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戴爾PowerEdge服務器 幫助材料企業輕松部署和管理AI負載

責任編輯:cres |來源:企業網D1Net  2022-05-24 14:41:00 本文摘自:戴爾企業級解決方案

降首付、降利率、
 
調整限購范圍、
 
提升公積金貸款額度
 
……
 
近期多地調整樓市政策
 
松綁房地產
 
震顫了不少躍躍欲試的心

 
住房,剛需中的剛需,結婚先買房更是當今時代普遍現象。然而由于種種原因,可負擔住房短缺已經成為全球性問題,許多人終其一生都無法擁有自己的房子。
 
如今政策釋放穩樓市信號,有利于促進房地產市場平穩健康發展,對潛在購房人群是一大利好(要不是缺乏幾百萬的底氣,小編都想趕緊上車)。此外,應對住房危機,3D打印房屋也從供給側角度給出了新思路。
 
何以為家?3D打印
 
2019年,世界上第一個3D打印社區在墨西哥塔巴斯科州破土動工。500平方英尺的50間房屋,為當地生活在極端貧困、臨時、不安全住所的家庭提供了遮風擋雨的棲息地。

 
ICON在墨西哥塔巴斯科州3D打印的彈性房屋
 
這些3D打印房屋遵循住戶愿望而設計,采用兩間臥室、一間客廳、廚房和浴室的格局,住宅設計高于標準安全要求,可應對地震突發狀況,滿足幾代人居住需求。
 
建筑技術公司ICON在24小時內完成了這些彈性住宅的3D打印工作,最終建筑由當地非營利合作伙伴完成。入住家庭每月收入中位數為76.50美元,是整個墨西哥收入最低的一些家庭,自此他們不必在極度不安定的環境下提心吊膽,開始擁有穩定的生活質量。

 
兩個孩子在位于墨西哥塔巴斯科的
 
3D打印房屋外
 
截至2022年1月,ICON已在墨西哥和美國交付了12套3D打印住房,包括與非營利組織合作的社會住房項目以及與開發商合作的主流住房,還有數百個項目正在進行當中。
 
更快的交付速度、更少的勞動力參與、更低的建造成本,3D打印建筑讓更多人住上負擔得起的房子,幫助終結無家可歸的局面。
 
3D打印房屋
 
引領建筑業變革
 
3D打印,亦稱增材制造(Add material manufacture),其工作原理與普通打印機基本相同,區別在于普通打印機使用油墨和紙張,3D打印材料則是粉末狀的金屬、陶瓷、砂、塑料、樹脂等可粘合材料。
 
它的基本工作流程是先利用CAD等軟件繪制出三維模型,隨后將三維模型分解為若干個二維層面,再通過特定設備將噴嘴等裝置逐層堆積,直至成為與三維模型一致的實體構件。

 
在建筑領域,3D 打印房屋遵循相同的原則:
 
在建筑龍門架上運行的打印頭沿著固定軌道來回移動,一圈圈逐層沉積混凝土或其他材料,隨著新混凝土層的添加,舊混凝土會逐漸固化。
 
與傳統蓋房相比,3D打印房屋減少了多道傳統的筑造工序,可精確計算所用材料,最大限度地減少浪費;人力方面,由于大多數3D打印工藝是自動化印刷,因此在施工過程中需要的操作人員數量可以減少;在時間上,3D打印技術可以縮短50%的工期。

 
3D打印應用于建筑,被認為是解決傳統建造過程中高能耗、高污染的關鍵,也能有效應對建筑行業勞動力短缺問題。
 
發展遇短板?
 
人工智能來幫忙
 
盡管3D打印建筑種種優勢令人欣喜,但因其尚存在不少短板,因而大規模應用受到限制。俗話說巧婦難為無米之炊,目前3D打印建筑比較突出的問題就是可用打印材料不足,這也是如今能看到的3D打印建筑大多是1-3層低矮建筑的重要原因之一。
 
3D打印建筑材料可選范圍較小、要求高,適合3D打印的材料要求能在短時間內適應另一層材料的干燥速度,且材料的承載力強度、耐久性、剛度等各項指標必須符合建筑行業標準。

 
現階段3D打印建筑材料主要以混凝土材料、樹脂、金屬等為主,類型還不完善,發展新型混凝土混合物、智能材料、納米材料等將是3D打印建筑今后努力的方向。
 
然而在很大程度上,新材料開發仍然是一個人工過程——數以百萬計的材料有數百種不同特性,要找到最合適的配比設置,材料科學家需要在實驗室里混合成分、制作樣品、測試樣品,經過無數次試錯驗證,最終才得出配方,這個過程可能要持續數月乃至數年。
 
所幸,人工智能的普及為3D打印建筑的材料短缺問題帶來了新的曙光。
 
基于機器學習,計算機可以了解材料數據的基礎相關性,確定特征因子與材料屬性之間的關系,根據模型預測哪些化學結構單元可以在微觀水平上結合在一起,從而設計具有特定功能的新型材料。按照傳統方法,材料科學家在幾天內只能做幾次迭代,而同樣的時間里,人工智能完成數百次迭代不成問題。

 
思路有了,接下來是人工智能的落地問題。眾所周知,深度學習模型訓練是一個高度注重基礎架構的過程,為新材料研發訓練合適的AI模型,其基礎架構必須能夠按需擴展性能,并應對數據可用性挑戰。
 
戴爾科技多年來一直NVIDIA合作,通過集成經過工程驗證的硬件和軟件來推進AI主流化。
 
戴爾科技為用戶提供了配備NVIDIA A100 Tensor Core GPU的PowerEdge服務器,包括PowerEdgeXE8545和PowerEdgeR750xa,以滿足對AI工作負載性能的需求。
 
企業可在戴爾NVIDIA認證系統上運行的最新的NVIDIA AI Enterprise軟件套件,包括用于性能優化數據科學的AI框架和容器,以及用于簡化構建、共享和部署AI軟件的訓練和推理框架和工具。

 
在這個AI就緒的平臺上,材料企業可以更輕松地開發、部署和管理各種AI工作負載,由此將大大縮短新材料從發現到應用的時間。
 
3D打印建筑符合當前綠色建筑發展思路,其質優、高效、成本節約、施工安全等優點也彌補了傳統建筑的種種不足,并有助于解決全球住房危機。目前該行業尚處于發展探索階段,我們期待3D打印建筑技術更快克服短板,打印經濟廣廈千萬間,大庇天下寒士俱歡顏!

關鍵字:服務器

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責任編輯:cres |來源:企業網D1Net  2022-05-24 14:41:00 本文摘自:戴爾企業級解決方案

降首付、降利率、
 
調整限購范圍、
 
提升公積金貸款額度
 
……
 
近期多地調整樓市政策
 
松綁房地產
 
震顫了不少躍躍欲試的心

 
住房,剛需中的剛需,結婚先買房更是當今時代普遍現象。然而由于種種原因,可負擔住房短缺已經成為全球性問題,許多人終其一生都無法擁有自己的房子。
 
如今政策釋放穩樓市信號,有利于促進房地產市場平穩健康發展,對潛在購房人群是一大利好(要不是缺乏幾百萬的底氣,小編都想趕緊上車)。此外,應對住房危機,3D打印房屋也從供給側角度給出了新思路。
 
何以為家?3D打印
 
2019年,世界上第一個3D打印社區在墨西哥塔巴斯科州破土動工。500平方英尺的50間房屋,為當地生活在極端貧困、臨時、不安全住所的家庭提供了遮風擋雨的棲息地。

 
ICON在墨西哥塔巴斯科州3D打印的彈性房屋
 
這些3D打印房屋遵循住戶愿望而設計,采用兩間臥室、一間客廳、廚房和浴室的格局,住宅設計高于標準安全要求,可應對地震突發狀況,滿足幾代人居住需求。
 
建筑技術公司ICON在24小時內完成了這些彈性住宅的3D打印工作,最終建筑由當地非營利合作伙伴完成。入住家庭每月收入中位數為76.50美元,是整個墨西哥收入最低的一些家庭,自此他們不必在極度不安定的環境下提心吊膽,開始擁有穩定的生活質量。

 
兩個孩子在位于墨西哥塔巴斯科的
 
3D打印房屋外
 
截至2022年1月,ICON已在墨西哥和美國交付了12套3D打印住房,包括與非營利組織合作的社會住房項目以及與開發商合作的主流住房,還有數百個項目正在進行當中。
 
更快的交付速度、更少的勞動力參與、更低的建造成本,3D打印建筑讓更多人住上負擔得起的房子,幫助終結無家可歸的局面。
 
3D打印房屋
 
引領建筑業變革
 
3D打印,亦稱增材制造(Add material manufacture),其工作原理與普通打印機基本相同,區別在于普通打印機使用油墨和紙張,3D打印材料則是粉末狀的金屬、陶瓷、砂、塑料、樹脂等可粘合材料。
 
它的基本工作流程是先利用CAD等軟件繪制出三維模型,隨后將三維模型分解為若干個二維層面,再通過特定設備將噴嘴等裝置逐層堆積,直至成為與三維模型一致的實體構件。

 
在建筑領域,3D 打印房屋遵循相同的原則:
 
在建筑龍門架上運行的打印頭沿著固定軌道來回移動,一圈圈逐層沉積混凝土或其他材料,隨著新混凝土層的添加,舊混凝土會逐漸固化。
 
與傳統蓋房相比,3D打印房屋減少了多道傳統的筑造工序,可精確計算所用材料,最大限度地減少浪費;人力方面,由于大多數3D打印工藝是自動化印刷,因此在施工過程中需要的操作人員數量可以減少;在時間上,3D打印技術可以縮短50%的工期。

 
3D打印應用于建筑,被認為是解決傳統建造過程中高能耗、高污染的關鍵,也能有效應對建筑行業勞動力短缺問題。
 
發展遇短板?
 
人工智能來幫忙
 
盡管3D打印建筑種種優勢令人欣喜,但因其尚存在不少短板,因而大規模應用受到限制。俗話說巧婦難為無米之炊,目前3D打印建筑比較突出的問題就是可用打印材料不足,這也是如今能看到的3D打印建筑大多是1-3層低矮建筑的重要原因之一。
 
3D打印建筑材料可選范圍較小、要求高,適合3D打印的材料要求能在短時間內適應另一層材料的干燥速度,且材料的承載力強度、耐久性、剛度等各項指標必須符合建筑行業標準。

 
現階段3D打印建筑材料主要以混凝土材料、樹脂、金屬等為主,類型還不完善,發展新型混凝土混合物、智能材料、納米材料等將是3D打印建筑今后努力的方向。
 
然而在很大程度上,新材料開發仍然是一個人工過程——數以百萬計的材料有數百種不同特性,要找到最合適的配比設置,材料科學家需要在實驗室里混合成分、制作樣品、測試樣品,經過無數次試錯驗證,最終才得出配方,這個過程可能要持續數月乃至數年。
 
所幸,人工智能的普及為3D打印建筑的材料短缺問題帶來了新的曙光。
 
基于機器學習,計算機可以了解材料數據的基礎相關性,確定特征因子與材料屬性之間的關系,根據模型預測哪些化學結構單元可以在微觀水平上結合在一起,從而設計具有特定功能的新型材料。按照傳統方法,材料科學家在幾天內只能做幾次迭代,而同樣的時間里,人工智能完成數百次迭代不成問題。

 
思路有了,接下來是人工智能的落地問題。眾所周知,深度學習模型訓練是一個高度注重基礎架構的過程,為新材料研發訓練合適的AI模型,其基礎架構必須能夠按需擴展性能,并應對數據可用性挑戰。
 
戴爾科技多年來一直NVIDIA合作,通過集成經過工程驗證的硬件和軟件來推進AI主流化。
 
戴爾科技為用戶提供了配備NVIDIA A100 Tensor Core GPU的PowerEdge服務器,包括PowerEdgeXE8545和PowerEdgeR750xa,以滿足對AI工作負載性能的需求。
 
企業可在戴爾NVIDIA認證系統上運行的最新的NVIDIA AI Enterprise軟件套件,包括用于性能優化數據科學的AI框架和容器,以及用于簡化構建、共享和部署AI軟件的訓練和推理框架和工具。

 
在這個AI就緒的平臺上,材料企業可以更輕松地開發、部署和管理各種AI工作負載,由此將大大縮短新材料從發現到應用的時間。
 
3D打印建筑符合當前綠色建筑發展思路,其質優、高效、成本節約、施工安全等優點也彌補了傳統建筑的種種不足,并有助于解決全球住房危機。目前該行業尚處于發展探索階段,我們期待3D打印建筑技術更快克服短板,打印經濟廣廈千萬間,大庇天下寒士俱歡顏!

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