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利用GPU加速计算加速数据存储创新
希捷面临数据存储设计中仿真时间过长的问题，这阻碍了产品开发并增加了成本。为此，公司采用NVIDIA GPU，利用其强大的计算能力将仿真速度提升高达50倍。这一创新方法不仅简化了工作流程，还通过显著降低能耗和硬件成本，与希捷的可持续发展计划保持一致。最终，公司实现了硬件成本降低7倍、能耗降低4倍的显著成果，成为高效可持续数据存储解决方案的领导者。
仿真速度提升
最高50倍
来源披露
硬件成本降低
最高7倍
来源披露
能耗降低
最高4倍
来源披露
01
业务背景
希捷面临数据存储设计中仿真时间过长的问题，这阻碍了产品开发并增加了成本。为此，公司采用NVIDIA GPU，利用其强大的计算能力将仿真速度提升高达50倍。这一创新方法不仅简化了工作流程，还通过显著降低能耗和硬件成本，与希捷的可持续发展计划保持一致。最终，公司实现了硬件成本降低7倍、能耗降低4倍的显著成果，成为高效可持续数据存储解决方案的领导者。
02
遇到的问题
希捷在数据存储产品设计中，传统的基于CPU的计算流体动力学仿真耗时过长，成为设计流程的瓶颈，影响产品开发速度。
03
AI 解决方案
希捷采用NVIDIA DGX系统与Ansys Fluent多GPU求解器，将CFD仿真从CPU工作站迁移到GPU加速平台，通过GPU并行计算大幅缩短仿真时间，使工程师能运行更大规模、更复杂的模型，减少物理原型制作，加速产品上市。
04
实施结果
仿真速度提升：最高50倍（50X）
硬件成本降低：最高7倍（7X）
能耗降低：最高4倍（4X）
05
风险与边界
未披露
“With NVIDIA DGX and Ansys Fluent software, we are able to reduce the runtimes of our internal drive flow models from hours to minutes, approximately a 50 times improvement.”
Kent Forbord · Senior Director of Advanced Mechanical Development at Seagate
信息来源
1 个来源页面内容为结构化改写；关键结论应可追溯到以下材料。