#行业资讯 ·2025-12-17
NVIDIA Apollo的发布代表了人工智能与基础科学深度融合的重要里程碑。作为专为科学仿真设计的开放模型系列,Apollo将深度学习能力引入复杂物理系统的建模与预测中,显著提升仿真精度与效率。
通过融合第一性原理与神经网络架构,Apollo能够在流体力学、材料科学和气候模拟等高维非线性系统中实现快速收敛与高保真还原,推动传统仿真范式向数据-物理混合驱动转型。
该系列模型以开源形式提供训练代码、预训练权重与基准测试工具包,支持全球研究机构与开发者共同优化算法性能,加速跨学科创新进程。
依托NVIDIA新一代GPU集群与CUDA优化库,Apollo可在大规模并行环境下运行复杂场景模拟,满足从实验室级实验到工业级部署的多样化需求。
| 参数名称 | 规格详情 |
|---|---|
| 产品名称 | NVIDIA Apollo 开放模型系列 |
| 核心技术 | 物理引导神经网络(Physics-Informed Neural Networks) |
| 模型类型 | 多尺度物理仿真AI模型 |
| 训练平台 | NVIDIA DGX Cloud + CUDA 12.8 |
| 应用场景 | 科学计算、工程仿真、气候建模、材料研发 |
| 开放程度 | 完全开源(Apache 2.0协议) |
| 输入格式 | HDF5、NetCDF、CSV |
| 输出能力 | 时空场预测、梯度反演、不确定性量化 |
| 服务支持 | 官方文档、API参考、社区论坛、技术白皮书 |
| 注意事项 | 需具备GPU加速环境;建议使用PyTorch Lightning框架进行二次开发 |
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