如今隨著技術(shù)推動，創(chuàng)新的速度越來越快，汽車廠商還會有一百多年時間來繼續(xù)改進(jìn)產(chǎn)品，給用戶提供更快、更便宜、更有吸引力的汽車嗎？答案不言而喻。一百年？怕是恨不得在一百天內(nèi)就能實現(xiàn)。新能源汽車，無人駕駛汽車，日新月異的技術(shù)還在快速引領(lǐng)著未來交通方式的變遷。車輛的聯(lián)網(wǎng)屬性將會更強，廠商也能更容易地通過大量數(shù)據(jù)推動下一代汽車的設(shè)計和制造。
這樣快速更新?lián)Q代的趨勢不光體現(xiàn)在汽車行業(yè)，幾乎所有制造業(yè)企業(yè)都開始面臨重重壓力，需要通過更快的創(chuàng)新變革自己的產(chǎn)品。制造商不僅要加快設(shè)計迭代過程，同時還要進(jìn)一步提高產(chǎn)品質(zhì)量。而此時一種較為有效的方式，正是在數(shù)字化世界中模擬并重現(xiàn)物理產(chǎn)品的真實特性和性能，并從數(shù)量與日俱增的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備中采集數(shù)據(jù)，將其納入反饋流程。
因此，越來越多的制造商開始借助高性能計算（High-performance computing，HPC）和深度學(xué)習(xí)技術(shù)來推動產(chǎn)品研發(fā)生命周期。HPC和深度學(xué)習(xí)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，通過不同收益讓新產(chǎn)品的研制開發(fā)變得敏捷、靈活、高效、前沿。
不過，這套看似理想的解決方案，也帶來了不可回避的挑戰(zhàn)：
- 產(chǎn)品研發(fā)、設(shè)計、完善過程中離不開數(shù)據(jù)的輔助，如何通過協(xié)作的工作方式讓相關(guān)成果和數(shù)據(jù)在確保安全的情況下實現(xiàn)隨時隨地跨設(shè)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環(huán)境，怎樣讓相關(guān)人員能用最短時間獲得所需結(jié)果，并將其應(yīng)用到產(chǎn)品的快速迭代和改進(jìn)過程？
- HPC系統(tǒng)的持續(xù)成功離不開不斷的資本開支和巨大的工程預(yù)算，而一旦基礎(chǔ)架構(gòu)就位，很快就會變得過時，導(dǎo)致現(xiàn)有HPC能力和預(yù)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，還會導(dǎo)致無法輕松擴展本地基礎(chǔ)架構(gòu)，進(jìn)而跟不上業(yè)務(wù)增長目標(biāo)。
針對以上四大挑戰(zhàn)，我們應(yīng)該如何應(yīng)對？
分布式團隊協(xié)作，隨時隨地，使用任何設(shè)備
隨著制造商業(yè)務(wù)逐漸變得復(fù)雜，設(shè)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(yīng)鏈也要進(jìn)一步擴展，開始涵蓋更多OEM和第三方供應(yīng)商。工程團隊希望擺脫本地設(shè)備束縛，隨時隨地保持生產(chǎn)力，例如：通過消費級移動設(shè)備讓他們訪問高性能虛擬化工作站，就算身在辦公室外，也能隨時訪問工作需要的數(shù)據(jù)和應(yīng)用程序。所以我們將移動能力和靈活性進(jìn)一步提升后，企業(yè)也就不再需要創(chuàng)建單獨的計算實例并花費大量時間制定隧道化的流程，而是可以將安全的協(xié)作能力實時嵌入到供應(yīng)鏈中。
數(shù)字孿生（Digital Twin）
促進(jìn)產(chǎn)品設(shè)計迭代和優(yōu)化
對于制造業(yè)，物理和數(shù)字化組件的聚合塑造了一種更智能、更互聯(lián)，并且能持續(xù)優(yōu)化完善的產(chǎn)品設(shè)計思路。然而若想通過創(chuàng)新和迭代產(chǎn)生的產(chǎn)品設(shè)計更完善，必須能更快速地通過訓(xùn)練、模擬和驗證實現(xiàn)預(yù)期功能、質(zhì)量以及安全目標(biāo)。但制造業(yè)目前所采用的一些標(biāo)準(zhǔn)化模擬方法，如Computational Fluid Dynamics（CFD）和FiniteElement Analysis（FEA）每次執(zhí)行往往需要好幾個小時，工程師需要等待很長時間才能獲得結(jié)果。他們當(dāng)然希望能快速迭代產(chǎn)品設(shè)計，但每次等好幾個小時，嚴(yán)重拖累了他們創(chuàng)新的腳步。同時他們還需要將通過現(xiàn)有產(chǎn)品采集的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)集成到模擬過程中，借此獲得新見解并加快驗證過程。當(dāng)這一切與人工智能技術(shù)結(jié)合后即可獲得能提供反饋，并幫助分析和驗證結(jié)果的控制環(huán)路。
通過對物理產(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(shù)字孿生概念集成物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)并同時運行多個模擬，但這一切都需要云的強大計算能力提供支持。
隨著需求變化靈活縮放
為快速變化的業(yè)務(wù)需求提供支撐
理想情況下，為了讓計算資源實現(xiàn)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。然而實際上計算需求通常有峰值也有谷值，不同需求往往會有重疊，預(yù)先制定好的計劃還會突然出現(xiàn)變動，這很容易導(dǎo)致作業(yè)積壓進(jìn)而讓HPC系統(tǒng)的利用率居高不下。
如果業(yè)務(wù)計算需求已經(jīng)超過當(dāng)前基礎(chǔ)架構(gòu)所能提供的極限，此時企業(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足不斷變化的需求；或者借助云的容量實現(xiàn)擴展。投資云技術(shù)往往是一種更簡單的做法，云的成本效益更優(yōu)，速度更快，企業(yè)可以在需要時快速創(chuàng)建虛擬機并擴展至云端，或隨時擴展本地容量。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，同時只需要為自己實際使用的資源付費。
按需提供的云資源
促進(jìn)大規(guī)模訓(xùn)練和驗證工作的革新
當(dāng)今的互聯(lián)型資產(chǎn)包含了錯綜復(fù)雜的傳感器、攝像頭以及中央計算系統(tǒng)，其中每類組件都必須通過訓(xùn)練和編程才能執(zhí)行預(yù)期任務(wù)，但這樣的訓(xùn)練過程往往需要數(shù)周甚至數(shù)年時間。Rand Corporation在2016年發(fā)布的一份報告中估算，為了生產(chǎn)一輛真正的無人駕駛汽車，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(shù)量有多少？如果每種資產(chǎn)都需要如此冗長的訓(xùn)練過程，看到這里面蘊含的大數(shù)據(jù)和大計算挑戰(zhàn)了嗎？
為了順利吸收如此大量并且復(fù)雜的數(shù)據(jù)源和設(shè)備，制造商需要借助足夠的存儲、網(wǎng)絡(luò)和計算容量來擴充或更新現(xiàn)有系統(tǒng)和基礎(chǔ)架構(gòu)，這樣的過程不僅會出現(xiàn)在中心研發(fā)機構(gòu)中，同樣也會出現(xiàn)在邊緣位置。
通過將云計算與開源軟件工具以及深度學(xué)習(xí)框架相集成，制造商已經(jīng)可以更高效地執(zhí)行更大規(guī)模的程序，對未來產(chǎn)品進(jìn)行必要的訓(xùn)練。
是時候了解一下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(xí)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(xí)和AI訓(xùn)練、云渲染等組件，可有效促進(jìn)產(chǎn)品開發(fā)生命周期過程中的創(chuàng)新速度。借助Azure大計算賦能，制造商可順利應(yīng)對更多挑戰(zhàn)，更快速地迭代，充分利用云的規(guī)模化和靈活性等收益。該解決方案可按需擴展，同時運行Windows和Linux應(yīng)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(guī)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(chǔ)架構(gòu)不再拖累產(chǎn)品設(shè)計和創(chuàng)新過程，全面發(fā)揮大計算的業(yè)務(wù)價值，Azure大計算也為各行各業(yè)企業(yè)提供了一種簡單易行、高效快捷、安全可靠的解決方案。
