Transformieren Sie unterirdische KI-Workloads mit High-Performance-Computing (HPC) und Visualisierung.
Öl- und Gasunternehmen werden zu integrierten Energieunternehmen, die mithilfe verbesserter Prozesse Energieträger besser erforschen, produzieren, transportieren und an Verbraucher auf der ganzen Welt verteilen können. Globale Initiativen zur Dekarbonisierung beschleunigen den Übergang von fossilen Energieträgern zu alternativen Energieträgern mit besserer CO2-Bilanz und skalieren erneuerbare Energien wie Windkraft, Sonne, Kernkraft, Wasserkraft, grünen Wasserstoff und Geothermie.
So nutzte Shell NVIDIA DGX™ Systeme zur Bestimmung der Salzgrenzen bei der Modellierung von Lagerstätten, zur iterativen Bildrekonstruktion in 4K, zum Testen neuer Designs für Industrieanlagen und zur Weiterentwicklung nachhaltiger neuer Materialien.
Erfahren Sie, wie Stone Ridge Technology Simulationen von Tiefsee-Lagerstätten mit mehreren Millionen Zellen, Offshore-Ölfeldern und Tiefsee-Gasfeldern mit ECHELON 2.0 auf dem HPC5-Cluster von Eni beschleunigte.
Lernen Sie von Energieunternehmen, die KI einsetzen, um die Energieproduktion zu verbessern und die Betriebskosten zu senken.
So nutzte Shell NVIDIA DGX Systeme zur Bestimmung der Salzgrenzen bei der Modellierung von Lagerstätten, zur iterativen Bildrekonstruktion in 4K, zum Testen neuer Designs für Industrieanlagen und zur Weiterentwicklung nachhaltiger neuer Materialien.
Image courtesy of Shell.
Erfahren Sie, wie BP durch die Portierung des Reverse Time Migration(RTM)-Codes der Produktion auf NVIDIA HGX™ A100 und Nutzung der cuFFT-Bibliothek die Laufzeiten um das 35-Fache beschleunigte.
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Image courtesy of BP.
So setzte Chevron NVIDIA IndeX®, ein volumetrisches interaktives 3D-Visualisierungs-SDK, in Microsoft Azure zur Optimierung der Analyse von Kernstichproben ein – bei größeren Volumina und mit höherer Auflösung.
*Anmeldung erforderlich.
Erfahren Sie, wie Stone Ridge Technology und Eni ECHELON entwickelten und veröffentlichten, um Lagerstätteningenieuren zu ermöglichen, ein Ensemble von Modellen für die Simulation von Tiefsee-Lagerstätten, Offshore-Ölfeldern und Tiefsee-Gasfeldern mit NVIDIA-Grafikprozessoren zu beschleunigen.
Image courtesy of Stone Ridge Technology.
Erfahren Sie, wie Beyond Limits eine neuartige Lösung zur Optimierung von Arbeitsabläufen bei der Feldplanung entwickelt hat, die auf einem Deep Reinforcement Learning-Framework basiert, das festlegt, wo und wann Produktionsbohrlöcher oder Schluckbrunnen in der modellierten Lagerstätte platziert werden sollten.
Image courtesy of Beyond Limits.
Während sich die Welt in Richtung einer nachhaltigeren Zukunft bewegt, beschleunigen weltweit führende Energieunternehmen ihre wichtigsten HPC- und KI-Workloads mit der Full-Stack-Plattform von NVIDIA. Was ist das Ergebnis? Einige der leistungsstärksten und effizientesten Supercomputer der Branche – unter anderem von Eni, ExxonMobil, Petrobras, Saudi Aramco, Total und dem US Department of Energy – basieren auf NVIDIA-Technologie und rangieren auf den TOP500- und Green500-Listen immer ganz oben.
Unsere Zusammenarbeit mit NVIDIA bietet einen großen Mehrwert, da NVIDIA Expertise im Bereich KI und eine leistungsstarke HPC-Plattform für die Durchführung dieser Studien einbringt. Umgekehrt sorgt Shell für Realismus und das Energieerlebnis, das für NVIDIA von großem Wert ist.
– Detlef Hohl, Chief Scientist of Computation and Data Science, Shell
Shell arbeitet kontinuierlich mit NVIDIA zusammen: realistischere 3D-Reservoirmodelle (z. B. Tauchreservoir) für die CO2-Speicherung, mehrschichtige Geologie mit horizontaler und vertikaler Heterogenität, recheneffiziente FNO-basierte Netzwerke, die größere Eingabedatensätze verarbeiten und akzeptable Prognosen über einen längeren Zeitraum liefern (Hunderte Jahre) und digitale Zwillingsmodelle der tiefen Erde für Anwendungen zur CO2-Abscheidung und -Speicherung (CCS) in Echtzeit mit Unsicherheitsbewertung.
– Pandu Devarakota, Principal Science Expert, Shell
Im Jahr 2022 wurden über 70 Prozent der Computing-Ressourcen im Center for High-Performance Computing von BP durch Anwendungen im Zusammenhang mit der Reverse Time Migration (RTM) genutzt. Bei RTM-Benchmarking- und Validierungstests haben wir festgestellt, dass eine NVIDIA HGX A100 ohne Komprimierung im Vergleich zu unserem hauseigenen CLXAP-Cluster eine bis zu 35-fache Beschleunigung der Spitzenaufnahme erzielte.
– Muhong Zhou, Senior HPC Software Developer, BP
Wir können den Beitrag von KI zum Energiesektor anhand von drei Dimensionen untersuchen: Energieprognose, CO2-Abscheidung und vorbeugende Wartung ... KI-Algorithmen werden für Energieprognosen, zur Prognose des Energiebedarfs und zur Optimierung des wirtschaftlichen Werts eingesetzt ... Mithilfe von KI lassen sich CO2-Emissionen reduzieren, indem Daten aus verschiedenen Quellen in Bezug auf Wetter, Böden und Ernteerträge analysiert werden ... , um unsere Lieferkettenlogistik zu optimieren und unseren CO2-Fußabdruck zu verkleinern. KI kann auch Energieunternehmen dabei helfen, die Leistung ihrer Ressourcen und Ausrüstungen zu überwachen.
– Nayef Otaibi, Vice President und Chief Digital Officer, Saudi Aramco
In der Explorations- und Produktionsbranche (E&P) fallen riesige Datenmengen an, darunter Bohrprotokolle, seismische Daten, Produktionsdaten, Bohrdaten und andere Quellen. Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und großer Sprachmodelle (LLMs) bietet die Möglichkeit, Quellen mit beschreibenden, diagnostischen, präskriptiven und prädiktiven Erkenntnissen zu integrieren, die die Rentabilität verbessern. Bei der Lagerstättenmodellierung verbessern NLP und LLMs die Integration von Quellen aus Bohrprotokollen, seismischen Daten und Produktionsdaten und liefern so wichtige Erkenntnisse über den Untergrund, die für unseren Betrieb von Bedeutung sind.
– Saud Zakwani, Head of Data Science, Petroleum Development Oman
KI kann bei der Standortauswahl und -zuweisung helfen, indem Physik, Geologie und Metrologie verschiedener Standorte untersucht werden, um Solar- oder Windparks zu optimieren und sie kostengünstiger und produktiver zu machen. Sobald die Einrichtungen bereitgestellt sind, können wir KI verwenden, um das Netz auszubalancieren und die prognostizierte Produktionskapazität für erneuerbare Energien zu identifizieren. KI kann dabei helfen, eine große Installation von Batterien zu optimieren, z. B. beim Laden und Entladen oder bei der Wartung.
– Yehia Khoja, Ministerium für Energie, Head of AI and Business Development, Königreich Saudi-Arabien
Systeme mit NVIDIA A100 80 GB Tensor Core-GPUs zeigen im Vergleich zur CPU-Leistung bei Ausführung des hochauflösenden Reservoir-Simulators INTERSECT von SLB eine hervorragende Leistungssteigerung.
Shearwater GeoServices optimiert seine seismische Verarbeitungssoftware Reveal für NVIDIA-GPUs, um Energieunternehmen bei der Verbesserung seismischer Daten und der effizienten Ausführung rechenintensiver Bildgebungsalgorithmen zu unterstützen.
Image courtesy of AWS and MATLAB.
Erfahren Sie, wie Geowissenschaftler auf Deep Learning basierende Algorithmen mit MATLAB auf AWS und KI-Modellen einsetzen können, um automatisch deutliche geologische Merkmale in seismischen Bildern zu erkennen.
Erfahren Sie, wie Sie eine KI-basierte Klassifizierung seismischer Fazies entwickeln und bereitstellen können, indem Sie Cloud-basierte HPC-Ressourcen für schnellere Prototypenerstellung und Entwicklung mit großen seismischen 3D-Datensätzen nutzen.
Erfahren Sie mehr über die KI-und HPC-Hardware und -Software für die Öl- und Gasindustrie.
NVIDIA DGX H100 erweitert die Möglichkeiten von Geschäftsinnovation und -optimierung. DGX H100, die neueste Iteration der legendären DGX-Systeme von NVIDIA und die Grundlage von NVIDIA DGX SuperPOD™, ist das KI-Kraftpaket, das durch die bahnbrechende Leistung der NVIDIA H100 Tensor-Core-GPU beschleunigt wird.
Der NVIDIA DGX SuperPOD™ ist eine KI-Infrastrukturplattform für Rechenzentren, die es der IT ermöglicht, Leistung ohne Kompromisse für jeden Benutzer und jeden Workload bereitzustellen. Der DGX SuperPOD bietet eine beschleunigte Infrastruktur der Spitzenklasse und agile, skalierbare Leistung für die anspruchsvollsten KI- und HPC-Workloads mit branchenerprobten Ergebnissen.
NVIDIA DGX Cloud ist eine KI-Training-as-a-Service-Lösung mit mehreren Knoten, die für die einzigartigen Anforderungen von Unternehmens-KI optimiert ist. Greifen Sie auf die NVIDIA DGX Cloud zu und profitieren Sie von einer kombinierten Software- und Infrastrukturlösung für KI-Training, die eine Full-Stack-KI-Entwicklersuite, eine erstklassige Infrastruktur und einen Concierge-Support umfasst.
Der NVIDIA Grace™ Hopper™ Superchip ist eine bahnbrechende beschleunigte CPU, die von Grund auf für KI- und HPC-Anwendungen im großen Maßstab entwickelt wurde. Der Superchip liefert eine bis zu 10-mal höhere Leistung für Anwendungen, die Terabytes von Daten enthalten, sodass Wissenschaftler und Forscher ganz neue Lösungen für die komplexesten Probleme der Welt finden können.
Das NVIDIA HPC Software Development Kit (SDK) enthält die bewährten Compiler, Bibliotheken und Softwaretools, die für die Maximierung der Entwicklerproduktivität sowie die Leistung und Portabilität von HPC-Modellierungs- und Simulationsanwendungen unerlässlich sind.
Mit NVIDIA AI Enterprise können Energieunternehmen die Entwicklung von Anwendungsfällen beschleunigen, z. B. für die Reservoirsimulation, die Verarbeitung seismischer Daten und die vorbeugende Wartung. Erfahren Sie, wie Sie mit kostenlosen kuratierten Labs Zugriff auf NVIDIA AI Enterprise erhalten, um mit dem Testen zu beginnen.
Die Software für vGPUs von NVIDIA ermöglicht starke GPU-Leistung für Workloads von grafiklastigen virtuellen Workstations bis hin zu Datenwissenschaft und KI, sodass die IT die Vorteile der Virtualisierung für Verwaltung und Sicherheit sowie die für moderne Workloads erforderliche Leistung von NVIDIA-GPUs nutzen kann.
NVIDIA NeMo™, Teil der KI-Plattform von NVIDIA, ist ein durchgängiges, Cloud-natives Unternehmens-Framework zum Erstellen, Anpassen und Bereitstellen generativer KI-Modelle mit Milliarden von Parametern. Energieunternehmen untersuchen große Sprachmodelle bei der Stimmungsanalyse für Ölpreisprognosen und integrieren Quellen aus Bohrprotokollen, seismischen Daten und Produktionsdaten, um Echtzeiteinblicke zu generieren.
NVIDIA Metropolis verfügt über grafikprozessorbeschleunigte SDKs und Entwicklertools, die Entwicklern dabei helfen, KI-fähige Videoanalysen und IoT-Anwendungen optimal zu erstellen, bereitzustellen und zu skalieren – von der Peripherie bis zur Cloud.
Verwenden Sie NVIDIA RAPIDS™, um eine Vielzahl von grafikprozessorbeschleunigten Algorithmen für maschinelles Lernen anzuwenden, einschließlich XGBoost, dem Single-Source-Shortest Path von cuGRAPH, dem k-nächsten Nachbarn (KNN) von cuML, DBSCAN und logistischer Regression, um Datenanalysen im großen Maßstab durchzuführen.
Lernen Sie die verschiedenen Bausteine von NVIDIA Modulus, die Grundlagen von Deep Learning auf Basis der Physik und die Integration des Frameworks in das Gesamtsystem der NVIDIA Omniverse™ Plattformkennen.
Erfahren Sie, wie Sie die Komplexität reduzieren und die Portabilität und Effizienz Ihres Codes verbessern können, indem Sie eine containerisierte Umgebung für die Entwicklung von HPC-Anwendungen verwenden.
Erfahren Sie, wie Sie die NVIDIA Base Command™ Plattform verwenden können, um containerisierte KI-Trainings-Workloads zu beschleunigen, die Tools zu identifizieren, die für den Aufbau eines KI-Kompetenzzentrums erforderlich sind, und erfahren Sie die Grundlagen für die Arbeit mit, der Änderung und der Ausführung von Docker-Containern über NVIDIA NGC™.
Transform your AI workloads with the NVIDIA H100 Tensor Core GPU, featuring Multi-Instance GPU (MIG), the Transformer Engine, and NVIDIA AI Enterprise.
Entdecken Sie NVIDIA Inception, ein kostenloses Programm, das Start-ups dabei helfen soll, sich schneller zu entwickeln – mithilfe des Zugangs zu modernster Technologie und NVIDIA-Experten, der Vernetzung mit Risikokapitalgebern sowie Co-Marketing-Unterstützung für größere Sichtbarkeit.
Verbinden Sie sich mit Millionen von gleichgesinnten Entwicklern im NVIDIA-Entwicklerprogramm, um Ihr Lebenswerk zu verwirklichen und Zugriff auf kostenlose Container, vortrainierte Modelle, SDKs, technische Dokumentation sowie die Hilfe von Kollegen und Experten zu erhalten.
Erweitern und unterstützen Sie Ihr Portfolio mit der Venture Capital (VC) Alliance von NVIDIA, eine Initiative von NVIDIA und weltweiten Investoren, die sich auf Start-ups konzentrieren, die mit KI, Datenwissenschaft und HPC innovative Technologien entwickeln.
NVIDIA-Lösungen für die Energiebranche decken mehr als nur Produkte ab. Unsere Partner unterstützen Ihr Unternehmen auf jeder Ebene bei der Entwicklung und Realisierung transformativer KI-Strategien, -Produkte und -Dienstleistungen.
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