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Enrichissez les activités d’exploitation des ressources souterraines avec l'IA grâce à des techniques avancées de calcul haute performance (HPC) et de visualisation.
Les entreprises de l'industrie du Pétrole et du Gaz, qui adoptent aujourd'hui une approche intégrée de l'énergie, utilisent des processus technologiquement avancés pour optimiser l'exploration, la production, l'acheminement et la distribution des combustibles dans le monde entier. Les initiatives mondiales de décarbonation contribuent à accélérer la transition des combustibles fossiles vers des énergies alternatives à faible empreinte carbone en faisant évoluer de manière positive et durable l'exploitation des énergies renouvelables telles que l'éolien, le solaire, l'hydroélectricité, l'hydrogène vert et la géothermie.
Découvrez comment Shell a utilisé des systèmes NVIDIA DGX™ afin de déterminer les limites salines pour la modélisation de gisements, de reconstruire des images 4K de manière itérative, de tester de nouveaux modèles pour l’industrie énergétique et de mettre en œuvre de nouveaux types de matériaux durables.
Apprenez comment la société Stone Ridge Technology a accéléré la simulation de gisements en eaux profondes, de gisements pétroliers offshore et de gisements de gaz en haute mer avec des modèles dotés de plusieurs millions de paramètres grâce à l'utilisation d'ECHELON 2.0 sur un cluster HPC5 d’Eni.
Apprenez comment les entreprises de l’industrie énergétique utilisent l’IA pour améliorer la production d'énergie et réduire les coûts d’exploitation.
Accélérez les workflows d'applications HPC pour l'exploration énergétique en utilisant des modèles pré-optimisés et natifs du Cloud dans AWS Energy HPC Orchestrator et NVIDIA Energy Samples.
AWS
Découvrez comment Saudi Aramco a conçu un assistant IA pour améliorer le traitement des données sismiques, compilé avec NVIDIA® TensorRT™-LLM, déployé avec NVIDIA Triton™ Inference Server et perfectionné avec NVIDIA NeMo Guardrails.
Aramco en Arabie Saoudite
Découvrez comment Petrobras a construit SolverBR, un solveur linéaire spécialisé alimenté par le processeur NVIDIA Grace basé sur Arm®, et accéléré de 60 % les simulations de réservoir.
Shell révolutionne la modélisation du stockage du CO2 en multipliant la vitesse des simulations par 100 000 avec NVIDIA Modulus, un framework open source pour la construction, la formation et le perfectionnement des modèles d'apprentissage physique-machine.
Shell
Armada, membre de NVIDIA Inception, construit des centres de données à l'Edge accélérés par NVIDIA et utilisés par les principales industries lourdes pour exécuter à distance des applications d'IA et de HPC avec une connectivité fiable.
Armada
Alors que le monde évolue vers un avenir tourné vers la durabilité, les leaders de l’industrie énergétique peuvent accélérer leurs charges de travail d'IA et de HPC grâce à la pile logicielle Full-Stack de NVIDIA. Le résultat ? Grâce aux technologies de NVIDIA, certains des centres de calcul intensif les plus puissants et les plus efficaces de l’industrie, exploités par des groupes comme Eni, ExxonMobil, Pétrobras, Saoudite Aramco, Total ou le Département de l’Énergie des États-Unis, se sont classés aux premières places des listes Top500 et Green500.
Alors que nous naviguons dans un délicat équilibre entre la production d'énergie et la décarbonisation, l'IA générative émerge comme un catalyseur crucial du changement. Notre collaboration avec NVIDIA va accélérer la création de solutions d'IA génératives sur mesure, permettant à nos clients d'optimiser leurs opérations, d'améliorer leur efficacité et de minimiser leur empreinte globale.
— Olivier Le Peuch, Directeur général, SLB
Nous pouvons étudier la contribution de l'IA au secteur de l'énergie à partir de trois dimensions : prévision énergétique, captage du carbone et maintenance prédictive. Les algorithmes d'IA sont utilisés dans la prévision énergétique, pour prédire la demande d'énergie et optimiser la valeur économique. L'IA peut être utilisée pour réduire les émissions carbone en analysant les données provenant de sources multiples concernant les conditions météorologiques, le sol et le rendement des cultures afin d'optimiser notre logistique de la chaîne d'approvisionnement et de réduire notre empreinte carbone. L'IA peut également aider les entreprises énergétiques à surveiller la performance de leurs actifs et de leurs équipements.
— Nayef Otaibi, vice-président et directeur du numérique, Saudi Aramco
Shell travaille en continu avec NVIDIA : modèles de réservoir 3D plus réalistes (par exemple, réservoir de plongée) pour le stockage du CO2, géologie en couches avec hétérogénéité horizontale et verticale, réseaux basés sur FNO efficaces sur le plan informatique traitant de plus grands ensembles de données d'entrée et fournissant des prédictions acceptables sur des fenêtres de temps plus longues (des centaines d'années), et modèles jumeaux numériques de nouvelle génération de la terre profonde pour les applications de capture et de stockage du carbone (CSC) en temps réel avec évaluation de l'incertitude.
– Pandu Devarakota, expert scientifique principal, Shell
L'industrie de l'exploration et de la production (E&P) génère une grande quantité de données, y compris les journaux de puits, les données sismiques, les données de production, les données de forage et d'autres sources. Le traitement du langage naturel (NLP) et les grands modèles de langage (LLM) ont permis d'intégrer des sources avec des informations descriptives, diagnostiques, prescriptives et prédictives qui améliorent le retour sur investissement. Dans la modélisation de réservoirs, les PNL et les LLM améliorent l'intégration des sources à partir des journaux de puits, des données sismiques et des données de production, apportant une compréhension critique du sous-sol, importante pour nos opérations.
– Saud Zakwani, Directeur Data Science, Petroleum Development Oman
SLB collabore avec NVIDIA sur des modèles de base de l'IA générative spécifiques à l'industrie sur les plateformes mondiales de SLB, y compris sa plateforme numérique Delfi™ et sa plateforme de données et d'IA Lumi™, en tirant parti de NVIDIA NeMo, partie intégrante de la plateforme logicielle NVIDIA AI Enterprise, pour développer une IA générative personnalisée qui peut être exécutée dans le centre de données, dans n'importe quel Cloud ou à l'Edge.
CMG collabore avec NVIDIA pour développer et optimiser davantage les solutions de simulation souterraine CMG pour la vitesse, la performance et l'efficacité énergétique, y compris dans la production traditionnelle et la transition énergétique.
Shearwater étend sa collaboration avec NVIDIA pour innover dans le traitement et l'imagerie du sous-sol avec des performances par watt plus élevées, une efficacité énergétique et moins d'émissions sur la NVIDIA Grace Hopper™ Superchip.
SoftServe utilise des réseaux neuronaux basés sur la physique et alimentés par NVIDIA Modulus pour obtenir un débit optimal pour le comptage virtuel dans les puits de pompes électriques submersibles (ESP), améliorant ainsi le cycle de vie et la rentabilité des équipements.
Notre collaboration nous fournit une importante valeur ajoutée car nous bénéficions désormais de toute l'expertise de NVIDIA dans le domaine de l’IA ainsi que d’une puissante plateforme HPC pour la conduite de nos projets d'étude. De même, l’architecture de Shell génère de la valeur significative pour NVIDIA en s'appuyant sur notre expérience reconnue pour apporter un maximum de réalisme et fournir des résultats concrets.
– Detlef Hohl, Scientifique en chef du calcul et de la Data Science, Shell
Shell collabore actuellement avec NVIDIA sur la génération de modèles de gisement plus réalistes (tels que des gisements sur un plan incliné) pour le stockage de CO2, sur des modèles de géologie en couches avec une hétérogénéité horizontale et verticale, sur des réseaux FNO à haute efficacité de calcul pour traiter des jeux de données d’entrée plus importants et fournir des prévisions acceptables sur une plus longue période (comme plusieurs centaines d’années) et sur des modèles de jumeaux numériques de nouvelle génération des profondeurs de la Terre pour les applications de capture et de stockage du carbone (CSC) en temps réel avec des fonctionnalités d'évaluation des incertitudes.
– Pandu Devarakota, Expert scientifique principal, Shell
En 2022, plus de 70 % des ressources de calcul du Centre de HPC propriétaire de BP étaient utilisés par des applications liées aux techniques de migration à temps inverse (RTM). Lors des tests de benchmarking et de validation des applications de RTM, nous avons constaté que l'exploitation d’un seul serveur NVIDIA HGX A100 sans compression pouvait fournir des performances d’exécution jusqu’à 35 fois plus élevées qu’avec notre cluster CLXAP en interne.
– Muhong Zhou, Développeuse senior de logiciels HPC, BP
Nous pouvons évaluer la contribution de l’IA au secteur énergétique dans trois champs d'application : la prévision énergétique, la capture du carbone et la maintenance prédictive. Les algorithmes d’IA sont par exemple utilisés à des fins de prévision énergétique, d'évaluation de la demande et d’optimisation de la valeur économique. L’IA peut être utilisée pour réduire les émissions de carbone en analysant des données à partir de sources multiples concernant la météo, le sol et le rendement des cultures, de manière à optimiser la logistique de la chaîne d'approvisionnement et de réduire notre empreinte carbone. L’IA peut également aider les entreprises du secteur énergétique à contrôler les performances de leurs ressources et de leurs équipements.
— Nayef Otaibi, Vice-président et Directeur de la technologie numérique, Saudi Aramco
L’industrie de l’exploration et de la production (E&P) génère une grande quantité de données incluant des journaux de forage, des données sismiques, des données de production, des données de forage et d’autres sources. Le traitement automatique du langage naturel (NLP) et les grands modèles de langage (LLM) permettent d’intégrer de nouvelles sources avec des ressources descriptives, de diagnostic, normatives et prédictives qui améliorent le retour sur investissement. En matière de modélisation de gisement, les applications de NLP et de LLM optimisent l’intégration des sources à partir de journaux de forage, de données sismiques et de données de production, ce qui nous permet d’obtenir des connaissances essentielles les surfaces souterraines dans le cadre de nos opérations.
— Saud Zakwani, Responsable de la Data Science, Petroleum Development Oman
L’IA peut faciliter la sélection et l’allocation des sites en rationalisant l'étude de la physique, de la géologie et de la métrologie de différents sites afin d’optimiser les parcs solaires ou éoliens de manière à les rendre plus rentables et productifs. Une fois les infrastructures mises en œuvre, les systèmes d’IA peuvent équilibrer le réseau et identifier la capacité de production à partir d’énergies renouvelables. L’IA peut par exemple aider à optimiser les installations à grande échelle de batteries afin de résoudre les problèmes de charge et de décharge ou de maintenance.
— Yehia Khoja, Ministère de l’Énergie, Responsable de l’IA et du développement commercial, Royaume d’Arabie saoudite
Découvrez le matériel et les logiciels d'IA et de HPC pour l'industrie pétrolière et gazière.
Le NVIDIA DGX™ H200 est le moteur de l'IA qui est à la base du NVIDIA DGX SuperPOD™ et du DGX BasePOD™, accéléré par les performances révolutionnaires du GPU NVIDIA H200 Tensor Core. Profitez de 32 pétaFLOPS de performance IA, d'une mise en réseau deux fois plus rapide que la génération précédente, et d'une évolutivité à grande vitesse avec l'architecture DGX H200.
Conçue pour la mise en œuvre de l'IA sur les Data Centers, NVIDIA DGX SuperPOD est une plateforme d'infrastructure qui permet aux services informatiques de fournir des performances de pointe, sans faire le moindre compromis, pour chaque utilisateur et chaque charge de travail. DGX SuperPOD s'appuie sur une infrastructure accélérée par GPU à la pointe de la technologie ainsi que sur des performances agiles et évolutives pour faciliter le traitement des charges de travail d'IA et de calcul haute performance (HPC) les plus exigeantes, avec des résultats avérés dans toutes les industries.
NVIDIA DGX Cloud est une plateforme d'IA évolutive de bout en bout pour les développeurs basée sur la toute dernière architecture NVIDIA et conçue en collaboration avec les principaux fournisseurs de services Cloud dans le monde.
NVIDIA Grace™ Hopper™ Superchip est un CPU révolutionnaire aux performances accélérées, qui a été spécifiquement conçu pour les applications d'IA et de calcul haute performance (HPC) à grande échelle. Cette solution de pointe fournit des performances jusqu'à 10 fois plus élevées pour les applications qui mobilisent plusieurs téraoctets de données, ce qui permet aux scientifiques et aux chercheurs de relever de nouveaux défis pour résoudre les problèmes les plus complexes au monde.
Le Kit de développement logiciel NVIDIA HPC (SDK) comprend des compilateurs, des bibliothèques et des outils logiciels incontournables qui contribuent à maximiser la productivité des développeurs ainsi que les performances et la portabilité des applications de modélisation et de simulation pour le HPC.
Avec NVIDIA AI Enterprise, les entreprises du secteur de l'énergie peuvent accélérer le développement d'applications de cas d'utilisation, comme la simulation de réservoir, le traitement sismique et la maintenance prédictive. Découvrez comment accéder à NVIDIA AI Enterprise avec des ateliers organisés gratuits pour commencer les tests.
NVIDIA NeMo est une plateforme de bout en bout conçue pour le développement d'une IA générative personnalisée, allant des grands modèles de langage (LLM) à l'IA multimodale en passant par la vision et la reconnaissance vocale, en tout lieu. NeMo fait partie intégrante de NVIDIA AI Foundry, une plateforme et un service à même de faciliter la conception de modèles personnalisés d'IA générative avec des données d'entreprise et des connaissances spécifiques.
NVIDIA Metropolis est un framework d'application, un ensemble d'outils de développement et un écosystème de partenaires qui réunit les données visuelles et l'IA pour améliorer l'efficacité opérationnelle et la sécurité dans les domaines de la santé, de la logistique, de la fabrication, de la vente au détail et bien plus encore. Il permet de donner un sens aux données créées par des milliards de capteurs pour certaines des transactions physiques les plus importantes au monde.
Exploitez NVIDIA RAPIDS™ pour mettre en œuvre une grande variété d'algorithmes d'apprentissage automatique accélérés par GPU (incluant XGBoost, cuGRAPH’s single-source shortest path, cuML’s k-nearest neighbor (KNN), DBSCAN et des modèles de régression logistique) afin de procéder à une analyse évolutive de vos jeux de données.
Découvrez les différents composants de NVIDIA Modulus,formez-vous aux bases du Deep Learning reposant sur la physique et apprenez la façon dont le framework s’intègre à la plateforme Omniverse dans son ensemble.
Apprenez à simplifier et à améliorer la portabilité et l’efficacité de votre code en utilisant un environnement conteneurisé pour le développement d’applications HPC.
Apprenez à utiliser la plateforme NVIDIA Base Command™ pour accélérer les charges de travail conteneurisées pour l’entraînement des modèles d'IA, à identifier les outils nécessaires à la mise en œuvre d'un Centre d’excellence pour l’IA et à configurer, modifier et exécuter des conteneurs Docker à partir de NVIDIA NGC™.
Transformez vos charges de travail d’IA avec le GPU NVIDIA H100 Tensor Core, incluant la technologie de GPU multi-instances (MIG), un moteur de transformation et la suite logicielle NVIDIA AI Enterprise.
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