了解 AI 如何加速油藏仿真及地震处理、增强管道监控以及保护工人健康和安全，并降低碳排放和环境影响。
推动能源创新
提供可靠的低成本燃料和电力供应，并进一步提高能效。
AI 和高性能计算为能源的未来发展提供强劲助力
为了满足全球需求，能源公司在追求净零排放目标的同时正在转向使用软件定义的方法来勘探、生产、运输和提供低成本能源。他们利用 AI 和高性能计算 (HPC) 来减少地下作业对环境的影响，实现人工密集型地表作业的自动化，并将实时智能引入电网边缘。
用例
了解能源行业如何使用 AI 和 HPC
油气作业
加速油藏仿真和地震处理，促进燃料生产。
地表作业
构建工业和科学数字孪生，提升可持续性和安全性。
电力和公用事业
增强发电、输电和配电能力，提高电网弹性。
成功案例
了解 AI 在能源领域的现实影响
向使用 AI 优化流程、降低风险和成本的行业领导者学习。
可视化大规模、超分辨率核心样本
探索雪佛龙如何在 Microsoft Azure 中部署 NVIDIA IndeX® (一种 3D 体积交互式可视化 SDK），以便简化核心样本的分析，同时支持更高的分辨率和更大的体积。
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NVIDIA GPU 助力 Stone Ridge Technology 将 ECHELON 性能提升 3.8 倍
Stone Ridge Technology 在 NVIDIA Hopper GPU 架构 (包括NVIDIA Grace Hopper Superchip、H100-NVL 和 H100-PCIe) 上对其 ECHELON 油藏仿真软件进行基准测试。了解该公司如何借助具有多达 2500 万个单元的模型将仿真速度提高 3.8 倍。
开发发电厂数字孪生，每年节省数十亿美元
了解西门子能源等全球能源公司如何构建工业数字孪生为发电厂进行预测性维护，以及这如何为能源行业每年节省约 17 亿美元。
边缘计算监控数百万电线杆是否需要维修
看看 FirstEnergy 的板载智能摄像头系统 (由 Noteworthy AI 开发、NVIDIA® Jetson™ 边缘 AI 平台提供支持），它可自动监控数百万根电线杆和数千万个电网设备，监控其是否需要维护。
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新闻和活动
NVIDIA GPU 助力 SLB INTERSECT 实现 11 倍加速
与运行 SLB 的 INTERSECT 高分辨率油藏模拟器的 CPU 性能相比，采用 NVIDIA A100 80GB Tensor Core GPU 的系统表现出卓越的性能提升。
Shearwater 宣布 NVIDIA GPU 助力 Reveal 实现10 倍加速
了解 Shearwater 如何利用 NVIDIA GPU 将逆时偏移 (RTM) 和 Kirchhoff 算法速度提高 10 倍，来降低计算密集型地下工作负载的总功耗、提高能源效率并降低气公司的运营成本。
Utilidata 携手 Aclara 将分布式 AI 引入网格边缘
Aclara 将成为首家将 Utilidata 的分布式 AI 平台 Karman 嵌入智能电表的公司，帮助互联电网提供清洁可靠的能源。Karman 基于利用 AI 的定制 NVIDIA 模组构建，可捕获可靠的高质量数据，来改进电网运营并管理分布式能源。
Portland General Electric 将部署 Utilidata 的分布式 AI 系统
Utilidata 宣布，Portland General Electric 将在俄勒冈州试用 Utilidata 的智能电网芯片，这是首款由 NVIDIA Jetson 提供支持的分布式 AI 平台，旨实现脱碳目标。
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隆重推出 NVIDIA DGX Spark
DGX Spark 将 Grace Blackwell 的强大功能引入开发者桌面。GB10 高密度芯片与 128 GB 的统一系统内存相结合，使 AI 研究人员、数据科学家和学生能够在本地处理具有高达 2000 亿个参数的 AI 模型。
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