公開課預告：Modulus 基于物理信息神經網絡（PINN）加速流體力學模擬仿真

計算流體力學（Computational Fluid Dynamics，CFD）是隨著計算機的發展而產生的一個介于數學、流體力學和計算機之間的交叉學科，主要研究內容是通過計算機和數值方法來求解流體力學的控制方程，對流體力學問題進行模擬和分析。CFD 在水利工程、土木工程、環境工程、食品工程、海洋結構工程、工業制造等領域都有廣泛應用。

NVIDIA Modulus 是一個神經網絡框架，以控制偏微分方程（PDE）的形式將物理學的力量與數據相結合，構建具有近實時延遲的高保真、參數化代理模型。Modulus 能夠為多個領域缺乏 AI 專業知識的科研工作者，提供模擬仿真加速支持，比如計算流體力學、蛋白質工程和氣候科學等領域。

12月20日下午14點，NVIDIA 聯合智東西公開課策劃推出的「NVIDIA Modulus 加速流體力學模擬仿真公開課」將正式開講。此次公開課將由 NVIDIA 高級系統架構師易成主講，主題為《Modulus 基于物理信息神經網絡（PINN）加速流體力學模擬仿真》。

此次公開課，易成老師將從 Modulus 使用 k-e 模型進行流體力學模擬的原理和流程、Modulus 進行流體力學模擬的五個步驟、Modulus k-e 模型的關鍵參數設置方法，以及 Modulus 選擇傅里葉網絡和全連接網絡進行模擬的方法進行系統講解。最后，易成老師還將深入解讀如何使用 Modulus 進行參數化 CFD 模型訓練。

本次公開課將以視頻直播形式進行，由主講與問答兩部分組成，其中主講40分鐘，問答為20分鐘。

公開課信息

 主 題 

《Modulus 基于物理信息神經網絡（PINN）加速流體力學模擬仿真》

 提 綱 

1、Modulus 使用 k-e 模型進行流體力學模擬的原理和流程

2、Modulus 進行流體力學模擬的五個步驟

3、Modulus k-e 模型的關鍵參數設置方法

4、Modulus 選擇傅里葉網絡和全連接網絡進行模擬的方法

5、Modulus 進行參數化 CFD 模型訓練解讀

 主 講 人 

易成，NVIDIA 高級系統架構師，負責 NVIDIA 科研和能源行業 GPU 計算解決方案設計與研究，包括 GPU 在高性能計算、深度學習和數據科學等領域的應用，GPU 的分布式并行計算加速，CUDA/OpenACC 的應用程序移植和性能優化。

 直 播 信 息 

直播時間：12月20日14點

直播地點：智東西公開課知識店鋪

報名方式

對本次公開課感興趣的朋友，可以掃描下方二維碼添加小助手瑞秋進行報名。已經添加瑞秋的老朋友，可以給瑞秋私信，發送“NV11”即可報名。

同時為了便于交流，針對「NVIDIA Modulus 加速流體力學模擬仿真公開課」還將設置專屬交流群，并邀請主講人入群。想要加入交流群與主講人認識的朋友，也可以添加瑞秋進行申請。