标签：NVIDIA

AI仿真

NVIDIA 介绍利用 Agentic AI 工作流为物理 AI 系统准备和验证数字孪生的方法，Agent 可检查 3D 场景并生成仿真相关数据。融合实测应变与物理约束，可在大型基础设施上长期部署，为结构健康监测提供 AI 替代方案。

物理模拟

NVIDIA PhysicsNeMo v2.2.2 发布，修补了文档与 PyPi 包名不一致的问题，提升了安装指引的准确性。内置 PINN、神经算子与多物理约束训练范式，支持商用级工业部署与大规模 GPU 训练。

框架论文 / 神经算子

NVIDIA 发布的物理信息神经网络框架，基于神经算子（FNO/DeepONet/AFNO）提供端到端可微分物理仿真流水线，支持多 GPU 训练与部署。支持 mesh-invariant 推理，可在训练分辨率之外直接查询，适配工业级多保真度应用。

求解 / 训练框架

NVIDIA 物理 ML 训练框架（原 Modulus），内置 PINN、神经算子与多种物理约束训练范式，商用友好，工业首选。提供 PyTorch/TensorFlow 多后端实现，适合作为物理 AI 入门首选框架。