浙江可扩展汽车仿真深度学习

汽车仿真涉及大量数值计算任务，随着研发项目复杂度不断提升，行业对算力的需求也会发生变化，可扩展的数值计算能力可以根据项目实际需求调整算力资源，避免资源浪费或者算力不足的问题，还能支撑多任务并行处理，整体提升研发效率，适配不同规模研发项目的需求。上海创紫科技集团旗下TeamPro-PBS HPC高性能计算作业调度系统，面向汽车仿真这类大算力科研场景，可完成集群架构规划和环境部署，实现作业自动提交、传输、监控，提供算力统计分析，帮助客户提升集群资源利用率，支撑可扩展汽车仿真数值计算的各类需求，上海创紫作为自主可控的国产化工业软件制造商，面向工业企业和科研院校提供本地化技术支持。功能安全需完整测试，创紫科技持ISO26262ASILD认证，提供模型测试服务，符合行业标准要求。浙江可扩展汽车仿真深度学习

汽车研发的早期环节，概念设计需要快速完成多个方案的性能验证，帮助研发团队快速梳理方向，减少后续开发的试错投入。概念设计阶段的汽车仿真，不过分追求模型的精细度，更看重快速建模、快速运算的能力，支持研发人员随时调整设计参数，输出不同方案的性能对比结果，支撑整车动力、能耗、操控等多方向的早期评估，贴合研发早期快速迭代的工作节奏。不少研发团队在概念设计阶段使用海外工具，常会遇到授权成本偏高、功能冗余不符合早期开发需求的问题，还会面临供应链不稳定的隐患。上海创紫科技集团有限公司是自主可控的国产化工业软件制造商，业务聚焦科学计算、系统建模等六大方向，自研的Ganzlab科学计算与仿真建模平台，支持快速建模仿真，适配汽车概念设计开发场景，国内多地设有服务分支机构，面向工业企业和科研院校提供本地化技术支持。动力总成汽车仿真建模数据处理需自主工具，创紫科技Ganzlab对标MATLAB，提供800+函数，满足数据处理需求。

汽车研发领域，深度学习越来越多应用在感知算法开发、控制策略优化、性能预测等方向，需要仿真平台能支持深度学习模型的集成和训练，可根据项目需求扩展算力和模型规模，适配不同类型的研发任务。可扩展的汽车仿真深度学习方案，能衔接传统汽车仿真流程和深度学习开发流程，方便研发人员把训练好的深度学习模型接入原有仿真系统，开展闭环验证。上海创紫科技集团业务聚焦AI工业大模型方向，自研的Ganzlab科学计算与仿真建模平台支持AI辅助开发，能为可扩展汽车仿真深度学习提供工具支撑，面向工业企业和科研院校提供本地化技术服务，拥有多项行业认证和荣誉。

汽车研发往往需要跨地域的多个团队共同参与，不同团队的仿真资源分散，本地硬件算力不足，沟通协作效率偏低。可扩展的汽车仿真云端协作方案，能把仿真工具和算力搬到云端，不同地域的研发人员可以同时访问项目资源，在线开展仿真调试和结果评审，共享算力资源，降低本地硬件的投入成本，还能根据项目需求灵活扩展算力规模。上海创紫科技集团自研的SodoCloud工业软件云平台，支撑跨区域团队协同研发，适配大算力汽车仿真场景，拥有多层安全架构保障项目数据安全，能为汽车研发团队提供可扩展的云端协作解决方案，满足多团队联合研发的需求。虚拟验证需工具自主，创紫科技团队近百人，七成硕士，八成超五年经验，提供全栈式自主解决方案。

汽车研发过程中，不少团队常年依托进口工具完成仿真建模，遇到授权成本高、供应链不稳定等问题，想要把原有工作流迁移到国产工具，又担心模型兼容不好，开发习惯要全部改变重来。很多研发人员习惯了原有工具的建模逻辑，找替代工具的时候，都希望能保留原有模型的可移植性，匹配日常的开发操作习惯，不用重新花大量时间学习新工具，就能正常推进项目。整车研发团队、零部件供应商以及科研院校，都在寻找稳定可靠的替代方案，满足日常三电建模、控制策略开发、动力学分析等各类仿真建模需求，同时降低长期使用成本，规避供应链风险。上海创紫科技集团有限公司是自主可控的国产化工业软件制造商，旗下自研Ganzlab科学计算与仿真建模平台，支持第三方模型迁移适配，适配汽车研发多类场景，国内多地设有服务分支机构，可提供本地化技术支持。汽车 CFD 仿真用于风阻、散热分析，创紫 GOPT 对接第三方 CFD 工具，搭建自动化仿真工作流。北京高校汽车仿真技术选型

仿真数据需处理与可视化，创紫 Gnotes 脚本环境，完成运算、数据处理与自动报告生成。浙江可扩展汽车仿真深度学习

汽车仿真领域越来越多引入机器学习技术，用来提升仿真效率、优化仿真结果、实现性能预测。可扩展的汽车仿真机器学习框架，能支持不同算法的接入、不同场景的模型训练，适配研发团队不断变化的需求，不用更换整体框架就能满足新的研发任务，降低研发工具的替换成本。上海创紫科技集团聚焦AI工业大模型方向打造产品能力，自研平台支持AI辅助仿真开发，可对接各类机器学习算法，支持可扩展的仿真开发需求，拥有SodoCloud工业软件云平台，可支撑大算力机器学习仿真的云端运行，降低企业本地硬件投入，能满足工业企业与科研院校的不同开发需求。浙江可扩展汽车仿真深度学习

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