NVIDIA IGX 是一個工業級邊緣人工智慧平台，可提供高效能、先進的功能安全與安全性，可加速智慧型機器的部署。
加速邁向永續未來的轉型期
頂尖的能源公司運用 NVIDIA 技術進行產業轉型，提高世界各地的生活品質。追求可再生能源、建立更智慧、更具彈性的電網運作方式、加快能源探勘和生產，以及確保工人和社區的安全，均能幫助我們邁向更美好的永續未來。
發揮資料價值
藉由 NVIDIA 人工智慧工具的處理能力，我們從固定的上游營運、油管部署、煉油感應器和維修流程所取得的大量資料，轉變成可行動的深入分析資訊。
大幅提高運算效能
在資料中心的本機或在雲端中進行高效能運算，加速地球物理學與工程學應用。
保護健康與環境
使用人工智慧檢查設備、預測和偵測故障及救人，可以確保我們符合適用的個人防護裝備 (PPE) 標準且有助於找出安全危機。
簡化產業分工流程
上游
中游
下游
公共事業
探勘和生產
NVIDIA 的 GPU 加速運算平台在支援 Eni 的探勘活動上扮演重要角色，改善我們處理進階震波成像工作的能力，現在不只能更快完成，精準度也更高。
處理地震資料
無論是使用逆時移位 (RTM)、克希何夫 (Kirchhoff) 定律還是全波形逆推技術 (FWI) 演算法，只要透過 NVIDIA GPU 處理震測資料，比起只使用 CPU 速度可提升高達 5 倍，進而縮短從分析到實際鑽油之間所需花費的時間。使用 NVIDIA GPU 可讓處理震測的地球物理學家套用進階篩選條件，以及解讀極複雜的資料集。
地球科學視覺化
無論使用本機工作站或虛擬桌面，NVIDIA 專業解決方案都可提升視覺化與繁複運算的輸送量。
高效能運算和人工智慧可以直接在分析者的桌面上提升 3D 震測描線屬性的計算能力，以及區域盆地的視覺分析能力。
儲油層模擬
利用現今最精密的建模與模擬技術，將儲油層效能最大化。NVIDIA GPU 在 CUDA® 軟體上執行，可以加速並減少模型處理循環時間，讓研究人員在最短時間內獲得最高價值。
瞭解 Stone Ridge Technology 和 Eni 如何利用 NVIDIA GPU 開發出全球最快的儲油層模擬軟體 >
健康、安全及環境
對現今的能源企業而言，保護員工、承包商與環境是首要任務。 企業可利用 NVIDIA Metropolis 將影片串流深度學習技術應用在員工安全、交通管理和資源最佳化層面上，藉此確保油井更安全、更智慧。
油管營運最佳化
利用巨量資料與人工智慧系統最佳化填充管線、偵測腐蝕以辨識潛在漏油位置，以及自動化超音波流量計以提高輸送量。這些技術也可用於監控運輸地點及確認其安全狀況。
其他領域包含最佳化商品交易的預測需求，以及運送和管線容量。
使用深度學習與機器學習演算法，石油與天然氣公司可以在情況改變時，判斷最佳化營運的最好方法。
—「NVIDIA 與奇異公司旗下的貝克休斯股份有限公司在石油與天然氣產業中應用人工智慧技術」，NVIDIA 部落格
預測性維護
即時發現機械的異常狀況，以及預測設備剩餘的使用壽命，可以避免停電、停機與不必要的維護成本。GPU 深度學習伺服器如 NVIDIA® DGX™ A100，可以讓油井操作人員視分析龐大的生產與感測器資料，例如油泵壓力、流量和溫度，並將其視覺化。
全球能源巨擘西門子能源公司運用 NVIDIA Omniverse™ 和 NVIDIA Modulus 建造數位孿生，每年省下 17 億美元的熱回收鍋爐預測性維護費用。
其他重點領域包含容量最佳化、經濟價值預測與油井監控。
效能最佳化
透過辨識效能不佳的根本原因、虛擬化測試操作或設施變更，以及將非預期的變更風險降到最低，提高煉油設施的可靠性與效能。
發電和配電
可預測需求、發電和管理能源資源的智慧彈性電網可以縮短能源轉型期，讓使用者迎接永續未來。
碳氫化合物
處理震測資料，探索全新能源礦以及發現可用的碳氫化合物儲藏。NVIDIA GPU 可以讓您更快速地建構更精準的地底模型。
再生
最佳化再生能源生產，並降低營運成本，例如使用人工智慧檢驗及維護風力發電機組。
電力零售
在運用 NVIDIA GPU 的機器學習模型中使用先進的電表基礎建設 (AMI) 資料，預測未來的負載需求。
能源產業的 GPU 加速應用
我們的合作夥伴
能源產業適用的 NVIDIA 解決方案
在邊緣端加速運算
在網路的邊緣端收集與分析資料，讓企業得以加速預測在油泵等的機械問題。當今的工業邊緣運算需要將 GPU 運算功能應用在工廠中的工業檢查和機器人，以及現場設備的預測性維護。 NVIDIA EGX 平台為領先業界的邊緣人工智慧應用和框架提供單一且統一的基礎。
資料中心運算
支援業界主要分工與流程獨特需求的高效能運算、資料處理與資料管理，來提高效率。NVIDIA GPU 加速運算解決方案可大幅加速訓練深度學習與機器學習模型，提供前所未有的深入分析資訊。從邊緣端到資料中心，主要電腦系統與伺服器製造商皆可運用 NVIDIA GPU。NVIDIA DGX™ 系統也提供 Tesla GPU，且配備 DGX 軟體堆疊，可加速部署，滿足深度學習與機器學習開發人員需求。
經由雲端讓資料中心普及化
讓供應商透過雲端運算為消費者提供服務，藉此節約能源、降低成本及提升可靠性。現在全球主要的雲端平台皆可使用 NVIDIA GPU，且 NGC 目錄也提供 GPU 加速的容器方便使用者部署，包含 TensorFlow、PyTorch、MXNet 等深度學習框架。智慧城市應用程式框架 NVIDIA Metropolis，除了完全整合 Azure IoT Edge，也即將與 AWS IoT Greengrass 整合。
深入瞭解能源產業的最新創新技術。