原標題：Altair HPC高性能計算融合人工智能及機器學習，驅動技術革新

Altair HPC高性能計算融合人工智能（AI）及機器學習（ML）在多個方面驅動了技術革新，以下是詳細的闡述：

一、技術融合背景與意義

隨著AI及5G時代的到來，計算需求急劇增加，高性能計算（HPC）與AI、ML技術的融合成為必然趨勢。這種融合不僅提升了本地與云基礎設施的性能及資源利用率，還促進了信息化與工業化的深度融合，推動了中國高性能計算的發展，并加速了其他領域的數字化轉型。

二、技術融合的應用領域

1. 工業制造業：

• 仿真技術：Altair HPC結合AI與ML，使仿真技術更加高效和智能。例如，通過AI技術優化仿真過程，提高仿真精度和效率，從而縮短產品研發周期。

• 設計與優化：利用AI進行結構、流體、電磁等多物理場仿真，結合HPC的強大計算能力，實現復雜產品的快速設計與優化。

2. 科學研究：

• 生命科學：在生命科學領域，Altair HPC與AI、ML的融合助力科研人員處理海量數據，加速新藥研發、基因測序等過程。

• 物理仿真：在物理仿真中，AI和ML技術可以幫助預測和模擬復雜物理現象，如空氣動力學性能、材料科學等。

3. 云計算與大數據：

• 混合云解決方案：Altair提供混合云解決方案，將HPC工作負載部署到云上，實現高效的數據處理和存儲。

• 數據科學平臺：如RapidMiner，提供零代碼、端到端的數據分析和AI平臺，支持多種機器學習方法，幫助用戶快速建立數據科學模型。

三、技術融合的具體實現

1. 智能化工作負載部署與管理：

• Altair HPC解決方案通過智能化工作負載部署與管理，最大限度地提升計算資源的利用率，降低硬件、軟件和數據中心成本。

2. 數據驅動的決策支持：

• 利用AI和ML技術對數據進行分析和挖掘，為企業的決策提供有力支持。例如，通過預測性分析和規范性分析，優化產品設計和生產流程。

3. 多學科仿真與優化：

• 結合AI和HPC技術，實現多學科仿真與優化。例如，在新能源汽車研發中，利用降階模型優化熱管理仿真，提高仿真效率和精度。

四、技術融合的未來展望

隨著技術的不斷進步和市場需求的不斷變化，Altair HPC與AI、ML的融合將在更多領域得到應用和推廣。未來，這種融合將助力企業實現更高效、更智能的研發和生產過程，推動整個行業的數字化轉型和升級。

綜上所述，Altair HPC高性能計算融合AI及ML技術，在多個方面驅動了技術革新，為工業制造、科學研究、云計算與大數據等領域帶來了深遠的影響。