Mistral与NVIDIA合作革新工程AI

思考

摘要

Mistral 与 NVIDIA 正合作，通过将 Mistral 的 AI 模型与 NVIDIA 的加速计算和物理建模工具集成，革新工程工作流程，实现更快的模拟和闭环 AI 驱动设计。

该合作将引入公共基准测试和开放数据集，以标准化计算机辅助工程中物理和自主 AI 的评估，同时利用 NVIDIA Omniverse 进行 3D 模拟和资源创建。

在现有工作基础上，包括开发 Mistral Large 4，该计划旨在推动航空航天、汽车和半导体等行业的 AI 驱动工程边界。

Mistral 正与 NVIDIA 合作开发新一代由 NVIDIA 加速计算支持的 AI 原生工程工作流程。结合 Mistral Large 4、Mistral 的数据生成和物理建模管道，并由 NVIDIA CUDA-X 库和 NVIDIA Warp 加速，该计划旨在加速工程模拟并实现连接模拟、AI 模型开发和工程设计的闭环工作流程。Mistral 和 NVIDIA 还将合作将 Mistral 的模型与 NVIDIA Omniverse 库集成，用于 GPU 加速的 3D 场景生成和 SimReady 资源创建。

合作的核心重点是开发用于评估物理模型的公共基准测试和开放数据集。这些基准测试将为研究人员、开发者和工业团队提供一个共享基础，用于比较模型精度和性能，并构建和验证自动化的 CAD 到模拟工作流程。

"长期以来，工程的速度一直由模拟的速度决定。凭借 Mistral 的开放权重模型和 物理 AI 能力，结合 NVIDIA 的加速计算堆栈，我们正在为工程师提供更快的模拟周期，以及足够严格的开放基准测试，以验证真实 CAE 和 EDA 工作中的代理。” Mistral 计算工程副总裁 Neil Ashton

除了物理 AI，Mistral 和 NVIDIA 还将合作开发计算机辅助工程 (CAE) 和电子设计自动化 (EDA) 中自主 AI 的专用评估和基准测试，以加速航空航天、汽车和半导体用例中 AI for engineering 的应用。这些基准测试将评估代理使用工程工具、完成多步骤工作流程和生成技术正确结果的能力，同时测量执行时间和计算成本。

通过这项工作，Mistral 和 NVIDIA 将帮助定义工程中自主和物理 AI 评估的标准，建立一致、可重复的评估能力和进度跟踪方法。由 NVIDIA 加速计算、库和工具支持，Mistral 将重新定义工程 AI，改变工程师设计、模拟和构建下一代产品的方式。

“下一波工程突破将来自探索那些曾经过于复杂或耗时难以测试的想法，”英伟达工业与计算工程副总裁兼总经理Tim Costa表示。“通过结合Mistral的先进开放模型和其在物理AI领域的深厚专业知识，以及英伟达的加速计算和库，我们正帮助工程师拓展设计的边界——通过共享的行业基准来建立对AI能做什么的信心。”

基于NVIDIA与Mistral的持续合作

该工业工程合作建立在英伟达与Mistral之间持续的合作关系之上，涵盖开放模型开发、特定领域AI以及将这些能力投入生产所需的基础设施.

两家公司此前共同开发了Mistral NeMo，现在正通过英伟达Nemotron联盟一起工作，开发一个将推动开放权重前沿继续前进的前沿基础模型。这个共享的基础将使全球的开发者和企业能够为其行业、语言和地区专门化AI，并得到联盟成员在数据、评估和领域专业知识方面的贡献支持.

Mistral最近发布了Mistral Large 4（Le Chonk）的公共预览版，这是其迄今为止最大、能力最强的前沿模型。该多模态模型拥有约1万亿总参数和490亿活跃参数，在Mistral运营的欧洲数据中心中的3,800块NVIDIA Grace Blackwell GPU上进行了训练。它在编码、代理工作流程和多模态理解方面提升了能力，其权重计划于10月底发布.

除了模型开发，Mistral和英伟达还在扩展支持AI训练、定制和推理的基础设施。Mistral正在上线更多由英伟达支持的AI基础设施，以支持其计算路线图，目标是在2030年达到1吉瓦的容量.

这一扩张加强了欧洲在为世界开发和交付AI方面的作用。通过连接欧洲基础设施与研究、开放模型、专门工程能力和客户应用，Mistral和英伟达正帮助企业围绕其自身专业知识构建AI，并将其扩展到全球市场服务。