原标题：Altair HPC高性能计算融合人工智能及机器学习，驱动技术革新

Altair HPC高性能计算融合人工智能（AI）及机器学习（ML）在多个方面驱动了技术革新，以下是详细的阐述：

一、技术融合背景与意义

随着AI及5G时代的到来，计算需求急剧增加，高性能计算（HPC）与AI、ML技术的融合成为必然趋势。这种融合不仅提升了本地与云基础设施的性能及资源利用率，还促进了信息化与工业化的深度融合，推动了中国高性能计算的发展，并加速了其他领域的数字化转型。

二、技术融合的应用领域

1. 工业制造业：

• 仿真技术：Altair HPC结合AI与ML，使仿真技术更加高效和智能。例如，通过AI技术优化仿真过程，提高仿真精度和效率，从而缩短产品研发周期。

• 设计与优化：利用AI进行结构、流体、电磁等多物理场仿真，结合HPC的强大计算能力，实现复杂产品的快速设计与优化。

2. 科学研究：

• 生命科学：在生命科学领域，Altair HPC与AI、ML的融合助力科研人员处理海量数据，加速新药研发、基因测序等过程。

• 物理仿真：在物理仿真中，AI和ML技术可以帮助预测和模拟复杂物理现象，如空气动力学性能、材料科学等。

3. 云计算与大数据：

• 混合云解决方案：Altair提供混合云解决方案，将HPC工作负载部署到云上，实现高效的数据处理和存储。

• 数据科学平台：如RapidMiner，提供零代码、端到端的数据分析和AI平台，支持多种机器学习方法，帮助用户快速建立数据科学模型。

三、技术融合的具体实现

1. 智能化工作负载部署与管理：

• Altair HPC解决方案通过智能化工作负载部署与管理，最大限度地提升计算资源的利用率，降低硬件、软件和数据中心成本。

2. 数据驱动的决策支持：

• 利用AI和ML技术对数据进行分析和挖掘，为企业的决策提供有力支持。例如，通过预测性分析和规范性分析，优化产品设计和生产流程。

3. 多学科仿真与优化：

• 结合AI和HPC技术，实现多学科仿真与优化。例如，在新能源汽车研发中，利用降阶模型优化热管理仿真，提高仿真效率和精度。

四、技术融合的未来展望

随着技术的不断进步和市场需求的不断变化，Altair HPC与AI、ML的融合将在更多领域得到应用和推广。未来，这种融合将助力企业实现更高效、更智能的研发和生产过程，推动整个行业的数字化转型和升级。

综上所述，Altair HPC高性能计算融合AI及ML技术，在多个方面驱动了技术革新，为工业制造、科学研究、云计算与大数据等领域带来了深远的影响。