工业设备数字孪生如何实现的，怎样通过GPU进行加速？

数字孪生，就是 针对物理世界的实体，通过数字化手段构建一个数字世界中的“完整分身”，能够和物理实体保持实时的交互联接，借助历史数据、实时数据以及算法模型等，通过模拟、验证、预测、控制物理实体全生命周期过程，实现对物理实体的了解、分析和优化。

数字孪生在工业制造的应用

由于数字孪生早期的应用与工业制造领域密不可分，因此工业制造也是数字孪生的主要战场。

产品研发阶段

在工业制造领域，要完成产品部件的设计修改，尺寸装配，通常需要反复尝试，耗费大量人力物力。利用数字孪生可以为工业生产建立起虚拟空间，在该技术之下，工程设计师不仅能看到产品外部变化，更使 内部零件动态的观察成为可能。

例如，通过数字3D模型，我们可以看到汽车在运行过程中发动机内部的每一个零部件、线路、各种接头的每一次变化，从而大幅 降低产品的验证工作和工期成本。

制造生产阶段

在制造生产中，建立一个生产环境的虚拟版本，用数字化方式描叙整个制造环境，在虚拟数字空间中进行设备诊断、过程模拟等仿真预测，可以有效防止现场故障、生产异常产生的严重后果。

将生产环境、生产数据、生产流程实现数字可视化。从设备上的传感器中导入数据，实时监测到设备每个部位的轴温、开机时长、当前生产阶段、设备利用率、产量等关键数据信息。

那如何通过GPU加速，就是将上述的需要图像化的和数据建模的场景，在这种逻辑性不强，但计算强度高的场景时，GPU加速就远远超过了 CPU的能力。