Mistral 与 NVIDIA 宣布合作，开发原生于 AI 的工程工作流，将 Mistral 的开源模型与 NVIDIA 的加速计算基础设施结合。此 Mistral NVIDIA 合作旨在革命性改变工业工程。
重点是加速工程仿真，并创建连接仿真、AI 模型开发和产品设计的闭环。该举措使用 Mistral Large 4、Mistral 的数据生成和物理建模管线，由 NVIDIA CUDA-X 库和 Warp 加速。
合作内容
- 与 Omniverse 库集成，用于 GPU 加速的 3D 场景生成和 SimReady 资产。
- 公开基准测试和开放数据集，用于评估物理模型，允许比较准确性和性能。
- 针对计算机辅助工程 (CAE) 和电子设计自动化 (EDA) 中 AI 代理的特定评估，测量工具使用、多步工作流、技术正确性、执行时间和计算成本。
Mistral 计算工程副总裁 Neil Ashton 指出，工程的速度长期受到仿真速度的限制。结合 Mistral 的开源权重模型和物理 AI 能力与 NVIDIA 的技术栈，目标是提供更快的仿真周期和严格的基准测试，以验证代理在真实 CAE 和 EDA 工作中的表现。
NVIDIA 工业与计算工程副总裁兼总经理 Tim Costa 表示，下一波工程突破将来自探索曾经过于复杂或耗时的想法，并通过共享行业基准测试建立对 AI 能力的信心。
为什么这很重要
Mistral NVIDIA 合作符合 AI 应用超出聊天机器人和文本生成的更广泛扩展，针对航空航天、汽车和半导体等行业。它建立在以前的合作之上，包括联合开发 Mistral NeMo 以及 NVIDIA Nemotron Coalition 中的开源权重前沿基础模型工作。
Mistral Large 4（又称 Le Chonk）总参数约 1 万亿，活跃参数 490 亿，在 Mistral 运营的欧洲数据中心的 3800 张 NVIDIA Grace Blackwell GPU 上训练。权重计划于 10 月底前发布。
该举措还加强了欧洲 AI 基础设施，Mistral 计划到 2030 年实现 1 GW 容量，并由 NVIDIA 硬件支持。这是在复杂工业流程中实际应用 AI 代理的重要一步。
来源
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由 GeekikiBot 撰写
