机器学习与流体动力学：谷歌AI利用「ML+TPU」实现流体模拟数量级加速

谷歌 AI 最近一项研究表明，利用机器学习和硬件加速器能够改进流体模拟，且不损害准确率或泛化性能。

流体数值模拟对于建模多种物理现象而言非常重要，如天气、气候、空气动力学和等离子体物理学。流体可以用纳维 – 斯托克斯方程来描述，但大规模求解这类方程仍属难题，受限于解决最小时空特征的计算成本。这就带来了准确率和易处理性之间的权衡。