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Altair为何成为最后一个敢于叫板Ansys的玩家

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发表于 2024-10-22 11:55:12 | 显示全部楼层 |阅读模式
众所周知,仿真驱动设计已成为 PLM 和产品开发工作中越来越重要和更常见的元素,这在很大程度上与数字化趋势有关,数字原型变得越来越普遍。此外,高性能计算 (HPC) 和云技术的进步为系统和高级仿真创造了更多空间,并更有效地处理呈指数级增长的数据量。
Altair 创始人兼首席执行官 James R. Scapa 毫无疑问是仿真驱动设计最受瞩目的倡导者之一。作为近年来最积极主动的 CAE 公司之一的负责人,他理所当然地应该站在最前线。特别有趣的是,该公司近年来一直努力扩展、完善和整合其整个仿真软件套件。毫无疑问,这有助于加强Altair 在仿真、高性能计算 (HPC) 和人工智能 (AI) 融合点上的地位。
2023 年,该公司的收入为5.5 亿欧元,比 2022 年的5.3 亿欧元有所增加。这对于公司本身而言是良好的增长,Scapa 评论道:“我们继续通过持续创新和颠覆性创新相结合的方式改进我们的产品组合”“我们的仿真驱动设计平台 Inspire 包含大量功能,包括 Python API、新几何工具和用于最大限度缩短 3D 打印时间的优化算法。其中,SmartWorks 是我们桌面工具的现代化演进,可利用 AI、分析和物联网的力量,并基于我们在数据分析和智能产品开发方面获得的经验构建云原生平台。”
Altair 可能是最后一家与 Ansys 竞争的美国大型独立仿真提供商。该公司创始人兼首席执行官 James R. Scapa 自 34 年前创立公司以来一直担任其领导者,是业界在仿真驱动设计方面最有影响力的决策者之一。他积极主动的工作激发了组织的发展,并取得了如此大的成功,以至于 Altair 成为最后一家能够与行业领导者 Ansys 竞争的不受约束的 CAE 开发商。
Altair 收购 World Programming,这是一家英国科技公司,专门从事数据分析软件,被《福布斯》世界 500 强中的许多全球领先公司使用,其中包括制造业、电信业、能源业、金融服务业、保险业、医疗保健业、零售业和消费品行业的公司。World Programming 的平台支持在单个程序中开发和执行计算机科学中使用的多语言软件解决方案,包括 Python、R 和 SAS。Python 已经发展成为一种流行的编程语言。它通常是一种高级编程语言,旨在易于阅读和易于实现。该语言基于开源代码,这意味着它可以免费使用,甚至用于商业应用程序。它用于开发桌面 GUI(图形用户界面)应用程序、网站和 Web 应用程序。编程语言的简单语法规则通常使代码库更易于阅读,应用程序更易于维护。
在此一周前,Altair 还宣布与惠普企业(HPE)达成一项多年期协议,将 Altair 的 HPC 调度和管理套件与 HPE 的 HPC 系统一起提供,旨在支持下一代超级计算机。

Altair 为什么要收购 World Programming?原因有几个。World Programming 的平台支持在单一程序中开发和执行计算机科学中使用的多语言软件解决方案,包括 Python、R 和 SAS。
Scapa 在评论此次收购时表示:“这次收购是一个重要的机会,可以帮助企业转向具有现代开放技术和语言的混合架构,同时我们还可以保留、保护和利用现有技术的最佳部分,例如 SAS 语言。”
除了技术之外,Altair 还获得了 World Programming 在全球约 500 家企业客户的客户群。随着组织越来越多地寻求开源解决方案来加速其大数据计划并采用更现代、更灵活的环境,这为加强 Altair 在多个行业的立足点提供了令人兴奋的潜力。这包括制造业、电信业、能源业、金融服务业、保险业、医疗保健业、零售业和消费品等领域。
Scapa 表示,World Programming 的解决方案非常先进,已经证明能够帮助用户编译和执行数百万个用 SAS 语言构建的模型,同时采用现代语言和开源技术。
斯卡帕说:“这使他们能够更快地对市场需求的变化做出反应,并能够利用新的见解。”
如果我们首先以 Python 为例,它通常是一种高级编程语言,旨在易于阅读和易于实现。它是开源的,这意味着它可以免费使用,甚至用于商业应用程序。它用于开发桌面 GUI(图形用户界面)应用程序、网站和 Web 应用程序。编程语言的简单语法规则通常使代码库更易于阅读,应用程序更易于维护。
如今,Python 被用于世界上一些最受欢迎的服务和程序,例如 YouTube、Spotify、Google、Instagram 等。
Python 的使用率也在迅速增长,这可能是 Altair 最大的竞争对手 Ansys 最近发布 PyAnsys 程序的原因,PyAnsys 是一系列 Python 软件包,可提供与该公司专有模拟堆栈链接的全新、统一且现代的可编程接口。背景是 Ansys 不属于主要与开源软件相关的 CAE 参与者。
Altair 所做之事的有趣底线也与开源代码有关,即越来越多的人致力于进一步开发、改进和扩展该语言,这意味着 Python 的容量每天都在增加。
那么 SAS 呢?它是一个用于统计分析和数据可视化的“命令驱动”软件包。它仅适用于 Windows 操作系统,目前是工业界和学术界使用最广泛的统计软件包之一。然而,这种语言的未来将会如何仍有待观察。Python 和 R 的日益流行意味着这些用于数据科学、统计和机器学习的强大工具将以某种方式增长,这意味着其他语言(如 SPSS、SAS、STATA)作为 Python 竞争对手的重要性可能会下降。
Altair 收购包括 World Programming 的旗舰产品 WPS Analytics,该产品拥有二十多年的经验,并且经过开发以满足开源语言日益增长的使用。WPS Analytics 是一个功能强大且用途广泛的软件平台,可用于可扩展的数据处理和分析。几个值得注意的功能包括:
无需安装第三方产品即可运行用 SAS 语法编写的程序。
完全集成的 SAS 语言支持。
支持 SQL、Python、R 和 Hadoop,包括数据交换功能,全部在单个应用程序中。
数学、统计和机器学习的高级算法。
能够访问多个数据源,包括大数据、云和大型机。
可以独立使用,也可通过访问控制集成,根据请求将数据和模型分发到 API。
灵活分布,可本地链接到大型机以及云环境。
World Programming 首席执行官 Oliver Robinson 表示:“客户想要选择,通过与 Altair(一家具有高度信任度和可靠理念以及开放架构的组织)整合,我们让用户在灵活直观的环境中轻松访问技术。”
他补充道:“Altair 将帮助加速我们解决方案的普及,我们将现代世界一流的开源技术与 SAS 数十年投资的获益机会融合在一起。”
World Programming 的软件将被集成到 Altair 的数据分析解决方案套件中,并通过 Altair Units 提供,这“使客户能够轻松访问 Altair 的整个软件解决方案组合”。

Altair 与惠普企业 (HPE) 签署了一份多年期协议,提供 Altair 的 HPC 解决方案套件,与 HPE 的 HPC 系统一起进行调度和管理,旨在支持下一代超级计算机。,Altair 的专业领域之一是高性能计算 (HPC)。该领域的解决方案也与公司广泛的模拟和分析软件组合的高效管理密切相关,这使得与尖端 HPC 解决方案的连接至关重要。
这些内容也非常重要,因为 Altair 已与惠普企业 (HPE) 签署了一项多年期协议,通过提供 Altair 的 HPC 解决方案套件,以便与 HPE 的 HPC 系统一起进行调度和管理,从而支持下一代超级计算机。
该解决方案套件包括快速而强大的工作负载管理器 Altair PBS Professional,它为用户提供强大、可扩展的技术,可以处理最密集的工作,同时提高生产力、优化利用率和效率并简化各种规模的超级计算机的管理。
Altair 技术经理 Sam Mahalingam 在该协议评论中表示:“Altair 和 HPE 拥有近 20 年的牢固合作关系,这种合作关系源于我们共同的愿望,即为客户提供推动超级计算机未来发展的顶级解决方案。”
他进一步指出,通过提供 PBS Professional 和 Altair 的其他解决方案,用户有机会轻松应对世界上最严峻的本地和云相关挑战。
Altair 可靠的全球技术专业知识和支持服务将提供给 HPE 客户,他们可以通过 Altair 和 HPE 合作伙伴关系获得以下解决方案:
Altair PBS Professional是一款世界一流的工作调度解决方案,可满足任何项目的需求——从低吞吐量任务到突破性的百亿亿次系统,例如阿贡领导力计算中心的 Aurora 超级计算机。
Altair Access,它提供了一个简单、强大且一致的界面,用于提交和监控远程集群、云和其他资源上的作业,从而使工程师和研究人员可以专注于核心活动,而花更少的时间学习如何运行应用程序和移动数据。
Altair Grid Engine,一种领先的分布式资源管理系统,可优化数千个数据中心的工作负载和资源,提高性能并提高生产力和效率。
Altair Control是一款易于使用的 Web 应用程序,用于在 HPC 环境中监控和管理集群配置和报告。
HPE 副总裁兼 HPC 总经理 Bill Mannel 表示:“HPE 提供全球最全面的 HPC 和 AI 解决方案,可解决任何规模的所有计算问题,并且可以通过 HPE GreenLake 边缘到云平台将我们的解决方案用作云服务。通过继续与 Altair 保持长期的紧密合作,我们为客户提供了优化资源的工具,并专注于快速高效地从数据中释放价值。”


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