该蓝图是一个参考工作流程，包括 NVIDIA 加速函式库、物理 AI 框架和基于实体的互动式渲染，可实现速度提高 1,200 倍的模拟和即时视觉化。Omniverse 蓝图可以在所有领先的云端平台上执行，包括 Amazon Web Services、Google Cloud 、Microsoft Azure和Oracle Cloud Infrastructure。它也可以在 NVIDIA DGX Cloud上使用。
NVIDIA 创办人暨执行长黄仁勋表示：「我们建立 Omniverse 的目标是让每样事物都可以拥有数位孪生。Omniverse 蓝图是将 NVIDIA Omniverse 与人工智慧（AI）技术相连接的参考管线，让领先的 CAE 软体开发商能够构建突破性的数位孪生工作流程，从而为全球最大的产业带来从设计、制造到营运的工业数位转型。」
蓝图的首批应用之一是计算流体动力学（CFD）模拟，这是一个关键步骤，能够虚拟探索、测试并最佳化汽车、飞机、船只等多种产品的设计。从物理模拟到视觉化和设计最佳化等传统的工程工作流程通常需要数周甚至数月才能完成。
NVIDIA 和Luminary Cloud 在SC24 上展示了业界首见的虚拟风洞（virtual wind tunnel），使用者可以透过它以即时、互动的速度模拟和视觉化流体动力学，甚至在改变风洞内的车辆模型时也是如此。
Omniverse 蓝图透过整合 NVIDIA CUDA-X函式库来加速解算器，使用 NVIDIA Modulus 物理 AI 框架来训练和部署模型以生成流场，并运用 NVIDIA Omniverse 应用程式介面实现 3D 资料互操作性和即时RTX驱动的视觉化，以达成这些目标。开发者可将此蓝图中的元素单独或整体整合至现有工具中。
Ansys率先采用 NVIDIA Omniverse 蓝图，并将其应用于 Ansys Fluent 流体模拟软体中。在美国德州先进运算中心，Ansys 使用 320 颗 NVIDIA GH200 晶片，仅六小时即完成 25 亿单元的汽车模拟，相比于 2,048 个 x86 核心耗时近一个月，效率显著提升。Ansys 执行长 Ajei Gopal 表示：「整合 NVIDIA Omniverse 蓝图后，我们能更快、更准确地处理复杂模拟，突破多个产业的工程设计界限。」
Luminary Cloud 也采用了这个蓝图。该公司的新模拟 AI 模型是基于 NVIDIA Modulus 所构建，可根据 GPU 加速 CFD 解算器产生的训练资料，来学习气流场和汽车几何形状之间的关系。该模型运行模拟的速度比求解器本身快几个数量级，能实现使用 Omniverse API 完成视觉化的即时空气动力流模拟。
Altair、Beyond Math、Cadence、Hexagon、Neural Concept、西门子、SimScale 和 Trane Technologies 也正在探索将 Omniverse 蓝图整合到自己的应用程式中。
Rescale 作为云端平台，协助企业加速科学与工程突破，并利用 NVIDIA Omniverse 蓝图，让企业只需几次点击即可训练和部署客制化 AI 模型。该平台自动化整个从应用到硬体的流程，并可在任何云端服务供应商上运行，企业可使用任意模拟解算器生成训练资料，进行 AI 模型的准备、训练、部署、推论预测，并进行模型的视觉化和最佳化。
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