雷峰網(wǎng)(公眾號(hào)：雷峰網(wǎng))消息，當(dāng)?shù)貢r(shí)間11月18日，TOP500組織于SC24大會(huì)（2024年超級(jí)計(jì)算大會(huì)）上正式公布了最新的全球超級(jí)計(jì)算機(jī)TOP500榜單，在這500個(gè)全球最強(qiáng)的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中有384個(gè)采用了英偉達(dá)的技術(shù)，其中前十名中更是占據(jù)了八個(gè)席位。

黃仁勛表示：“自CUDA誕生以來，英偉達(dá)將計(jì)算成本降低至之前的百萬分之一。對(duì)一些人來說，英偉達(dá)就像一臺(tái)計(jì)算顯微鏡，讓他們能夠觀察到極其微小的東西；對(duì)另一些人來說則像一臺(tái)望遠(yuǎn)鏡，讓他們能夠探索難以想象的遙遠(yuǎn)星系；對(duì)許多人來說，它是一臺(tái)時(shí)間機(jī)器，讓他們能夠在有生之年從事畢生的事業(yè)?！?/p>

但英偉達(dá)的目標(biāo)不止于此。

SC24大會(huì)上，英偉達(dá)發(fā)布和開源了多項(xiàng)新產(chǎn)品，包括加快數(shù)據(jù)處理的cuPyNumeric、生物醫(yī)藥開源框架BioNeMo、NVIDIA ALCHEMI NIM微服務(wù)、氣候預(yù)測(cè)平臺(tái)Earth-2 NIM、CUDA-Q平臺(tái)以及實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生的Omniverse Blueprint，為學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界提供更多支持，推動(dòng)量子計(jì)算、藥物發(fā)現(xiàn)以及新材料研究等尖端科研發(fā)展。

持續(xù)加速最前沿科研和行業(yè)應(yīng)用，讓英偉達(dá)保持高性能計(jì)算領(lǐng)域的絕對(duì)王者 。

加速前沿科研的新選擇

發(fā)布cuPyNumeric，“無痛”加速科研

科學(xué)研究需要對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理分析，處理數(shù)據(jù)的速度越快，科學(xué)家們就能越快地針對(duì)有前景的數(shù)據(jù)點(diǎn)、值得研究的趨勢(shì)以及實(shí)驗(yàn)調(diào)整做出決策。

cuPyNumeric是一個(gè)加速計(jì)算庫，其發(fā)布為科研帶來兩個(gè)好處：一是通過擴(kuò)展強(qiáng)大的計(jì)算集群，提高數(shù)據(jù)處理效能；二是該功能無需修改Python代碼，科研人員不需要掌握計(jì)算機(jī)科學(xué)方面的專業(yè)知識(shí)，減少學(xué)習(xí)成本。

此前，許多科學(xué)家都在使用NumPy程序，并僅在一個(gè)CPU節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行，這限制了其算法的吞吐量，無法處理電子顯微鏡、粒子對(duì)撞機(jī)和射電望遠(yuǎn)鏡等儀器收集的日益龐大的數(shù)據(jù)集。

通過提供一個(gè)可擴(kuò)展到數(shù)千個(gè)GPU的NumPy替代品，cuPyNumeric從單個(gè)GPU擴(kuò)展到整個(gè)超級(jí)計(jì)算機(jī)，可以更快地處理大量數(shù)據(jù)。

關(guān)于計(jì)算機(jī)專業(yè)知識(shí)方面，科研人員只需使用熟悉的NumPy界面編寫代碼，或?qū)uPyNumeric應(yīng)用于現(xiàn)有代碼，即可體驗(yàn)到高性能和可擴(kuò)展性。

SLAC國(guó)家加速器實(shí)驗(yàn)室、洛斯阿拉莫斯國(guó)家實(shí)驗(yàn)室、澳大利亞國(guó)立大學(xué)、馬薩諸塞大學(xué)波士頓分校、斯坦福大學(xué)湍流研究中心和印度國(guó)家支付公司等機(jī)構(gòu)的科研人員均集成了cuPyNumeric，從使用體驗(yàn)來看，顯著地改善了他們的數(shù)據(jù)分析工作流程。

BioNeMo開源框架，為藥物研發(fā)打上“腎上腺素”

BioNeMo通過結(jié)合加速計(jì)算以及提供更大的開源數(shù)據(jù)集，推動(dòng)生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

加速計(jì)算為研究人員提供趁手的工具，而開源數(shù)據(jù)集則補(bǔ)足了“原料”。

研究人員需要專門的生物分子模型和數(shù)據(jù)集來大規(guī)模地收集洞察，以便更快地設(shè)計(jì)治療方案。開源BioNeMo框架提供了一系列加速計(jì)算工具，為生物分子研究提供指數(shù)級(jí)擴(kuò)展的AI模型，也為生物制藥領(lǐng)域帶來新的超級(jí)算力水平。

英偉達(dá)醫(yī)療健康與生命科學(xué)總經(jīng)理兼副總裁Kimberly Powell表示：“最近的諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)證明了AI、加速計(jì)算和日益擴(kuò)大的數(shù)據(jù)集的融合為制藥行業(yè)創(chuàng)造了前所未有的機(jī)遇。為了幫助解開生物系統(tǒng)的復(fù)雜奧秘，我們推出了BioNeMo開源框架，它將使全球各地的研究人員能夠更快開發(fā)出挽救生命的治療方法?！?/p>

BioNeMo已被產(chǎn)業(yè)及學(xué)術(shù)界大量采用，包括A Alpha Bio、美國(guó)阿貢國(guó)家實(shí)驗(yàn)室、Dyno Therapeutics、羅氏集團(tuán)的成員基因泰克及Ginkgo Bioworks等。

阿貢國(guó)家實(shí)驗(yàn)室計(jì)算科學(xué)小組負(fù)責(zé)人Arvind Ramanathan表示：“美國(guó)阿貢國(guó)家實(shí)驗(yàn)室貢獻(xiàn)了數(shù)十億參數(shù)的生物模型，這些模型需要使用專門的軟件在高性能計(jì)算環(huán)境中訓(xùn)練而成。BioNeMo為美國(guó)阿貢國(guó)家實(shí)驗(yàn)室和更廣泛的生物技術(shù)社群提供了一個(gè)企業(yè)級(jí)開源解決方案，使研究人員能夠在本來不具備足夠的計(jì)算專業(yè)知識(shí)的實(shí)驗(yàn)室中，輕松擴(kuò)展大型生物基礎(chǔ)模型的訓(xùn)練規(guī)模。”

除此之外，英偉達(dá)還發(fā)布了適用于BioNeMo的一系列NIM微服務(wù)（容器化的GPU加速推理服務(wù)，可用于預(yù)訓(xùn)練和自定義AI模型）。這些微服務(wù)可以快速、輕松地部署在本地或任何數(shù)據(jù)中心或云中，使開發(fā)人員能夠在各種不同的環(huán)境中靈活運(yùn)行應(yīng)用，并縮短了生物藥物研發(fā)研究中從推理到獲得洞察的時(shí)間。

新推出的NIM微服務(wù)支持業(yè)界領(lǐng)先的模型，包括谷歌的AlphaFold2及麻省理工的DiffDock 2.0。目前已有200多家科技生物公司、大型制藥公司和初創(chuàng)企業(yè)用戶將BioNeMo集成到其計(jì)算機(jī)輔助藥物研發(fā)平臺(tái)和工作流中。

NVIDIA ALCHEMI讓新材料發(fā)現(xiàn)，從「混亂走向秩序」

據(jù)國(guó)際金融公司（IFC）報(bào)告顯示，從洗衣粉、食品包裝等日用品到半導(dǎo)體、電池和太陽能電池板等先進(jìn)工業(yè)零部件，超96%的制成品所依賴的化學(xué)物質(zhì)都無可替代，因此，創(chuàng)造新材料以應(yīng)對(duì)儲(chǔ)能和環(huán)境修復(fù)問題變得日益嚴(yán)峻。

但在探索海量的潛在材料時(shí)，會(huì)涉及到幾乎無限種的化學(xué)物質(zhì)組合，這使探索過程極復(fù)雜且需要耗費(fèi)大量時(shí)間。在傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室中，通常需要進(jìn)行費(fèi)力、反復(fù)的試錯(cuò)合成和測(cè)試才能發(fā)現(xiàn)新材料。

AI推理或許是解藥。最近，AI 已經(jīng)成為加快化學(xué)物質(zhì)和材料創(chuàng)新的催化劑。

英偉達(dá)發(fā)布NVIDIA ALCHEMI NIM微服務(wù)，通過優(yōu)化針對(duì)化學(xué)模擬的AI推理，加速研究工作，從而催生更高效且可持續(xù)發(fā)展的材料，從而支持可再生能源轉(zhuǎn)型。

SES AI是領(lǐng)先的鋰電池開發(fā)商，正在使用NVIDIA ALCHEMI NIM微服務(wù)和AIMNet2模型，致力于更快地找到制造電動(dòng)汽車所需的電解質(zhì)材料。

借助ALCHEMI，SES AI近期在半天時(shí)間內(nèi)繪制了10萬個(gè)分子，而且有望把繪制時(shí)間縮短到一小時(shí)內(nèi)。

Earth-2 NIM讓「模擬地球」的速度提高500倍

Earth-2是一個(gè)數(shù)字孿生云平臺(tái)，用于模擬并可視化呈現(xiàn)天氣和氣候條件。

彭博社報(bào)告顯示，2024年上半年，自然災(zāi)害造成的保險(xiǎn)損失約為620億美元，較近10年平均值高出了70%左右。

SC24大會(huì)上，英偉達(dá)發(fā)布了兩項(xiàng)基于Earth-2的全新微服務(wù)，為氣候技術(shù)應(yīng)用提供商提供了領(lǐng)先的生成式 AI 驅(qū)動(dòng)的功能，以輔助預(yù)測(cè)極端天氣事件，且將氣候變化模型的模擬計(jì)算速度提高了500倍。

兩項(xiàng)微服務(wù)：更高分辨率建模的CorrDiff NIM及使大規(guī)模集合預(yù)報(bào)成為可能的FourCastNet NIM。

CorrDiff是一種可實(shí)現(xiàn)公里尺度超高分辨率的生成式AI模型。CorrDiff基于WRF模型的數(shù)值模擬結(jié)果進(jìn)行訓(xùn)練，可以生成12倍更高分辨率的天氣預(yù)報(bào)結(jié)果。

與使用CPU的傳統(tǒng)高分辨率數(shù)值天氣預(yù)報(bào)相比，CorrDiff NIM微服務(wù)的計(jì)算速度高出了500倍，能效提升了10000倍。此外，CorrDiff 現(xiàn)在以300倍的更大規(guī)模運(yùn)行，可對(duì)整個(gè)美國(guó)進(jìn)行超分辨率處理（即提高低分辨率圖像或視頻的分辨率），并能以公里尺度的可見度預(yù)測(cè)降雪、結(jié)冰和冰雹等降水事件。

但并非每個(gè)用例都需要高分辨率預(yù)報(bào)。對(duì)某些應(yīng)用來說，使用粗分辨率的大規(guī)模集合預(yù)報(bào)反而能獲得更好效果。

FourCastNet NIM微服務(wù)提供了全球范圍的中期粗分辨率預(yù)報(bào)。通過使用歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心或美國(guó)國(guó)家海洋和大氣管理局等業(yè)務(wù)氣象中心的初始場(chǎng)，提供商可生成未來兩周的預(yù)報(bào)，速度比傳統(tǒng)數(shù)值天氣模型快5000倍。

這為氣候技術(shù)提供商帶來了新機(jī)遇，使其能夠以不同尺度評(píng)估極端天氣相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)，從而預(yù)測(cè)當(dāng)前計(jì)算工作流對(duì)低概率事件發(fā)生可能性的遺漏。

與產(chǎn)業(yè)巨頭強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合

英偉達(dá)CUDA-Q攜手谷歌Quantum AI，加速量子計(jì)算處理器設(shè)計(jì)

SC24大會(huì)上，英偉達(dá)宣布與谷歌達(dá)成合作，谷歌旗下的Quantum AI將采用CUDA-Q平臺(tái)進(jìn)行模擬，以加速下一代量子計(jì)算器件的設(shè)計(jì)工作。

英偉達(dá)CUDA-Q是一個(gè)開源量子平臺(tái)，協(xié)調(diào)了運(yùn)行大規(guī)模量子計(jì)算應(yīng)用程序所需的硬件和軟件。谷歌旗下的Quantum AI致力于構(gòu)建量子計(jì)算機(jī)，通過量子計(jì)算解決其他方法無法解決的問題。

現(xiàn)階段，量子計(jì)算由于存在硬件的局限性，只能運(yùn)行一定數(shù)量的運(yùn)算，該現(xiàn)象被研究人員稱為“噪聲”。

谷歌量子AI正在使用量子-經(jīng)典混合計(jì)算平臺(tái)和NVIDIA Eos超級(jí)計(jì)算機(jī)，以模擬其量子處理器的物理特性，這將有助于克服量子計(jì)算硬件當(dāng)前的局限。

谷歌量子AI研究科學(xué)家Guifre Vidal表示：“要想開發(fā)出商用的量子計(jì)算機(jī)，就必須能夠在控制噪聲的情況下擴(kuò)展量子硬件規(guī)模。借助英偉達(dá)加速計(jì)算，我們正在探索越來越大的量子芯片設(shè)計(jì)中噪聲的影響?！?/p>

過去，模擬的計(jì)算成本非常高。借助CUDA-Q平臺(tái)，谷歌可以在NVIDIA Eos超級(jí)計(jì)算機(jī)上使用1024個(gè)NVIDIA Hopper Tensor Core GPU，以低成本進(jìn)行世界上最大、最快的量子器件動(dòng)態(tài)模擬。

英偉達(dá)量子和高性能計(jì)算總監(jiān)Tim Costa表示：“強(qiáng)大的AI超級(jí)計(jì)算有助于量子計(jì)算取得成功。谷歌對(duì)CUDA-Q平臺(tái)的使用展現(xiàn)了GPU加速的模擬在推進(jìn)量子計(jì)算方面發(fā)揮的作用，它將幫助解決許多問題?！?/p>

借助CUDA-Q和Hopper GPU，谷歌可以對(duì)包含40個(gè)量子比特的器件進(jìn)行模擬，是同類模擬中規(guī)模最大的，噪聲模擬時(shí)間從一周縮短到幾分鐘。

實(shí)現(xiàn)萬物「數(shù)字孿生」的“藍(lán)圖”

Omniverse Blueprint是一款物理數(shù)字孿生產(chǎn)品，數(shù)字孿生是物理實(shí)體的精準(zhǔn)虛擬模型，通過實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集和仿真分析，為決策提供支持。

Blueprint是一個(gè)包含NVIDIA加速庫、物理AI框架以及基于物理學(xué)的交互式渲染的參考工作流，可將仿真和實(shí)時(shí)可視化速度提高1200倍。

黃仁勛表示：“我們構(gòu)建Omniverse是為了讓萬物都能擁有數(shù)字孿生。Omniverse Blueprint是打通NVIDIA Omniverse與AI技術(shù)的參考管線。借助該藍(lán)圖，領(lǐng)先的CAE軟件開發(fā)商能夠構(gòu)建出開創(chuàng)性的數(shù)字孿生工作流，為全球各大行業(yè)實(shí)現(xiàn)從設(shè)計(jì)、制造到運(yùn)營(yíng)的工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型?！?/p>

Altair、Ansys、Cadence、西門子等軟件開發(fā)商利用NVIDIA Omniverse Blueprint實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)計(jì)算機(jī)輔助工程數(shù)字孿生，幫助客戶在降低開發(fā)成本和能耗的同時(shí)，更快進(jìn)入市場(chǎng)。

構(gòu)建實(shí)時(shí)物理數(shù)字孿生系統(tǒng)需要兩項(xiàng)基本功能：實(shí)時(shí)物理求解器的性能與大規(guī)模數(shù)據(jù)集的實(shí)時(shí)可視化。

Omniverse Blueprint為開發(fā)者統(tǒng)一三大技術(shù)支柱：用于加速求解器的NVIDIA CUDA-X 庫、用于訓(xùn)練和部署模型以生成流場(chǎng)的NVIDIA Modulus物理AI框架，以及用于3D數(shù)據(jù)互操作性和RTX支持的實(shí)時(shí)可視化的NVIDIA Omniverse API來實(shí)現(xiàn)上述兩項(xiàng)基本功能。

工程仿真軟件Ansys在Texas Advanced Computing Center的320顆NVIDIA Grace Hopper超級(jí)芯片上運(yùn)行Fluent，僅用六個(gè)多小時(shí)就完成了25億個(gè)單元的汽車仿真，而在2048顆x86 CPU Core上運(yùn)行這一仿真則需要近一個(gè)月的時(shí)間。

Ansys總裁兼首席執(zhí)行官Ajei Gopal表示：“我們通過將NVIDIA Omniverse Blueprint與Ansys軟件集成，使客戶能夠更加快速、準(zhǔn)確地進(jìn)行日益復(fù)雜和詳細(xì)的仿真，我們的協(xié)作正在推動(dòng)多個(gè)行業(yè)的工程與設(shè)計(jì)發(fā)展?！?/p>

此外，Omniverse Blueprint還可在所有領(lǐng)先的云平臺(tái)上運(yùn)行，包括亞馬遜云科技、Google Cloud，Microsoft Azure和Oracle Cloud Infrastructure。

Rescale是一個(gè)基于云的平臺(tái)，可以幫助企業(yè)加速科學(xué)和工程突破。通過使用NVIDIA Omniverse Blueprint，該平臺(tái)上的企業(yè)只需點(diǎn)擊幾下即可訓(xùn)練和部署自定義AI模型。

2024年超級(jí)計(jì)算大會(huì)將落幕，但英偉達(dá)在加速計(jì)算的路上仍在不斷加速。

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