Репортаж от Wedoany，Компания NVIDIA представила на конференции ISC в Гамбурге новое программное обеспечение, ускоряющее научные приложения с использованием ИИ, в таких областях, как химия, открытие материалов и поиск тёмной материи.
Это ПО включает библиотеку NVIDIA DAQIRI, новые микросервисы NVIDIA ALCHEMI NIM, а также готовящийся к выпуску эталонный код NVIDIA cuPhoton, который позволяет преобразовать задачи, занимавшие на CPU часы или дни, в конвейеры реального времени с ускорением на GPU.
Они являются частью NVIDIA CUDA-X — набора инструментов и библиотек, повышающих производительность в таких приложениях, как ИИ и высокопроизводительные вычисления.
При работе на системе NVIDIA GB200 NVL72 cuPhoton ускоряет загрузку, чтение, обработку и анализ данных FITS (стандартный формат астрономических файлов) из обсерваторий и телескопов. В рамках раннего доступа cuPhoton ускорил загрузку и чтение изображений FITS, собранных в рамках обзора «Наследие пространства и времени» (LSST) обсерватории Веры Рубин (Rubin Observatory), в 14 900 раз. Кроме того, с использованием 32 суперчипов NVIDIA Grace Blackwell была достигнута скорость обработки сигналов и анализа до 8 400 раз.
В конечном итоге это означает более быстрое получение данных с камеры LSST (самой большой цифровой камеры в истории), которая снимает миллиарды далёких галактик, а также более близких, слабых объектов, отражающих мало света.
Новое ПО ускоряет исследования тёмной материи, моделирование материалов и другие области. NVIDIA cuPhoton — это эталонный код для извлечения информации из многомерных данных, собираемых в телескопах, рентгеновских и лазерных экспериментах. Он позволяет загружать, обрабатывать, анализировать и визуализировать данные объёмом в петабайты и используется совместно с другими технологиями NVIDIA CUDA-X для создания сквозных ускоренных конвейеров. Исследователи из Принстонского университета (Princeton University) разработали cuPhoton совместно с NVIDIA и будут использовать его вместе с Гарвардским университетом (Harvard University) для обработки и анализа данных из обсерваторий и обзоров тёмной энергии.
NVIDIA DAQIRI (Data Acquisition for Integrated Real-time Instruments) — это высокопроизводительная сетевая библиотека, которая передаёт потоки данных от быстрых детекторов и датчиков в программное обеспечение NVIDIA. Старые системы привязаны к фиксированному оборудованию и могут терять данные, когда прибор генерирует их быстрее, чем может сохранить. DAQIRI успевает за скоростью, обрабатывая поступающие потоки данных в реальном времени. Исследовательский проект A-GHOST, разработанный учёными из ЦЕРН (CERN), Чикагского университета (University of Chicago) и Университетского колледжа Лондона (University College London) в рамках программы CERN openlab, использует DAQIRI для запуска ИИ в реальном времени на данных столкновений, зарегистрированных детектором ATLAS в ЦЕРН. A-GHOST анализирует данные, которые обычно отбрасываются ATLAS (более 99% данных отбрасывается из-за ограничений хранилища), что позволяет захватывать потенциально интересные сигналы, которые в противном случае были бы потеряны.
NVIDIA ALCHEMI включает набор предметно-ориентированных микросервисов и инструментарий для ускорения открытий в химии и материаловедении, с приложениями в области материалов для батарей, катализаторов, OLED-дисплеев, косметических продуктов и других. В марте NVIDIA выпустила два микросервиса ALCHEMI NIM: пакетная геометрическая релаксация (BGR) и пакетная молекулярная динамика (BMD). Эти инструменты с ускорением ИИ позволяют исследователям моделировать миллионы молекул и материалов одновременно: BGR — для поиска наиболее стабильных структур, BMD — для моделирования их движения во времени. Ожидается, что вскоре ALCHEMI будет включать микросервис для Венского пакета моделирования из первых принципов (VASP), позволяющий исследователям запускать моделирование материалов с более высокой пропускной способностью GPU. Используя службу множественных процессов NVIDIA для запуска нескольких вычислений VASP на одном GPU, этот микросервис обеспечивает ускорение геометрической оптимизации (процесса поиска наиболее стабильного расположения атомов в материале) в 3 раза. Разработчики и исследователи могут использовать инструментарий ALCHEMI для ускорения обучения моделей-заменителей ИИ для межатомных потенциалов машинного обучения и создания пользовательских высокопроизводительных рабочих процессов атомного моделирования.
Компания Lila Sciences, создающая платформу научного суперинтеллекта и автономные лаборатории, совместно с NVIDIA провела высокоточное моделирование магнитов с использованием ALCHEMI и продемонстрировала его на конференции NVIDIA GTC в марте в Сан-Хосе. Lila Sciences использовала микросервис ALCHEMI NIM для BGR, ускорив высокопроизводительный скрининг материалов в 50 раз и выявив стабильные кандидаты, которые с большей вероятностью могут быть синтезированы. Затем, используя микросервис ALCHEMI VASP раннего доступа, расчёт магнитных свойств финалистов-кандидатов был ускорен на 30%.
Специализированные ядра ALCHEMI для TensorNet позволили Lila добиться 6-кратного ускорения обучения и вывода, а также сократить использование памяти в 3 раза, что позволило завершить моделирование, которое ранее занимало недели, теперь за несколько дней.
Этот метод одновременной оценки нескольких материалов в памяти GPU может быть распространён на следующие случаи использования: открытие материалов, массовый скрининг новых, стабильных составов; энергетика, поиск активных, распространённых в природе катализаторов для производства химикатов и топлива; электромагнетизм, понимание и прогнозирование сложного магнитного поведения. ALCHEMI находится на уровне моделирования, генерируя данные физических наук, которые служат входными данными для остальной части цикла.
Lila Sciences использует полный стек NVIDIA для ускорения научных открытий, включая NVIDIA Megatron-LM и NVIDIA Nemotron для обучения, а также открытые модели Nemotron 3 Nano и Nemotron 3 Super, а также библиотеки NeMo RL и NeMo Gym. Также используются NVIDIA BioNeMo для генерации молекул, NVIDIA Triton и микросервисы NIM для обслуживания вывода, а также библиотеки NVIDIA Omniverse для цифровых двойников. Энди Бим (Andy Beam), сооснователь и технический директор Lila Sciences, сказал: «Эта работа демонстрирует, как использование мощного вычислительного стека позволяет ускорить открытия в масштабах, недоступных ни одному отдельному учёному».
Инструментарий NVIDIA ALCHEMI доступен для загрузки с Github и PyPI. Микросервисы ALCHEMI NIM доступны в каталоге NVIDIA NGC. Микросервис ALCHEMI NIM для VASP ожидается к выпуску в конце этого лета. DAQIRI уже доступен на GitHub. cuPhoton ожидается к выпуску этим летом.
Данный материал скомпилирован платформой Wedoany. При цитировании материалов, созданных с помощью искусственного интеллекта (ИИ), необходимо обязательно указывать источник — «Wedoany». В случае выявления нарушения прав или иных проблем просим своевременно информировать нас. Сайт оперативно внесёт изменения или удалит материал.Электронная почта: news@wedoany.com
