超級計算機、儀器和不斷擴展的量子計算生態(tài)系統(tǒng)將通過 NVIDIA 超級芯片和軟件實現性能突破。

正如在超級計算專家齊聚的年度盛會 ISC 上所展示的，加速計算正在幫助研究者努力應對當今的重大挑戰(zhàn)。

研究者們致力于構建模擬新能源的數字孿生，或者通過使用人工智能(AI)和高性能計算(HPC)深入探索人類的大腦。

NVIDIA 加速計算業(yè)務副總裁 Ian Buck 在漢堡舉行的 ISC 上發(fā)表了特別演講。他在演講中表示，其他公司正在使用高敏感度儀器將 HPC 推向邊緣或在混合量子系統(tǒng)上加速模擬。

實現超過 10 Exaflops 的 AI 性能

例如洛斯阿拉莫斯國家實驗室(LANL)的一臺名為 Venado 的新型超級計算機將提供 10 exaflops 的 AI 性能，以推動材料科學和可再生能源等領域的研究工作。

LANL 的研究者使用該系統(tǒng)中的 NVIDIA GPU、CPU 和 DPU，將其多物理場計算應用的速度提高了 30 倍。該系統(tǒng)以新墨西哥州北部的一座山峰命名。

Venado 使用 NVIDIA Grace Hopper 超級芯片，將工作負載的運行速度較之前的 GPU 提升了 3 倍。這臺超級計算機還配備 NVIDIA Grace CPU 超級芯片，在長尾未加速應用上的每瓦性能是傳統(tǒng) CPU 的兩倍。

BlueField 蓄勢待發(fā)

LANL 系統(tǒng)是全球眾多采用 NVIDIA BlueField DPU 的最新系統(tǒng)之一，該系統(tǒng)用于卸載和加速主機 CPU 的通信和存儲任務。

此外，德克薩斯州高級計算中心也正在為 Lonestar6 上的 NVIDIA Quantum InfiniBand 網絡添加 BlueField-2 DPU。該網絡將成為一個云原生超級計算開發(fā)平臺，能夠以裸機性能托管多個用戶和應用，同時安全地隔離工作負載。

Buck 表示：“這是下一代超級計算和 HPC 云的首選架構。”

歐洲的百億億次級超級計算機

在歐洲，NVIDIA 和 SiPearl 正在一起擴大在 Arm 上構建百億億次級計算的開發(fā)者生態(tài)系統(tǒng)。這項工作將幫助該地區(qū)的用戶將應用移植到使用 SiPearl 的 Rhea 和未來基于 Arm 的 CPU 以及 NVIDIA 加速計算和網絡技術的系統(tǒng)上。

日本筑波大學的計算科學中心正在 NVIDIA Quantum-2 InfiniBand 平臺上將 NVIDIA H100 Tensor Core GPU 和 x86 CPU 搭配使用。這臺新的超級計算機將處理氣候學、天體物理學、大數據、AI 等方面的工作。

這些新系統(tǒng)將加入最新全球超級計算機排行榜 TOP500，該榜單上 71% 的超級計算機采用 NVIDIA 技術。此外，榜單上 80% 的新系統(tǒng)還使用 NVIDIA GPU 和網絡，并且 NVIDIA 的網絡平臺是 TOP500 系統(tǒng)使用最多的互連平臺。

HPC 用戶采用 NVIDIA 技術，是因為它們能夠為超級計算工作負載——模擬、機器學習、實時邊緣處理，以及量子模擬和數字孿生等新興工作負載提供強勁的應用性能。

Omniverse 大幅推動科學研究的發(fā)展

為了展示這些系統(tǒng)的功能，Buck 播放了英國原子能管理局和曼徹斯特大學的研究者在 NVIDIA Omniverse 中構建的虛擬核聚變發(fā)電站演示。這個數字孿生實時模擬了整座發(fā)電站、其機器人組件，甚至發(fā)電站的核心——核聚變等離子體的行為。

三維設計協(xié)作世界模擬平臺 NVIDIA Omniverse 使該項目中的遠程研究者可以使用不同的三維應用開展實時合作。他們將通過用于創(chuàng)建物理學 AI 模型的框架—— NVIDIA Modulus 來改進他們的工作。

Buck 表示：“這項工作的復雜程度令人難以置信，但它正在為未來的清潔可再生能源打下基礎。”

AI 在醫(yī)學影像領域的應用

另外，Buck 描述了研究者如何在 NVIDIA Cambridge-1 上創(chuàng)建一個由 10 萬張人腦合成圖像組成的圖像庫。這臺超級計算機專門用于通過 AI 推動醫(yī)療行業(yè)的發(fā)展。

一支來自倫敦國王學院的團隊使用 MONAI(一種用于醫(yī)學影像的 AI 框架)生成了栩栩如生的圖像，這些圖像可以幫助研究者了解帕金森病等疾病的發(fā)展過程。

Buck 表示：“這充分表明了 HPC 與 AI 這對組合正在為科學和研究界做出真正的貢獻。”

邊緣 HPC

HPC 工作越來越多地延伸到超級計算機中心之外的范疇。觀測站、衛(wèi)星和新型實驗室儀器需要實現數據的實時流式傳輸和可視化。

例如，勞倫斯伯克利國家實驗室的光片顯微鏡工作團隊正在使用 NVIDIA Clara Holoscan 實時觀察納米級的生命，這項工作在 CPU 上需要花費數天時間。

為了將超級計算帶到邊緣，NVIDIA 正在開發(fā)用于 HPC 的 Holoscan。Holoscan 是我們圖像軟件的一個高度可擴展版本，它可以加速各種科學研究工作。該軟件將在 Jetson AGX 模塊和設備、四路 A100 服務器等各種加速平臺上運行。

Buck 表示：“我們也期待研究者們通過該軟件展開工作。”

加快量子模擬的速度

Buck 表示另一個超級計算載體——NVIDIA cuQuantum 正在被迅速采用。這個軟件開發(fā)工具包可以加快 GPU 上的量子電路模擬速度。

數十家企業(yè)機構已將它用于多個領域的研究。該工具包被集成到主要的量子軟件框架中，因此用戶無需進行額外的編碼就可以實現 GPU 加速。

AWS 最近宣布在其 Braket 服務中提供 cuQuantum。該公司展示了 cuQuantum 如何在量子機器學習工作負載上提供高達 900 倍的加速，同時減少 3.5 倍的成本。

Buck 表示：“量子計算具有巨大的潛力。為了離有價值的量子計算更近一步，我們必須在 GPU 超級計算機上模擬量子計算機。我們十分高興能站在這項工作的最前沿。”

原文標題：NVIDIA 在 ISC 2022 大會上展示如何加速人工智能、數字孿生、量子計算和邊緣高性能計算

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