大降數字孿生模擬成本,NVIDIA曬助攻科學研究新進展!加速全球量子計算超算

2024年05月16日23:32:16 科學 9802

智東西(公眾號:zhidxcom)

作者 | zer0

編輯 | 漠影

智東西5月16日報道,nvidia本周在國際超算大會isc 2024上公布了多項科學計算、量子計算相關進展,包括科研人員利用nvidia技術將生成式ai應用於代碼生成、天氣預報、遺傳學和材料科學領域的高性能計算(hpc)工作,以及通過開源的nvidia cuda-q量子計算平台助力國家級超算中心加快量子計算的研究發展。

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加速計算和ai能夠降低能源成本。據介紹,相較於基於傳統cpu的系統和其他系統,天氣模擬的成本和能耗分別降至其1/200和1/300,數字孿生模擬的成本和能耗則分別降至其1/65和1/58。 

全球9台新型超級計算機正在通過使用nvidia grace hopper超級晶元加快科學研究,這些系統可提供200eflops的高能效ai處理能力。在green500榜單上,排名前50的超級計算機中,有39台都使用了nvidia gpu。

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例如,在科學應用方面,美國國家能源研究科學計算中心的perlmutter超級計算機利用加速計算將能效平均提高了5倍。布里斯託大學高性能計算教授simon mcintosh-smith談道:「通過與nvidia合作,我們在破紀錄的時間內完成了項目的第一階段。等到今年夏天整個項目完工後,其性能將得到大幅提升,能夠進一步推動數據分析、新葯研發、氣候研究等領域的發展。」

一、生成式ai落地科學計算,加速代碼生成、天氣預報、新葯研發

許多國家實驗室和企業實驗室正在使用生成式ai加速商業和科學領域的hpc發展,用於代碼生成、天氣預測、生成基因、新葯研發、新型材料開發等。

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在代碼生成方面,桑迪亞國家實驗室正在構建一個大語言模型智能助手kokkos,用來自動生成並行計算代碼。這個專門的編程語言由多個國家實驗室的研究人員開發,可處理在超級計算機的數萬個處理器上運行任務時出現的細微差別。

桑迪亞實驗室正利用檢索增強生成(rag)技術創建kokkos資料庫,將其與ai模型集成。其採用的不同rag方法已經自主生成了用於並行計算應用的kokkos代碼,將要評估的rag選項包括nemo retriever等雲服務。

在天氣預測方面,一些天氣預報領域的研究人員和企業採用了nvidia earth-2的生成式ai模型corrdiff。corrdiff可以將傳統大氣模型的25公里解析度降至2公里,並將可合併的預報數量擴大100倍以上,從而提高預測的可信度。

spire公司通過自己的微型衛星網路採集數據,其機器學習和建模負責人tom gowan在近期的一次採訪中談道,生成式ai可以實現更加快速、準確的預測,這是氣象學領域的一次巨大飛躍。

瑞士meteomatics公司近日也宣布計劃將nvidia生成式ai平台用於天氣預報業務,以幫助能源公司實現最大限度的可再生能源利用,並通過快速、準確的天氣波動洞察提高盈利能力。

在醫學研究方面,阿貢國家實驗室的科學家正在生成式ai技術生成基因序列,以便更好地了解covid-19背後的病毒。他們一項獲獎的模型genslms所生成的模擬結果與現實世界中的sars-cov-2變體非常相似。genslms使用超過1.1億個基因組序列,在多台搭載nvidia tensor core gpu的超級計算機上訓練而成。

在材料科學方面,微軟研究院在azure ai基礎架構上使用nvidia tensor core gpu上訓練出mattergen模型。這款模型可生成具有所需特性的新型穩定材料,並能夠指定想要開發材料的化學、磁性、電子、機械等特性。carbon3d等公司也在探索將生成式ai應用於商業3d列印中的材料科學研究。

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nvidia quantum-x800 infiniband網路平台,包含nvidia quantum q3400和q3200交換機,以及nvidia connectx-8 supernic,二者組合在帶寬上可達上一代產品的2倍,可為科學計算基礎設施提供最高吞吐量。

q3400平台的帶寬容量提高了5倍,並且藉助nvidia的sharpv4(可擴展分層聚合和歸約協議)技術實現了14.4tflops的網路計算能力,較上一代產品提高了9倍。

二、cuda-q與qpu雙劍合璧,推動量子計算研究與應用

量子計算為聚變能、氣候研究、新葯研發等領域帶來了大幅加速。因此研究人員正努力在基於nvidia gpu的系統和軟體上模擬未來的量子計算機。

德國、日本、波蘭的超算中心將使用nvidia cuda-q量子計算平台,來支持其由nvidia加速的高性能計算系統中的量子處理器(qpu)。

qpu是量子計算機的大腦,通過利用電子或光子等粒子行為進行計算,計算方式與傳統處理器不同,可能使某些類型的計算速度更快。

nvidia cuda-q平台是一個開源的qpu無關的量子-經典加速超算平台,通過一個實現cpu、gpu、qpu協同工作的統一編程模型,實現量子計算機模擬和混合應用開發。

通過將量子計算機與超級計算機緊密集成,cuda-q還能夠將ai與量子計算結合,以解決有雜訊的量子比特等問題,並開發高效的演算法。

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德國於利希研究中心的於利希超算中心(jsc)正在安裝1顆由iqm quantum computers公司製造的qpu,以支持jupiter超級計算機。該qpu是使用超導量子比特或電子諧振電路製造的,在低溫下的行為像人造原子,使jsc研究人員能開發針對化學模擬和優化問題的量子應用,並展示量子計算機如何加速經典超級計算機。

日本產業技術綜合研究所(aist)採用了nvidia hopper架構的abci-q超級計算機也將增加1顆來自quera的qpu。這顆qpu將使aist的研究人員能利用激光控制的銣原子作為量子比特進行計算,用以研究ai、能源和生物學領域的量子應用。這些原子與精密原子鐘中使用的原子類型相同。每個原子都完全相同,為實現大規模高保真量子處理器提供了一種很有前景的方法。

波蘭波茲南超級計算與網路中心(psnc)近期安裝了2顆由orca computing公司製造的光子qpu。psnc的qpu將使研究人員能夠使用兩個pt-1量子光子系統來探索生物學、化學和機器學習。這兩個系統使用電信頻率下的單個光子或光包用作量子比特,由此可使用標準的現成電信組件實現分散式、可擴展和模塊化的量子架構。

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結語:算力基礎設施進化,助攻科學計算與量子計算研究效率提升

生成式ai時代產生了暴漲的算力需求,要求算力基礎設施進一步升級,以提升超級計算和數據中心的性能和能效,從而使科學計算的工作負載完成時間與能耗顯著減少。

生成式ai、量子計算等技術進步正推動基於物理模擬的科學計算髮展,加速氣候變化研究、聚變能源、新葯研發等突破性科學計算研究。nvidia提供的豐富工具和先進技術,正在幫助這些領域的先行者們大大加快工作速度,突破研究邊界。

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