大降数字孪生模拟成本,NVIDIA晒助攻科学研究新进展!加速全球量子计算超算

2024年05月16日23:32:16 科学 9802

智东西(公众号:zhidxcom)

作者 | zer0

编辑 | 漠影

智东西5月16日报道,nvidia本周在国际超算大会isc 2024上公布了多项科学计算、量子计算相关进展,包括科研人员利用nvidia技术将生成式ai应用于代码生成、天气预报、遗传学和材料科学领域的高性能计算(hpc)工作,以及通过开源的nvidia cuda-q量子计算平台助力国家级超算中心加快量子计算的研究发展。

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加速计算和ai能够降低能源成本。据介绍,相较于基于传统cpu的系统和其他系统,天气模拟的成本和能耗分别降至其1/200和1/300,数字孪生模拟的成本和能耗则分别降至其1/65和1/58。 

全球9台新型超级计算机正在通过使用nvidia grace hopper超级芯片加快科学研究,这些系统可提供200eflops的高能效ai处理能力。在green500榜单上,排名前50的超级计算机中,有39台都使用了nvidia gpu。

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例如,在科学应用方面,美国国家能源研究科学计算中心的perlmutter超级计算机利用加速计算将能效平均提高了5倍。布里斯托大学高性能计算教授simon mcintosh-smith谈道:“通过与nvidia合作,我们在破纪录的时间内完成了项目的第一阶段。等到今年夏天整个项目完工后,其性能将得到大幅提升,能够进一步推动数据分析、新药研发、气候研究等领域的发展。”

一、生成式ai落地科学计算,加速代码生成、天气预报、新药研发

许多国家实验室和企业实验室正在使用生成式ai加速商业和科学领域的hpc发展,用于代码生成、天气预测、生成基因、新药研发、新型材料开发等。

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在代码生成方面,桑迪亚国家实验室正在构建一个大语言模型智能助手kokkos,用来自动生成并行计算代码。这个专门的编程语言由多个国家实验室的研究人员开发,可处理在超级计算机的数万个处理器上运行任务时出现的细微差别。

桑迪亚实验室正利用检索增强生成(rag)技术创建kokkos数据库,将其与ai模型集成。其采用的不同rag方法已经自主生成了用于并行计算应用的kokkos代码,将要评估的rag选项包括nemo retriever等云服务。

在天气预测方面,一些天气预报领域的研究人员和企业采用了nvidia earth-2的生成式ai模型corrdiff。corrdiff可以将传统大气模型的25公里分辨率降至2公里,并将可合并的预报数量扩大100倍以上,从而提高预测的可信度。

spire公司通过自己的微型卫星网络采集数据,其机器学习和建模负责人tom gowan在近期的一次采访中谈道,生成式ai可以实现更加快速、准确的预测,这是气象学领域的一次巨大飞跃。

瑞士meteomatics公司近日也宣布计划将nvidia生成式ai平台用于天气预报业务,以帮助能源公司实现最大限度的可再生能源利用,并通过快速、准确的天气波动洞察提高盈利能力。

在医学研究方面,阿贡国家实验室的科学家正在生成式ai技术生成基因序列,以便更好地了解covid-19背后的病毒。他们一项获奖的模型genslms所生成的模拟结果与现实世界中的sars-cov-2变体非常相似。genslms使用超过1.1亿个基因组序列,在多台搭载nvidia tensor core gpu的超级计算机上训练而成。

在材料科学方面,微软研究院在azure ai基础架构上使用nvidia tensor core gpu上训练出mattergen模型。这款模型可生成具有所需特性的新型稳定材料,并能够指定想要开发材料的化学、磁性、电子、机械等特性。carbon3d等公司也在探索将生成式ai应用于商业3d打印中的材料科学研究。

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nvidia quantum-x800 infiniband网络平台,包含nvidia quantum q3400和q3200交换机,以及nvidia connectx-8 supernic,二者组合在带宽上可达上一代产品的2倍,可为科学计算基础设施提供最高吞吐量。

q3400平台的带宽容量提高了5倍,并且借助nvidia的sharpv4(可扩展分层聚合和归约协议)技术实现了14.4tflops的网络计算能力,较上一代产品提高了9倍。

二、cuda-q与qpu双剑合璧,推动量子计算研究与应用

量子计算为聚变能、气候研究、新药研发等领域带来了大幅加速。因此研究人员正努力在基于nvidia gpu的系统和软件上模拟未来的量子计算机。

德国、日本、波兰的超算中心将使用nvidia cuda-q量子计算平台,来支持其由nvidia加速的高性能计算系统中的量子处理器(qpu)。

qpu是量子计算机的大脑,通过利用电子或光子等粒子行为进行计算,计算方式与传统处理器不同,可能使某些类型的计算速度更快。

nvidia cuda-q平台是一个开源的qpu无关的量子-经典加速超算平台,通过一个实现cpu、gpu、qpu协同工作的统一编程模型,实现量子计算机模拟和混合应用开发。

通过将量子计算机与超级计算机紧密集成,cuda-q还能够将ai与量子计算结合,以解决有噪声的量子比特等问题,并开发高效的算法。

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德国于利希研究中心的于利希超算中心(jsc)正在安装1颗由iqm quantum computers公司制造的qpu,以支持jupiter超级计算机。该qpu是使用超导量子比特或电子谐振电路制造的,在低温下的行为像人造原子,使jsc研究人员能开发针对化学模拟和优化问题的量子应用,并展示量子计算机如何加速经典超级计算机。

日本产业技术综合研究所(aist)采用了nvidia hopper架构的abci-q超级计算机也将增加1颗来自quera的qpu。这颗qpu将使aist的研究人员能利用激光控制的铷原子作为量子比特进行计算,用以研究ai、能源和生物学领域的量子应用。这些原子与精密原子钟中使用的原子类型相同。每个原子都完全相同,为实现大规模高保真量子处理器提供了一种很有前景的方法。

波兰波兹南超级计算与网络中心(psnc)近期安装了2颗由orca computing公司制造的光子qpu。psnc的qpu将使研究人员能够使用两个pt-1量子光子系统来探索生物学、化学和机器学习。这两个系统使用电信频率下的单个光子或光包用作量子比特,由此可使用标准的现成电信组件实现分布式、可扩展和模块化的量子架构。

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结语:算力基础设施进化,助攻科学计算与量子计算研究效率提升

生成式ai时代产生了暴涨的算力需求,要求算力基础设施进一步升级,以提升超级计算和数据中心的性能和能效,从而使科学计算的工作负载完成时间与能耗显著减少。

生成式ai、量子计算等技术进步正推动基于物理模拟的科学计算发展,加速气候变化研究、聚变能源、新药研发等突破性科学计算研究。nvidia提供的丰富工具和先进技术,正在帮助这些领域的先行者们大大加快工作速度,突破研究边界。

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