科學家和研究人員正在利用 NVIDIA 技術將生成式 AI 應用于代碼生成、天氣預報、遺傳學和材料科學領域的 HPC 工作。
生成式 AI 正在眾多國家實驗室和企業實驗室中“生根發芽”,加速商業和科學領域的高性能計算發展。
桑迪亞國家實驗室的研究人員致力于使用 Kokkos 自動生成代碼。Kokkos 是一種并行編程語言,專門用于全球最強大的超級計算機設計。
這是一項十分龐大的工程。這種專門的語言由多個國家實驗室的研究人員開發,可以處理在數萬個處理器上運行任務時出現的細微差別。
桑迪亞實驗室正在利用檢索增強生成(RAG)技術創建 Kokkos 數據庫,并將其與 AI 模型打通。研究人員采用不同的 RAG 方法進行實驗,初步測試顯示出了可喜的成果。
科學家將要評估的 RAG 選項包括了諸如 NeMo Retriever 等基于云的服務。
桑迪亞實驗室極大規模計算高級經理 Robert Hoekstra 表示:“NVIDIA 提供的豐富工具幫助我們大大加快了 HPC 軟件開發人員的工作速度。”
通過模型調校和 RAG 構建智能助手只是一個開始。研究人員的最終目標是采用經過氣候、生物和材料科學等領域的科學數據訓練而成的基礎模型。
風暴預測
天氣預報領域的研究人員和企業正在采用 NVIDIA Earth-2 中的生成式 AI 模型 CorrDiff。Earth-2 是一套用于天氣和氣候研究的服務和軟件。
CorrDiff 可以將傳統大氣模型的 25 公里分辨率降至 2 公里,并將可合并的預報數量擴大 100 倍以上,從而提高預測的可信度。
位于弗吉尼亞州維也納的 Spire 公司通過自己的微型衛星網絡采集數據。該公司的機器學習和建模負責人 Tom Gowan 表示:“這是一項富有前景的創新,我們計劃在全球和地區性 AI 預測中利用這種模型,以獲得更加豐富的洞察。”
他在最近的一次采訪中表示,生成式 AI 可以實現更加快速、準確的預測。
他還補充道:“這確實是氣象學領域的一次巨大飛躍。通過與 NVIDIA 合作,我們可以使用世界上最好的 GPU,它們對訓練和推理任務而言是最可靠性、最快速和最高效的。”
總部位于瑞士的 Meteomatics 公司最近宣布,計劃將 NVIDIA 的生成式 AI 平臺用于其天氣預報業務。
Meteomatics 公司創始人兼首席執行官 Martin Fengler 表示:“通過與 NVIDIA 合作,我們將幫助能源公司實現最大限度的可再生能源利用,并通過快速、準確的天氣波動洞察提高其盈利能力。”
通過生成基因推動醫學研究
阿貢國家實驗室的科學家正在利用這項技術生成基因序列,以便更好地了解 COVID-19 背后的病毒。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。
首席研究員 Arvind Ramanathan 在一篇博客中寫道:“通過了解基因組的不同部分如何共同進化,我們找到了關于病毒可能如何發展出新弱點或產生新抗藥性的線索。”
GenSLMs 使用超過 1.1 億個基因組序列,在多臺搭載 NVIDIA Tensor Core GPU 的超級計算機(包括阿貢實驗室的 Polaris 系統、美國能源部的 Perlmutter 和 NVIDIA 的 Selene)上訓練而成。
微軟開發新型材料
微軟研究院展示了生成式 AI 如何加速材料科學領域的工作。
其 MatterGen 模型可以生成具有所需特性的新型穩定材料。這種方法可以指定想要開發材料的化學、磁性、電子、機械等特性。
談及在 Azure AI 基礎架構上使用 NVIDIA Tensor Core GPU 上訓練而成的模型時,微軟研究院的團隊表示:“我們相信 MatterGen 模型是 AI 技術在材料設計領域邁出的重要一步。”
Carbon3D 等公司已經在尋找新機會,以將生成式 AI 應用于商業 3D 打印中的材料科學研究。
這僅僅是研究人員利用生成式 AI 推動 HPC 和科學發展的開始。借助 NVIDIA 的 GPU,他們的工作效率將提升到新的水平。
審核編輯:劉清
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原文標題:ISC24 | 助力科學發展:NVIDIA AI 加速 HPC 研究
文章出處:【微信號:NVIDIA-Enterprise,微信公眾號:NVIDIA英偉達企業解決方案】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。
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