高性能計(jì)算與人工智能融合
時(shí)間：2022-04-12 19:09:01 | 來源：行業(yè)動(dòng)態(tài)
時(shí)間：2022-04-12 19:09:01 來源：行業(yè)動(dòng)態(tài)
人工智能在高性能計(jì)算中的應(yīng)用能幫助研究人員加快模擬速度，同時(shí)保持傳統(tǒng)模擬方法的準(zhǔn)確性。
為此，越來越多的研究人員開始利用人工智能來加快研究的速度，比如今年超算領(lǐng)域最有聲望的戈登貝爾獎(jiǎng)（Gordon Bell prize
）決賽的四組晉級(jí)團(tuán)隊(duì)。各大企業(yè)正在競相建造E級(jí)人工智能計(jì)算機(jī)，以支持這種融合高性能計(jì)算和人工智能的新模式。
一些相對較新的基準(zhǔn)（如HPL-AI和MLPerf HPC）也印證了這一趨勢，強(qiáng)調(diào)了高性能計(jì)算和AI工作負(fù)載的持續(xù)融合。
為推動(dòng)這一趨勢，上周NVIDIA推出了一系列用于高性能計(jì)算的先進(jìn)的新的庫和軟件開發(fā)工具套件。
圖是現(xiàn)代數(shù)據(jù)科學(xué)中的一個(gè)關(guān)鍵數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。通過一個(gè)名為深度圖庫（DGL）的新型Python包，用戶現(xiàn)在可以把圖投影到深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架中。
NVIDIA Modulus構(gòu)建并訓(xùn)練了一個(gè)內(nèi)嵌物理信息的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，可以用來學(xué)習(xí)并遵循物理定律。
NVIDIA推出了三個(gè)新庫:
- ReOpt 可提高規(guī)模高達(dá)10萬億美元的物流行業(yè)的運(yùn)營效率。
- cuQuantum 可加速量子計(jì)算研究。
- cuNumeric 為Python社區(qū)的科學(xué)家、數(shù)據(jù)科學(xué)家、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能研究人員加速NumPy。
NVIDIA的虛擬世界模擬和3D工作流協(xié)作平臺(tái)NVIDIA Omniverse負(fù)責(zé)把一切整合到一起。
Omniverse可用來模擬倉庫、工廠、物理和生物系統(tǒng)、5G邊緣、機(jī)器人、自動(dòng)駕駛汽車甚至是虛擬形象的數(shù)字孿生。
NVIDIA上周宣布，將利用Omniverse構(gòu)建一臺(tái)名為Earth-2的超級(jí)計(jì)算機(jī)，通過創(chuàng)建一個(gè)數(shù)字孿生地球來預(yù)測氣候變化。
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