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通過(guò)NVIDIA超級(jí)芯片和軟件實(shí)現(xiàn)性能突破

NVIDIA英偉達(dá) ? 來(lái)源:NVIDIA英偉達(dá) ? 作者:NVIDIA英偉達(dá) ? 2022-06-01 10:46 ? 次閱讀
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超級(jí)計(jì)算機(jī)、儀器和不斷擴(kuò)展的量子計(jì)算生態(tài)系統(tǒng)將通過(guò) NVIDIA 超級(jí)芯片和軟件實(shí)現(xiàn)性能突破。

正如在超級(jí)計(jì)算專家齊聚的年度盛會(huì) ISC 上所展示的,加速計(jì)算正在幫助研究者努力應(yīng)對(duì)當(dāng)今的重大挑戰(zhàn)。

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

NVIDIA 加速計(jì)算業(yè)務(wù)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(shí)現(xiàn)超過(guò) 10 Exaflops 的 AI 性能

例如洛斯阿拉莫斯國(guó)家實(shí)驗(yàn)室(LANL)的一臺(tái)名為 Venado 的新型超級(jí)計(jì)算機(jī)將提供 10 exaflops 的 AI 性能,以推動(dòng)材料科學(xué)和可再生能源等領(lǐng)域的研究工作。

LANL 的研究者使用該系統(tǒng)中的 NVIDIA GPUCPU 和 DPU,將其多物理場(chǎng)計(jì)算應(yīng)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(jí)芯片,將工作負(fù)載的運(yùn)行速度較之前的 GPU 提升了 3 倍。這臺(tái)超級(jí)計(jì)算機(jī)還配備 NVIDIA Grace CPU 超級(jí)芯片,在長(zhǎng)尾未加速應(yīng)用上的每瓦性能是傳統(tǒng) CPU 的兩倍。

BlueField 蓄勢(shì)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(jī) CPU 的通信和存儲(chǔ)任務(wù)。

此外,德克薩斯州高級(jí)計(jì)算中心也正在為 Lonestar6 上的 NVIDIA Quantum InfiniBand 網(wǎng)絡(luò)添加 BlueField-2 DPU。該網(wǎng)絡(luò)將成為一個(gè)云原生超級(jí)計(jì)算開(kāi)發(fā)平臺(tái),能夠以裸機(jī)性能托管多個(gè)用戶和應(yīng)用,同時(shí)安全地隔離工作負(fù)載。

Buck 表示:“這是下一代超級(jí)計(jì)算和 HPC 云的首選架構(gòu)?!?/p>

歐洲的百億億次級(jí)超級(jí)計(jì)算機(jī)

在歐洲,NVIDIA 和 SiPearl 正在一起擴(kuò)大在 Arm 上構(gòu)建百億億次級(jí)計(jì)算的開(kāi)發(fā)者生態(tài)系統(tǒng)。這項(xiàng)工作將幫助該地區(qū)的用戶將應(yīng)用移植到使用 SiPearl 的 Rhea 和未來(lái)基于 Arm 的 CPU 以及 NVIDIA 加速計(jì)算和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的系統(tǒng)上。

日本筑波大學(xué)的計(jì)算科學(xué)中心正在 NVIDIA Quantum-2 InfiniBand 平臺(tái)上將 NVIDIA H100 Tensor Core GPU 和 x86 CPU 搭配使用。這臺(tái)新的超級(jí)計(jì)算機(jī)將處理氣候?qū)W、天體物理學(xué)、大數(shù)據(jù)、AI 等方面的工作。

這些新系統(tǒng)將加入最新全球超級(jí)計(jì)算機(jī)排行榜 TOP500,該榜單上 71% 的超級(jí)計(jì)算機(jī)采用 NVIDIA 技術(shù)。此外,榜單上 80% 的新系統(tǒng)還使用 NVIDIA GPU 和網(wǎng)絡(luò),并且 NVIDIA 的網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)是 TOP500 系統(tǒng)使用最多的互連平臺(tái)。

HPC 用戶采用 NVIDIA 技術(shù),是因?yàn)樗鼈兡軌驗(yàn)槌?jí)計(jì)算工作負(fù)載——模擬、機(jī)器學(xué)習(xí)、實(shí)時(shí)邊緣處理,以及量子模擬和數(shù)字孿生等新興工作負(fù)載提供強(qiáng)勁的應(yīng)用性能。

Omniverse 大幅推動(dòng)科學(xué)研究的發(fā)展

為了展示這些系統(tǒng)的功能,Buck 播放了英國(guó)原子能管理局和曼徹斯特大學(xué)的研究者在 NVIDIA Omniverse 中構(gòu)建的虛擬核聚變發(fā)電站演示。這個(gè)數(shù)字孿生實(shí)時(shí)模擬了整座發(fā)電站、其機(jī)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(shè)計(jì)協(xié)作世界模擬平臺(tái) NVIDIA Omniverse 使該項(xiàng)目中的遠(yuǎn)程研究者可以使用不同的三維應(yīng)用開(kāi)展實(shí)時(shí)合作。他們將通過(guò)用于創(chuàng)建物理學(xué) AI 模型的框架—— NVIDIA Modulus 來(lái)改進(jìn)他們的工作。

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

AI 在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域的應(yīng)用

另外,Buck 描述了研究者如何在 NVIDIA Cambridge-1 上創(chuàng)建一個(gè)由 10 萬(wàn)張人腦合成圖像組成的圖像庫(kù)。這臺(tái)超級(jí)計(jì)算機(jī)專門用于通過(guò) AI 推動(dòng)醫(yī)療行業(yè)的發(fā)展。

一支來(lái)自倫敦國(guó)王學(xué)院的團(tuán)隊(duì)使用 MONAI(一種用于醫(yī)學(xué)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(guò)程。

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

邊緣 HPC

HPC 工作越來(lái)越多地延伸到超級(jí)計(jì)算機(jī)中心之外的范疇。觀測(cè)站、衛(wèi)星和新型實(shí)驗(yàn)室儀器需要實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)流式傳輸和可視化。

例如,勞倫斯伯克利國(guó)家實(shí)驗(yàn)室的光片顯微鏡工作團(tuán)隊(duì)正在使用 NVIDIA Clara Holoscan 實(shí)時(shí)觀察納米級(jí)的生命,這項(xiàng)工作在 CPU 上需要花費(fèi)數(shù)天時(shí)間。

為了將超級(jí)計(jì)算帶到邊緣,NVIDIA 正在開(kāi)發(fā)用于 HPC 的 Holoscan。Holoscan 是我們圖像軟件的一個(gè)高度可擴(kuò)展版本,它可以加速各種科學(xué)研究工作。該軟件將在 Jetson AGX 模塊和設(shè)備、四路 A100 服務(wù)器等各種加速平臺(tái)上運(yùn)行。

Buck 表示:“我們也期待研究者們通過(guò)該軟件展開(kāi)工作?!?/p>

加快量子模擬的速度

Buck 表示另一個(gè)超級(jí)計(jì)算載體——NVIDIA cuQuantum 正在被迅速采用。這個(gè)軟件開(kāi)發(fā)工具包可以加快 GPU 上的量子電路模擬速度。

數(shù)十家企業(yè)機(jī)構(gòu)已將它用于多個(gè)領(lǐng)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(wú)需進(jìn)行額外的編碼就可以實(shí)現(xiàn) GPU 加速。

AWS 最近宣布在其 Braket 服務(wù)中提供 cuQuantum。該公司展示了 cuQuantum 如何在量子機(jī)器學(xué)習(xí)工作負(fù)載上提供高達(dá) 900 倍的加速,同時(shí)減少 3.5 倍的成本。

Buck 表示:“量子計(jì)算具有巨大的潛力。為了離有價(jià)值的量子計(jì)算更近一步,我們必須在 GPU 超級(jí)計(jì)算機(jī)上模擬量子計(jì)算機(jī)。我們十分高興能站在這項(xiàng)工作的最前沿。”

原文標(biāo)題:NVIDIA 在 ISC 2022 大會(huì)上展示如何加速人工智能、數(shù)字孿生、量子計(jì)算和邊緣高性能計(jì)算

文章出處:【微信公眾號(hào):NVIDIA英偉達(dá)】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。

審核編輯:湯梓紅
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