NVIDIA на конференции ISC в Гамбурге показала набор софта, который ускоряет работу ученых — от химии и поиска новых материалов до охоты за темной материей. Три инструмента — библиотека DAQIRI, микросервисы ALCHEMI и код cuPhoton — входят в набор CUDA-X и превращают расчеты, на которые у обычных процессоров уходили часы и дни, в конвейеры, работающие на видеокартах почти в реальном времени.
Самый эффектный пример — астрономия. На системах GB200 NVL72 код cuPhoton ускорил загрузку и чтение снимков обсерватории Веры Рубин в 14 900 раз, а обработку сигнала — до 8400 раз (на 32 суперчипах Grace Blackwell). Речь о данных с крупнейшей цифровой камеры в истории, которая снимает миллиарды далеких галактик и тусклые объекты по соседству. Код писали вместе с Принстоном, применять будут и с Гарвардом — для изучения темной энергии.
Зачем такие цифры. Современные приборы и обзоры неба генерируют данные быстрее, чем их успевают читать и обрабатывать — и это давно стало узким местом науки: часть информации просто негде хранить и некогда анализировать. NVIDIA предлагает расшить это горлышко за счет видеокарт.
Так, на Большом адронном коллайдере детектор ATLAS из-за нехватки хранилищ отбрасывает больше 99% того, что регистрирует. Библиотека DAQIRI как раз и нужна, чтобы система не захлебывалась, когда прибор выдает данные быстрее, чем их успевают сохранять. Проект A-GHOST (ученые ЦЕРН, Чикагского университета и UCL) с ее помощью запускает ИИ прямо на этом потоке в реальном времени — и вылавливает в отбраковке сигналы, которые иначе были бы потеряны навсегда.
Третье направление — химия и материалы. Микросервисы ALCHEMI позволяют просчитывать миллионы молекул и материалов разом: одни модули ищут самые устойчивые структуры, другие моделируют, как вещество ведет себя во времени. Применения — от аккумуляторов, катализаторов и OLED-экранов до косметики. На подходе модуль для популярного пакета VASP, который ускоряет подбор структуры материала втрое.
Как это работает на практике, показала Lila Sciences — компания, строящая автономную лабораторию и, по ее собственным словам, «научный сверхинтеллект». На ALCHEMI она ускорила отбор перспективных материалов в 50 раз, а расчеты, прежде занимавшие недели, стала проводить за дни. DAQIRI и инструментарий ALCHEMI уже доступны на GitHub, cuPhoton и модуль VASP обещают этим летом.
P.S. Поддержать меня можно подпиской на канал «сбежавшая нейросеть», где я рассказываю про ИИ с творческой стороны.
ссылка на оригинал статьи https://habr.com/ru/articles/1051008/