NVIDIA 在 ISC 2022 上展現如何加速人工智慧、數位孿生、量子運算和邊緣高效能運算

作者 NVIDIA

超級電腦、儀器和不斷擴大的量子運算生態系統,有望透過 NVIDIA 超級晶片和軟體實現突破性的功能。

正如歐洲超級運算專家年度大會 ISC 中所展示,加速運算技術正支援研究人員克服當今的艱鉅挑戰。

有些公司正在打造數位孿生來模擬新能源。有些人使用人工智慧 + 高效能運算深入觀察人腦。

如 NVIDIA 加速運算部門副總裁 Ian Buck 在位於德國漢堡的 ISC 特別演講中所述,其他公司則使用高度敏感的儀器將高效能運算帶入邊緣端,或是在混合式量子系統上加速模擬。

提供 10 Exaflops 的人工智慧

舉例來說,洛斯阿拉莫斯國家實驗室 (LANL) 的全新超級電腦 Venado 將提供 10 exaFLOPS 的人工智慧效能,進而推動材料科學以及可再生能源等領域的工作。

Venado 以新墨西哥州最北端的山峰命名,LANL 研究人員的目標是使用系統中的 NVIDIA GPU、CPU 和 DPU,將運算多物理應用程式加速 30 倍。

LANL's Venado will use NVIDIA Grace, Grace Hopper and BlueField DPUs

與先前的 GPU 相比,Venado 使用 NVIDIA Grace Hopper 超級晶片,工作負載執行速度將高達 3 倍。此外,它還搭載 NVIDIA Grace CPU 超級晶片,在一長串未加速的應用程式上,與傳統 CPU 相較,每瓦效能提高了兩倍。

BlueField 蓄勢待發

LANL 系統是全球眾多採用 NVIDIA BlueField DPU 卸載和加速主機 CPU 通訊和儲存工作的最新系統之一。

同樣地,德州先進電腦運算中心也在 Lonestar6 的 NVIDIA Quantum InfiniBand 網路中加入 BlueField-2 DPU。它將成為雲端原生超級運算的開發平台,託管多個使用者和應用程式,並提供裸機效能,同時安全分離工作負載。

Buck 表示:「這是新一代超級運算和高效能運算雲端的首選架構。」

歐洲的百萬兆級發展

在歐洲,NVIDIA 和 SiPearl 合作拓展開發人員在 Arm 上打造百萬兆級運算的生態系。這項工作將協助該地區的使用者將應用程式移植到使用 SiPearl Rhea 和未來 Arm CPU 系統,以及 NVIDIA 加速運算和網路技術。

日本筑波大學的運算科學中心在 NVIDIA Quantum-2 InfiniBand 平台上搭配 NVIDIA H100 Tensor 核心 GPU 和 x86 CPU。全新的超級電腦將處理氣候學、天文物理學、巨量資料、人工智慧等領域的工作。

最新的 TOP500 超級電腦名單中有 71% 的系統採用 NVIDIA 技術,而這個新系統也將成為其中之一。此外,名單中 80% 的新系統也使用 NVIDIA GPU、網路或兩者兼具,而 NVIDIA 的網路平台是 TOP500 系統中最受歡迎的互連技術。

高效能運算使用者採用 NVIDIA 技術,是因為它能為已建立的超級運算工作負載 (模擬、機器學習、即時邊緣處理) 以及量子模擬和數位孿生等新興工作負載提供最高的應用程式效能。

Omniverse 助攻強勢出擊

Buck 展示了這些系統的能力,並展示英國原子能管理局和英國曼徹斯特大學研究人員正在 NVIDIA Omniverse 打造的虛擬核融合發電廠。數位孿生的目標是即時模擬整個發電廠、機器人元件,甚至是核心聚變等離子體的行為。

NVIDIA Omniverse 是一款 3D 設計協作和世界模擬平台,讓遠方研究人員在使用不同的 3D 應用程式時能即時合作。他們的目標是使用 NVIDIA Modulus 來強化工作,NVIDIA Modulus 是建立具備物理資訊人工智慧模型的框架。

Buck 表示:「這項極為複雜的工作,為未來的清潔可再生能源立下基石。」

適用於醫學影像的人工智慧

此外,Buck 還描述了研究人員如何在 NVIDIA Cambridge-1 上建立一個包含 100,000 張人腦合成影像的資料庫,這是一台致力於運用人工智慧推動醫療照護技術的超級電腦。

倫敦國王學院的團隊使用醫學影像人工智慧框架 MONAI 產生栩栩如生的影像,協助研究人員瞭解帕金森氏症等疾病的發展。

Buck 表示:「這是高效能運算 + 人工智慧為科學和研究界做出真正貢獻的絕佳範例。」

邊緣高效能運算

高效能運算工作逐漸延伸到超級電腦中心之外。觀測站、衛星和新型實驗室儀器需要即時串流和視覺化資料。

舉例來說,勞倫斯柏克萊國家實驗室的層光顯微鏡工作使用 NVIDIA Clara Holoscan,能以毫微秒的規模即時檢視生命,而在 CPU 上進行這項工作則需要耗費數天的時間。

為了協助將超級運算帶入邊緣端,NVIDIA 正在開發 HPC 專用的 Holoscan,這是一款具備高度可擴充性的影像軟體,可加速各種科學發現。它能在加速平臺間執行,從 Jetson AGX 模組和裝置,到四個 A100 伺服器皆適用。

Buck 表示:「我們迫不及待想看看研究人員會如何運用這個軟體。」

加速量子模擬

在超級運算的另一方面,Buck 介紹了如何迅速採用 NVIDIA cuQuantum,這是一款可加速 GPU 量子電路模擬的軟體發展工具組。

已有數十家組織在許多領域的研究中使用這項技術。此架構已整合至主要的量子軟體框架,讓使用者無需額外編寫程式即可存取 GPU 加速功能。

AWS 最近宣佈在 Braket 服務中提供 cuQuantum。並展示 cuQuantum 將量子機器學習工作負載速度如何提升達 900 倍提升達 900 倍,同時將成本降低 3.5 倍。

Buck 表示:「量子運算具有巨大潛力,而在 GPU 超級電腦上模擬量子電腦,讓我們能更接近有價值的量子運算。」 他補充道:我們很高興能站在這項工作的最前線。」

完整的演講影片可於下方觀看。