美國能源部長 Rick Perry 與超級電腦製造商 Cray 今天宣布，勞倫斯伯克利國家實驗室的下一代超級電腦將採用 NVIDIA GPU。
2020年將加入美國能源部國家能源科學研究中心（NERSC）的 Perlmutter，是擁有準百萬兆級（pre-exascale）運算能力的超級電腦，將採用 NVIDIA Tesla GPU。這套系統的運算能力預計會是 NERSC 現有 Cori 超級電腦的三倍。
無論科學運算、人工智慧，還是機器學習方面的應用程式，Tesla GPU 都能一致提升其運算速度，而規模各異的研究機構也都體會到將 GPU 用在下一代的超級電腦上，或許能讓科學界能更快取得突破性發現。
針對科學研究進行優化的超級電腦，將服務 NERSC 旗下逾七千名研究人員。這些科學家靠著高效能運算來建立人工智慧模型、運行複雜的模擬和分析資料，GPU 可以加快這三項任務。
NERSC 可以將半數工作交給 GPU 運行
NERSC 最新的一項研究發現，NERSC 有近半數的工作準備好利用 GPU 加速技術的優點。從現在到2020年之間，在演算法上跟 GPU 加速內核類似的其它應用程式也可以換成適用於 GPU 的程式碼，在 Perlmutter 上線後科學家便能立即投入運行。
「Perlmutter 將是 NERSC 的第一個大規模 GPU 系統，混雜了 CPU 與 GPU 加速節點，以最大提高各種應用程式組合的生產力。採用 GPU 可以立即讓許多程式碼因此受惠，其它程式碼則要進行更多準備。我們的 NESAP 項目致力於跟 NVIDIA 和 Cray 合作，加快處理更多程式碼，讓所有用戶都能順利使用 Perlmutter。」Perlmutter 系統首席架構師 Nick Wright 說。
如同 NERSC 的2017年度報告這張圖所示，NERSC 有近半數的工作準備好利用 GPU 加速技術的優點。
讓科學家更快取得突破性成果
在過去十年中，將 GPU 運算技術用於科學應用項目的需求，如同火箭升空般飆升。而在用於 GPU 加速資料分析的全新開放源碼函式庫 RAPIDS 助力下，有更多類型的研究工作可以利用這些加速技術。
在 NERSC，DOE 實驗室與各大學佔了使用 HPC 之需求的最大比例。這些科學家處理無線電望遠鏡、粒子加速器、電子顯微鏡等感應器所產生出 exabytes 等級的資料量，以回答個別研究領域最棘手的問題：
- 核融合：為恆星提供燃料的核融合反應過程，產生巨大的能量。科學家多年來一直在受控制的環境裡進行這些反應，但還無法將核融合反應的時間維持長到能利用這項乾淨能源。將超級電腦用於模擬融合期間的電漿特性，幫助研究人員瞭解其複雜動態。
- 氣候與環境：精準預測全球氣候是瞭解碳排放對地球造成之長期影響的關鍵。 研究人員可以使用 GPU 更快以更精細的解析度來預測數十年的全球氣候資料。
- 材料科學：各種天然或人造合成材料都具有不同的分子特性，使其更適合用於部分用途。高水準的運算能力使得研究人員能更快分析分子結構，發現具備所要求之特性的新材料，像是彈性、耐熱性或強度，再針對日常用品發展這些新材料，例如開發出更佳的車用電池或更舒適的隱形眼鏡。
- 生物科學：細心研究分子結構也是開發藥物與疫苗的要務。研究人員可以運用這些運算資源，在實驗室測試實體樣本前，便先行猜想可能的藥物分子會如何對抗疾病，如此一來便能減少用於臨床試驗的候選藥物數量，縮短發現有望治療疾病之方法所需的時間。
科學家們利用 Perlmutter 提供的 GPU 加速運算能力，便能更快重複進行這些項目，靈活運用資料來提出更多問題，又能減少等待的時間，有更多時間進行推斷。
本文的主要圖片顯示了氮化銦奈米結構的材料科學研究模擬畫面，以製造出效率更佳的 LED 產品。圖片來源：勞倫斯伯克利國家實驗室的 Burlen Loring，由 NERSC 提供。