科學(xué)家和研究人員正在利用 NVIDIA 技術(shù)將生成式 AI 應(yīng)用于代碼生成、天氣預(yù)報(bào)、遺傳學(xué)和材料科學(xué)領(lǐng)域的 HPC 工作。

生成式 AI 正在眾多國(guó)家實(shí)驗(yàn)室和企業(yè)實(shí)驗(yàn)室中“生根發(fā)芽”，加速商業(yè)和科學(xué)領(lǐng)域的高性能計(jì)算發(fā)展。

桑迪亞國(guó)家實(shí)驗(yàn)室的研究人員致力于使用 Kokkos 自動(dòng)生成代碼。Kokkos 是一種并行編程語(yǔ)言，專門用于全球最強(qiáng)大的超級(jí)計(jì)算機(jī)設(shè)計(jì)。

這是一項(xiàng)十分龐大的工程。這種專門的語(yǔ)言由多個(gè)國(guó)家實(shí)驗(yàn)室的研究人員開(kāi)發(fā)，可以處理在數(shù)萬(wàn)個(gè)處理器上運(yùn)行任務(wù)時(shí)出現(xiàn)的細(xì)微差別。

桑迪亞實(shí)驗(yàn)室正在利用檢索增強(qiáng)生成（RAG）技術(shù)創(chuàng)建 Kokkos 數(shù)據(jù)庫(kù)，并將其與 AI 模型打通。研究人員采用不同的 RAG 方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，初步測(cè)試顯示出了可喜的成果。

科學(xué)家將要評(píng)估的 RAG 選項(xiàng)包括了諸如 NeMo Retriever 等基于云的服務(wù)。

桑迪亞實(shí)驗(yàn)室極大規(guī)模計(jì)算高級(jí)經(jīng)理 Robert Hoekstra 表示：“NVIDIA 提供的豐富工具幫助我們大大加快了 HPC 軟件開(kāi)發(fā)人員的工作速度。”

通過(guò)模型調(diào)校和 RAG 構(gòu)建智能助手只是一個(gè)開(kāi)始。研究人員的最終目標(biāo)是采用經(jīng)過(guò)氣候、生物和材料科學(xué)等領(lǐng)域的科學(xué)數(shù)據(jù)訓(xùn)練而成的基礎(chǔ)模型。

風(fēng)暴預(yù)測(cè)

天氣預(yù)報(bào)領(lǐng)域的研究人員和企業(yè)正在采用 NVIDIA Earth-2 中的生成式 AI 模型 CorrDiff。Earth-2 是一套用于天氣和氣候研究的服務(wù)和軟件。

CorrDiff 可以將傳統(tǒng)大氣模型的 25 公里分辨率降至 2 公里，并將可合并的預(yù)報(bào)數(shù)量擴(kuò)大 100 倍以上，從而提高預(yù)測(cè)的可信度。

位于弗吉尼亞州維也納的 Spire 公司通過(guò)自己的微型衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)采集數(shù)據(jù)。該公司的機(jī)器學(xué)習(xí)和建模負(fù)責(zé)人 Tom Gowan 表示：“這是一項(xiàng)富有前景的創(chuàng)新，我們計(jì)劃在全球和地區(qū)性 AI 預(yù)測(cè)中利用這種模型，以獲得更加豐富的洞察?！?/p>

他在最近的一次采訪中表示，生成式 AI 可以實(shí)現(xiàn)更加快速、準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。

他還補(bǔ)充道：“這確實(shí)是氣象學(xué)領(lǐng)域的一次巨大飛躍。通過(guò)與 NVIDIA 合作，我們可以使用世界上最好的 GPU，它們對(duì)訓(xùn)練和推理任務(wù)而言是最可靠性、最快速和最高效的。”

總部位于瑞士的 Meteomatics 公司最近宣布，計(jì)劃將 NVIDIA 的生成式 AI 平臺(tái)用于其天氣預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)。

Meteomatics 公司創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官 Martin Fengler 表示：“通過(guò)與 NVIDIA 合作，我們將幫助能源公司實(shí)現(xiàn)最大限度的可再生能源利用，并通過(guò)快速、準(zhǔn)確的天氣波動(dòng)洞察提高其盈利能力?！?/p>

通過(guò)生成基因推動(dòng)醫(yī)學(xué)研究

阿貢國(guó)家實(shí)驗(yàn)室的科學(xué)家正在利用這項(xiàng)技術(shù)生成基因序列，以便更好地了解 COVID-19 背后的病毒。他們一項(xiàng)獲獎(jiǎng)的模型 GenSLMs 所生成的模擬結(jié)果與現(xiàn)實(shí)世界中的 SARS-CoV-2 變體非常相似。

首席研究員 Arvind Ramanathan 在一篇博客中寫道：“通過(guò)了解基因組的不同部分如何共同進(jìn)化，我們找到了關(guān)于病毒可能如何發(fā)展出新弱點(diǎn)或產(chǎn)生新抗藥性的線索?！?/p>

GenSLMs 使用超過(guò) 1.1 億個(gè)基因組序列，在多臺(tái)搭載 NVIDIA Tensor Core GPU 的超級(jí)計(jì)算機(jī)（包括阿貢實(shí)驗(yàn)室的 Polaris 系統(tǒng)、美國(guó)能源部的 Perlmutter 和 NVIDIA 的 Selene）上訓(xùn)練而成。

微軟開(kāi)發(fā)新型材料

微軟研究院展示了生成式 AI 如何加速材料科學(xué)領(lǐng)域的工作。

其 MatterGen 模型可以生成具有所需特性的新型穩(wěn)定材料。這種方法可以指定想要開(kāi)發(fā)材料的化學(xué)、磁性、電子、機(jī)械等特性。

談及在 Azure AI 基礎(chǔ)架構(gòu)上使用 NVIDIA Tensor Core GPU 上訓(xùn)練而成的模型時(shí)，微軟研究院的團(tuán)隊(duì)表示：“我們相信 MatterGen 模型是 AI 技術(shù)在材料設(shè)計(jì)領(lǐng)域邁出的重要一步。”

Carbon3D 等公司已經(jīng)在尋找新機(jī)會(huì)，以將生成式 AI 應(yīng)用于商業(yè) 3D 打印中的材料科學(xué)研究。

這僅僅是研究人員利用生成式 AI 推動(dòng) HPC 和科學(xué)發(fā)展的開(kāi)始。借助 NVIDIA 的 GPU，他們的工作效率將提升到新的水平。

審核編輯：劉清