HPC 和 AI

利用 GPU 加速的 HPC 和 AI 提高准确度

加速计算正在助力研究人员更快取得重大科学突破。研究人员已经很快意识到,在 AI 的助力下,他们可在更短时间内获得高精度结果,且可与科学模拟结果相媲美。这一结果已推动 AI 在高性能计算 (HPC) 中的应用。

 

HPC 和 AI 的使用对象有哪些?

HPC 和 AI 可用于各个领域,包括帮助研究人员在实验室开展研究工作,协助工程师解决复杂的技术问题,以及助力金融分析师利用数学算法作出市场预测。

HPC 模拟与 AI

研究人员

研究人员正在利用 AI 增强 HPC 模拟技术,为各类科学工作负载取得更快、更出色的结果。

工程师们正在利用 AI 评估各种设计

工程师

工程师们正在利用 AI 评估医疗设备、制造机器人以及汽车零部件等各种设计。

金融机构的分析师正在利用 AI

分析师

金融机构的分析师正在利用 AI 识别和预测市场趋势、标记欺诈交易,及加快在线支付。

加速工作负载

凭借 GPU 优化的 AI 和 HPC 软件,NVIDIA 能够让 HPC 研究人员充分利用 AI 技术。此类软件可从 NVIDIA NGC™ 目录中获取,并能部署至 GPU 助力的 HPC 集群、云实例以及工作站。

PyTorch

PyTorch 是经 GPU 加速的张量计算框架。您可利用 NumPy 和 SciPy 等常用 Python 库,轻松扩展其功能。
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TensorFlow

TensorFlow 是一个开源机器学习平台。其架构灵活,能够在各种平台和设备中轻松部署,还可提供全面的工具和库。
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TorchANI

TorchANI 是 ANI 的 PyTorch 实现,涵盖多种类别,例如 AEVComputer、ANIModel 以及可通过管线化方式从 3D 分子坐标中计算分子能量的 EnergyShifter。
拉取 TORCHANI 镜像>

如欲了解某些主要 HPC 应用的性能提升情况,请访问 NVIDIA 开发者社区。如要开始使用这些 GPU 加速应用,请访问 NVIDIA NGC

借助 NVIDIA Modulus,解锁工业与科学模拟功能

AI 加速模拟工具包

NVIDIA Modulus 是一个基于物理信息的神经网络 (PINN) 工具包,旨在解决使用 AI 和物理技术过程中所面临的挑战。无论您是希望着手于 AI 驱动的物理模拟,还是处理复杂的非线性物理问题,NVIDIA Modulus 都可助您解决正向、反向或数据同化问题。

NVIDIA Modulus - AI 加速模拟工具包

HPC 和 AI 的实际应用

HPC 和 AI 应用广泛,例如帮助解决地球气候问题、加速科学发现,及模拟工作流程以更快完成各种任务。

 NVIDIA Modulus 工具包

模拟产品设计工作流程

NVIDIA Modulus 是一种基于新型 PINN 架构的端到端 AI 驱动模拟框架。借助高精度数值求解器,Modulus 已帮助解决了多物理场问题,执行自动设计空间探索的速度更高达传统模拟器的 1000 倍。
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HPC 和 AI 用于众多地球科学领域

模拟地球系统

HPC 和 AI 用于众多地球科学领域,包括极端天气预测、物理仿真、即时预报、中期预报、不确定性量化、偏差修正、生成对抗网络、数据图像修复、网络-HPC 耦合、PINN 和地质工程等。
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NGC 目录为新版 AI 和 HPC 提供容器

充分利用 NGC 中的 HPC 和 AI 软件

NGC 目录为新版 AI、HPC 和可视化软件提供容器。
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加速科学发现

加速科学发现

从高能物理到生命科学和医疗健康领域,深度学习和人工智能与传统 HPC 的融合可加速各个领域的科学发现。
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