es.wedoany.com Noticia: NVIDIA presentó en la conferencia ISC de Hamburgo un nuevo software que acelera las aplicaciones científicas de IA, abarcando áreas como el descubrimiento de materiales y química, y la búsqueda de materia oscura.
Estos programas incluyen la biblioteca NVIDIA DAQIRI, el nuevo microservicio NVIDIA ALCHEMI NIM y el próximo código de referencia NVIDIA cuPhoton, que transforman tareas que antes requerían horas o días en CPU en procesos en tiempo real y acelerados por GPU.
Forman parte de NVIDIA CUDA-X, un conjunto de herramientas y bibliotecas que mejoran el rendimiento en aplicaciones como IA y computación de alto rendimiento.
Al ejecutarse en el sistema NVIDIA GB200 NVL72, cuPhoton acelera la carga, lectura, procesamiento y análisis de datos FITS (formato estándar de archivos astronómicos) desde observatorios y telescopios. En acceso temprano, cuPhoton aumentó la velocidad de carga y lectura de imágenes FITS recopiladas por el Legacy Survey of Space and Time (LSST) del Observatorio Vera C. Rubin en 14,900 veces. También logró una aceleración de hasta 8,400 veces en el procesamiento y análisis de señales utilizando 32 superchips NVIDIA Grace Blackwell.
En última instancia, esto permite obtener información más rápida de la cámara del LSST, la cámara digital más grande jamás construida, que captura imágenes de miles de millones de galaxias distantes y objetos celestes débiles y cercanos que reflejan poca luz.
El nuevo software acelera la investigación en materia oscura, simulaciones de materiales y más. NVIDIA cuPhoton es un código de referencia para extraer información de datos multidimensionales recopilados en experimentos con telescopios, rayos X y láser. Puede cargar, procesar, analizar y visualizar datos a escala de petabytes, y se utiliza junto con otras tecnologías de NVIDIA CUDA-X para construir canalizaciones aceleradas de extremo a extremo. Investigadores de la Universidad de Princeton colaboraron con NVIDIA para desarrollar cuPhoton y, junto con la Universidad de Harvard, lo utilizarán para procesar y analizar datos de observatorios y estudios de energía oscura.
NVIDIA DAQIRI (Data Acquisition for Integrated Real-time Instruments) es una biblioteca de red de alto rendimiento que transmite flujos de datos desde detectores y sensores rápidos al software de NVIDIA. Los sistemas más antiguos están vinculados a hardware fijo y pueden perder datos cuando los instrumentos generan datos más rápido de lo que pueden almacenarlos. DAQIRI se mantiene al día procesando instantáneamente los flujos de datos entrantes. Un proyecto de investigación llamado A-GHOST, desarrollado por científicos del CERN, la Universidad de Chicago y el University College London en el marco de CERN openlab, utiliza DAQIRI para ejecutar IA en tiempo real sobre datos de colisiones registrados por el experimento ATLAS del CERN. A-GHOST analiza datos que normalmente serían descartados por ATLAS (más del 99% de los datos se descartan debido a limitaciones de almacenamiento), capturando así señales potencialmente interesantes que de otro modo se perderían.
NVIDIA ALCHEMI incluye una serie de microservicios específicos de dominio y un kit de herramientas para acelerar el descubrimiento en química y materiales, con aplicaciones que abarcan desde materiales para baterías, catalizadores, pantallas OLED, productos de belleza y más. NVIDIA lanzó dos microservicios ALCHEMI NIM en marzo: Relajación Geométrica por Lotes (BGR) y Dinámica Molecular por Lotes (BMD). Estas herramientas aceleradas por IA permiten a los investigadores simular millones de moléculas y materiales a la vez: BGR para encontrar las estructuras más estables y BMD para simular cómo se mueven con el tiempo. Se espera que ALCHEMI incluya pronto un microservicio para el Vienna Ab initio Simulation Package (VASP), que permitirá a los investigadores ejecutar simulaciones de materiales con un mayor rendimiento de GPU. Al ejecutar múltiples cálculos de VASP en una sola GPU utilizando el servicio de multiproceso de NVIDIA, este microservicio logra una aceleración de 3 veces en la optimización geométrica (el proceso de encontrar la disposición atómica más estable en un material). Los desarrolladores e investigadores pueden usar el kit de herramientas de ALCHEMI para acelerar el entrenamiento de modelos sustitutos de IA para potenciales interatómicos de aprendizaje automático y construir flujos de trabajo personalizados de simulación atómica de alto rendimiento.
Lila Sciences, que está construyendo una plataforma de superinteligencia científica y laboratorios autónomos, colaboró con NVIDIA para realizar simulaciones de imanes de alta fidelidad utilizando ALCHEMI, y lo demostró en el NVIDIA GTC de San José en marzo. Lila Sciences utilizó el microservicio ALCHEMI NIM para BGR, acelerando el cribado de materiales de alto rendimiento en 50 veces, identificando candidatos estables con mayor probabilidad de ser sintetizados. Luego, utilizando el microservicio ALCHEMI VASP en acceso temprano, aceleró en un 30% el cálculo de las propiedades magnéticas de los candidatos finalistas.
Los kernels especialmente diseñados de ALCHEMI para TensorNet permitieron a Lila lograr una aceleración de 6 veces en entrenamiento e inferencia, y reducir el uso de memoria en 3 veces, permitiendo que simulaciones que antes requerían semanas ahora se completen en solo días.
Este método de evaluar múltiples materiales simultáneamente en la memoria de la GPU se puede generalizar a los siguientes casos de uso: descubrimiento de materiales, cribado a gran escala de componentes novedosos y estables; energía, descubrimiento de catalizadores activos y abundantes en la Tierra para la producción de productos químicos y combustibles; electromagnetismo, comprensión y predicción de comportamientos magnéticos complejos. ALCHEMI se encuentra en la capa de simulación, generando datos de ciencias físicas que alimentan el resto del ciclo.
Lila Sciences utiliza la pila completa de NVIDIA para acelerar el descubrimiento científico, incluyendo NVIDIA Megatron-LM y NVIDIA Nemotron para entrenamiento, así como los modelos abiertos Nemotron 3 Nano y Nemotron 3 Super, junto con las bibliotecas NeMo RL y NeMo Gym. También utiliza NVIDIA BioNeMo para generación molecular, NVIDIA Triton y microservicios NIM para servicios de inferencia, y las bibliotecas NVIDIA Omniverse para gemelos digitales. Andy Beam, cofundador y director de tecnología de Lila Sciences, afirmó: "Este trabajo demuestra cómo aprovechar una potente pila computacional para acelerar el descubrimiento a una escala que ningún científico individual podría alcanzar por sí solo".
El kit de herramientas NVIDIA ALCHEMI se puede descargar desde Github y PyPI. Los microservicios ALCHEMI NIM están disponibles en el catálogo NVIDIA NGC. Se espera que el microservicio ALCHEMI NIM para VASP esté disponible a finales de este verano. DAQIRI ya está disponible en GitHub. Se espera que cuPhoton se lance este verano.
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