研究人員啟用AI 超級電腦滿足運算需求

作者 : Nvidia

美國國家能源研究科學運算中心(NERSC)今天正式啟用的Perlmutter超級電腦,將為超過7,000名研究人員提供近4 exaflops的人工智慧(AI)運算效能。

這使得Perlmutter超級電腦在16位元和32位元混合精準度的AI數學運算上,成為全球運算速度最快的系統,而這個效能表現還不包括今年稍晚將在勞倫斯柏克萊國家實驗室(Lawrence Berkeley National Lab,LBNL)中設置的第二期超級電腦系統。

目前已有二十多個應用將率先發揮Perlmutter超級電腦中6,144個NVIDIA A100 Tensor Core GPU的強大運算實力。這是當今全球搭載A100的系統中最龐大的一個,旨在推動天體物理學、氣候科學等領域的發展。

在其中一項研究中,Perlmutter超級電腦將協助拼湊出迄今規模最大、3D立體的可見宇宙地圖。它將處理來自暗能量巡天光譜儀(Dark Energy Spectroscopic Instrument,DESI)的資料,這是一台宇宙照相機,可以在一次曝光中捕捉到多達五千個星系的影像。

研究人員需要透過Perlmutter超級電腦中的GPU運算速度來處理一個晚上數十次的曝光資料,以便知道隔天晚上該把DESI指向何處。過去使用舊有系統準備發表一年份的資料時,要花費數週或數個月的時間,不過Perlmutter超級電腦能夠幫助他們在短短數日內完成這項任務。

DESI的地圖讓人們可以認識暗能量,也就是宇宙加速膨脹背後的神秘物理學。人們是透過2011年諾貝爾獎得主Saul Perlmutter的研究,才揭開暗能量的神秘面紗,他是柏克萊實驗室中至今仍十分活躍的天體物理學家,他將會啟用這部以他命名的全新超級電腦。類似的精神為許多將在NERSC全新超級電腦上運行的研究專案提供了動力。舉例來說,材料科學領域的研究致力於探索原子的交互作用,為開發出更好的電池及生物燃料指明方向。

傳統的超級電腦幾乎無法處理用Quantum Espresso等程式,在幾奈秒內生成幾個原子的模擬所需的數學運算,但是結合極為精準的模擬與機器學習,科學家可以在更長的時間內研究更多的原子。這就是A100中Tensor Core的獨到之處,它們既能加速用於模擬的雙精度浮點數學運算,又能加速深度學習所需的混合精準度運算。

此外,在GPU上運作的資料科學開放原始碼RAPIDS,將協助加快NERSC內人數不斷上升的Python工程師團隊處理工作的速度。它在分析NERSC旗下Cori超級電腦上的所有網路流量研究案中證明了自己的價值,將之前在CPU上執行分析工作的速度加快了近600倍。

即使新冠肺炎疫情持續蔓延,Perlmutter超級電腦仍按計畫上線。不過團隊不得不重新思考一些關鍵步驟,像是如何為在家工作的研究人員舉辦黑客松(hackathon)活動,為系統exascale等級的應用程式編寫程式碼。

 

 

 

 

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