导语：英伟达于加快计较的路上“疾走”。

雷峰网(公家号：雷峰网)动静，本地时间11月18日，TOP500构造在SC24年夜会（2024年超等计较年夜会）上正式宣布了最新的全世界超等计较机TOP500榜单，于这500个全世界最强的计较机体系中有384个采用了英伟达的技能，此中前十名中更是盘踞了八个席位。

黄仁勋暗示：“自CUDA降生以来，英伟达将计较成本降低至以前的百万分之一。对于一些人来讲，英伟达就像一台计较显微镜，让他们可以或许不雅察到极为微小的工具；对于另外一些人来讲则像一台千里镜，让他们可以或许摸索不可思议的遥远星系；对于很多人来讲，它是一台时间呆板，让他们可以或许于有生之年从事终生一生没世的事业。”

但英伟达的方针不止在此。

SC24年夜会上，英伟达发布及开源了多项新产物，包括加速数据处置惩罚的cuPyNumeric、生物医药开源框架BioNeMo、NVIDIA ALCHEMI NIM微办事、天气猜测平台Earth-2 NIM、CUDA-Q平台以和实现数字孪生的Omniverse Blueprint，为学术界及财产界提供更多撑持，鞭策量子计较、药物发明以和新质料研究等尖端科研成长。

连续加快最前沿科研及行业运用，让英伟达连结高机能计较范畴的绝对于王者 。

加快前沿科研的新选择

发布cuPyNumeric，“无痛”加快科研

科学研究需要对于年夜量数据举行处置惩罚阐发，处置惩罚数据的速率越快，科学家们就能越快地针对于有远景的数据点、值患上研究的趋向以和试验调解做出决议计划。

cuPyNumeric是一个加快计较库，其发布为科研带来两个利益：一是经由过程扩大强盛的计较集群，提高数据处置惩罚效能；二是该功效无需修改Python代码，科研职员不需要把握计较机科学方面的专业常识，削减进修成本。

此前，很多科学家都于利用NumPy步伐，并仅于一个CPU节点上运行，这限定了其算法的吞吐量，没法处置惩罚电子显微镜、粒子对于撞机及射电千里镜等仪器网络的日趋重大的数据集。

经由过程提供一个可扩大到数千个GPU的NumPy替换品，cuPyNumeric从单个GPU扩大到整个超等计较机，可以更快地处置惩罚年夜量数据。

关在计较机专业常识方面，科研职员只需利用认识的NumPy界面编写代码，或者将cuPyNumeric运用在现有代码，便可体验到高机能及可扩大性。

SLAC国度加快器试验室、洛斯阿拉莫斯国度试验室、Australia国立年夜学、马萨诸塞年夜学波士顿分校、斯坦福年夜学湍流研究中央及印度国度付出公司等机构的科研职员均集成为了cuPyNumeric，从利用体验来看，显著地改善了他们的数据阐发事情流程。

BioNeMo开源框架，为药物研发打上“肾上腺素”

BioNeMo经由过程联合加快计较以和提供更年夜的开源数据集，鞭策生物医药财产成长。

加快计较为研究职员提供趁手的东西，而开源数据集则补足了“原料”。

研究职员需要专门的生物份子模子及数据集来年夜范围地网络洞察，以便更快地设计医治方案。开源BioNeMo框架提供了一系列加快计较东西，为生物份子研究提供指数级扩大的AI模子，也为生物制药范畴带来新的超等算力程度。

英伟达医疗康健与生命科学总司理兼副总裁Kimberly Powell暗示：“近来的诺贝尔化学奖证实了AI、加快计较及日趋扩展的数据集的交融为制药行业创造了史无前例的机缘。为了帮忙解开生物体系的繁杂秘密，咱们推出了BioNeMo开源框架，它将使全世界各地的研究职员可以或许更快开发出拯救生命的医治要领。”

BioNeMo已经被财产和学术界年夜量采用，包括A Alpha Bio、美国阿贡国度试验室、Dyno Therapeutics、罗氏集团的成员基因泰克和Ginkgo Bioworks等。

阿贡国度试验室计较科学小组卖力人Arvind Ramanathan暗示：“美国阿贡国度试验室孝敬了数十亿参数的生物模子，这些模子需要利用专门的软件于高机能计较情况中练习而成。BioNeMo为美国阿贡国度试验室及更广泛的生物技能社群提供了一个企业级开源解决方案，使研究职员可以或许于原来不具有充足的计较专业常识的试验室中，轻松扩大年夜型生物基础模子的练习范围。”

除了此以外，英伟达还有发布了合用在BioNeMo的一系列NIM微办事（容器化的GPU加快推理办事，可用在预练习及自界说AI模子）。这些微办事可以快速、轻松地部署于当地或者任何数据中央或者云中，使开发职员可以或许于各类差别的情况中矫捷运行运用，并缩短了生物药物研发研究中从推理到得到洞察的时间。

新推出的NIM微办事撑持业界领先的模子，包括google的AlphaFold2和麻省理工的DiffDock 2.0。今朝已经有200多家科技生物公司、年夜型制药公司及草创企业用户将BioNeMo集成到其计较机辅助药物研发平台及事情流中。

NVIDIA ALCHEMI让新质料发明，从「杂乱走向秩序」

据国际金融公司（IFC）陈诉显示，从洗衣粉、食物包装等日用品到半导体、电池及太阳能电池板等进步前辈工业零部件，超96%的制制品所依靠的化学物资都无可替换，是以，创造新质料以应答储能及情况修复问题变患上日趋严重。

但于摸索海量的潜于质料时，会触及到险些无穷种的化学物资组合，这使摸索历程极繁杂且需要泯灭年夜量时间。于传统试验室中，凡是需要举行吃力、重复的试错合成及测试才能发明新质料。

AI推理也许是解药。近来，AI 已经经成为加速化学物资及质料立异的催化剂。

英伟达发布NVIDIA ALCHEMI NIM微办事，经由过程优化针对于化学模仿的AI推理，加快研究事情，从而催生更高效且可连续成长的质料，从而撑持可再生能源转型。

SES AI是领先的锂电池开发商，正于利用NVIDIA ALCHEMI NIM微办事及AIMNet2模子，致力在更快地找到制造电动汽车所需的电解质质料。

借助ALCHEMI，SES AI近期于半天时间内绘制了10万个份子，并且有望把绘制时间缩短到一小时内。

Earth-2 NIM让「模仿地球」的速率提高500倍

Earth-2是一个数字孪生云平台，用在模仿并可视化出现气候及天气前提。

彭博社陈诉显示，2024年上半年，天然灾难酿成的保险丧失约为620亿美元，较近10年平均值超出跨越了70%摆布。

SC24年夜会上，英伟达发布了两项基在Earth-2的全新微办事，为天气技能运用提供商提供了领先的天生式 AI 驱动的功效，以辅助猜测极度气候事务，且将天气变化模子的模仿计较速率提高了500倍。

两项微办事：更高分辩率建模的CorrDiff NIM和使年夜范围调集预告成为可能的FourCastNet NIM。

CorrDiff是一种可实现千米标准超高分辩率的天生式AI模子。CorrDiff基在WRF模子的数值模仿成果举行练习，可以天生12倍更高分辩率的气候预告成果。

与利用CPU的传统高分辩率数值气候预告比拟，CorrDiff NIM微办事的计较速率超出跨越了500倍，能效晋升了10000倍。此外，CorrDiff 此刻以300倍的更年夜范围运行，可对于整个美国举行超分辩率处置惩罚（即提凹凸分辩率图象或者视频的分辩率），并能以千米标准的可见度猜测降雪、结冰及冰雹等降水事务。

但并不是每一个用例都需要高分辩率预告。对于某些运用来讲，利用粗分辩率的年夜范围调集预告反而能得到更好效果。

FourCastNet NIM微办事提供了全世界规模的中期粗分辩率预告。经由过程利用欧洲中期气候预告中央或者美国国度海洋及年夜气治理局等营业景象形象中央的初始场，提供商可天生将来两周的预告，速率比传统数值气候模子快5000倍。

这为天气技能提供商带来了新机缘，使其可以或许以差别标准评估极度气候相干危害，从而猜测当前计较事情流对于低几率事务发生可能性的漏掉。

与财产巨头强强结合

英伟达CUDA-Q联袂googleQuantum AI，加快量子计较处置惩罚器设计

SC24年夜会上，英伟达公布与google告竣互助，google旗下的Quantum AI将采用CUDA-Q平台举行模仿，以加快下一代量子计较器件的设计事情。

英伟达CUDA-Q是一个开源量子平台，协调了运行年夜范围量子计较运用步伐所需的硬件及软件。google旗下的Quantum AI致力在构建量子计较机，经由过程量子计较解决其他要领没法解决的问题。

现阶段，量子计较因为存于硬件的局限性，只能运行必然数目的运算，该征象被研究职员称为“噪声”。

google量子AI正于利用量子-经典混淆计较平台及NVIDIA Eos超等计较机，以模仿其量子处置惩罚器的物理特征，这将有助在降服量子计较硬件当前的局限。

google量子AI研究科学家Guifre Vidal暗示：“要想开发出商用的量子计较机，就必需可以或许于节制噪声的环境下扩大量子硬件范围。借助英伟达加快计较，咱们正于摸索愈来愈年夜的量子芯片设计中噪声的影响。”

已往，模仿的计较成本很是高。借助CUDA-Q平台，google可以于NVIDIA Eos超等计较机上利用1024个NVIDIA Hopper Tensor Core GPU，以低成本举行世界上最年夜、最快的量子器件动态模仿。

英伟达量子及高机能计较总监Tim Costa暗示：“强盛的AI超等计较有助在量子计较取患上乐成。google对于CUDA-Q平台的利用揭示了GPU加快的模仿于推进量子计较方面阐扬的作用，它将帮忙解决很多问题。”

借助CUDA-Q及Hopper GPU，google可以对于包罗40个量子比特的器件举行模仿，是同类模仿中范围最年夜的，噪声模仿时间从一周缩短到几分钟。

实现万物「数字孪生」的“蓝图”

Omniverse Blueprint是一款物理数字孪出产品，数字孪生是物理实体的精准虚拟模子，经由过程及时数据收罗及仿真阐发，为决议计划提供撑持。

Blueprint是一个包罗NVIDIA加快库、物理AI框架以和基在物理学的交互式衬着的参考事情流，可将仿真及及时可视化速率提高1200倍。

黄仁勋暗示：“咱们构建Omniverse是为了让万物都能拥有数字孪生。Omniverse Blueprint是买通NVIDIA Omniverse与AI技能的参考管线。借助该蓝图，领先的CAE软件开发商可以或许构建出创始性的数字孪生事情流，为全世界各年夜行业实现从设计、制造到运营的工业数字化转型。”

Altair、Ansys、Cadence、西门子等软件开发商使用NVIDIA Omniverse Blueprint实实际时计较机辅助工程数字孪生，帮忙客户于降低开发成本及能耗的同时，更快进入市场。

构建及时物理数字孪生体系需要两项基本功效：及时物理求解器的机能与年夜范围数据集的及时可视化。

Omniverse Blueprint为开发者同一三年夜技能支柱：用在加快求解器的NVIDIA CUDA-X 库、用在练习及部署模子以天生流场的NVIDIA Modulus物理AI框架，以和用在3D数据互操作性及RTX撑持的及时可视化的NVIDIA Omniverse API来实现上述两项基本功效。

工程仿真软件Ansys于Texas Advanced Computing Center的320颗NVIDIA Grace Hopper超等芯片上运行Fluent，仅用六个多小时就完成为了25亿个单位的汽车仿真，而于2048颗x86 CPU Core上运行这一仿真则需要近一个月的时间。

Ansys总裁兼首席履行官Ajei Gopal暗示：“咱们经由过程将NVIDIA Omniverse Blueprint与Ansys软件集成，使客户可以或许越发快速、正确地举行日趋繁杂及具体的仿真，咱们的协作正于鞭策多个行业的工程与设计成长。”

此外，Omniverse Blueprint还有可于所有领先的云平台上运行，包括亚马逊云科技、Google Cloud，Microsoft Azure及Oracle Cloud Infrastructure。

Rescale是一个基在云的平台，可以帮忙企业加快科学及工程冲破。经由过程利用NVIDIA Omniverse Blueprint，该平台上的企业只需点击几下便可练习及部署自界说AI模子。

2024年超等计较年夜会将落幕，但英伟达于加快计较的路上仍于不停加快。

雷峰网原创文章，未经授权禁止转载。详情见转载须知。