最新加速器和網(wǎng)絡(luò)平臺提升高級模擬、AI、量子計算、數(shù)據(jù)分析等方面的性能。

從量子計算到新藥研發(fā)和聚變能源領(lǐng)域，隨著加速計算和 AI 的進步，全球涌現(xiàn)了一項又一項重大突破，基于物理模擬的科學計算有望推進造福人類的各個領(lǐng)域大幅進步。

NVIDIA 在今年 3 月的 GTC 上發(fā)布了 NVIDIA Blackwell 平臺，該平臺可在萬億參數(shù)級大語言模型（LLM）上實現(xiàn)生成式 AI，而且其成本和能耗相較于 NVIDIA Hopper 架構(gòu)最低可降至 1/25。

Blackwell 對 AI 工作負載具有重大的意義，其技術(shù)能力還將有助于推進包括傳統(tǒng)的數(shù)值模擬在內(nèi)的各類科學計算應用的探索工作。

加速計算和 AI 通過降低能源成本推動可持續(xù)計算。許多科學計算應用已從中受益。相較于基于傳統(tǒng) CPU 的系統(tǒng)和其他系統(tǒng)，天氣模擬的成本和能耗分別降至其 1/200 和 1/300，數(shù)字孿生模擬的成本和能耗則分別降至其 1/65 和 1/58。

利用 Blackwell 實現(xiàn)科學計算模擬性能倍增

科學計算和基于物理的模擬通常依賴于所謂的雙精度格式或 FP64（浮點）來解決問題。Blackwell GPU 的 FP64 和 FP32 FMA（融合乘加）性能比 Hopper 高出 30% 。

基于物理的模擬對產(chǎn)品設(shè)計和開發(fā)至關(guān)重要。無論是飛機、火車，還是橋梁、半導體芯片和藥品，在模擬中對產(chǎn)品進行測試和改進能夠為研究人員和開發(fā)人員節(jié)省數(shù)十億美元。

現(xiàn)今的專用集成電路（ASIC）幾乎完全是在 CPU 上設(shè)計的，整個流程漫長且復雜，包括進行模擬分析以確定電壓和電流。

但這種情況正在發(fā)生改變。比如，Cadence SpectreX 模擬器就是一個典型的模擬電路設(shè)計求解器。SpectreX 電路模擬在 Grace Blackwell 超級芯片（由 Blackwell GPU 和 Grace CPU 連接而成）上的運行速度預計可達到傳統(tǒng) CPU 的 13 倍。

此外，GPU 加速的計算流體動力學（CFD）已成為一種重要工具。工程師和設(shè)備設(shè)計師用它來預測各種設(shè)計的行為。Cadence Fidelity 在 NVIDIA 的 Grace Blackwell 系統(tǒng)上運行 CFD 模擬的速度預計比傳統(tǒng)基于 CPU 系統(tǒng)快 22 倍，前所未有的流動細節(jié)都可被捕捉到。

在另一項應用中，Cadence Reality 的數(shù)字孿生軟件被用于創(chuàng)建物理數(shù)據(jù)中心的虛擬復制品，包括其服務器、冷卻系統(tǒng)、電源在內(nèi)的所有組件。這種虛擬模型可以讓工程師在現(xiàn)實世界中進行應用之前，就能夠提前對各種配置和方案進行測試，從而節(jié)省時間和成本。

Cadence Reality 的優(yōu)異之處在于其基于物理的算法可以模擬熱量、氣流和用電量對數(shù)據(jù)中心的影響。這有助于工程師和數(shù)據(jù)中心運營人員更有效地管理容量，預測潛在的運行問題，并做出明智的決策，通過優(yōu)化數(shù)據(jù)中心的布局和運行，從而提高效率和容量利用率。借助 Blackwell GPU，這些模擬的運行速度預計比 CPU 快高達 30 倍，從而加快了完成時間并提高了能效。

AI 在科學計算中的應用

全新 Blackwell 加速器和網(wǎng)絡(luò)平臺將大幅提升模擬性能。

NVIDIA Grace Blackwell 開啟了高性能計算（HPC）的新時代。其架構(gòu)采用第二代 Transformer 引擎，經(jīng)過優(yōu)化，可加速 LLM 推理工作負載。

與上一代 Hopper 架構(gòu) GPU 相比，Blackwell 架構(gòu)使資源密集型應用如 1.8 萬億參數(shù)的 GPT-MoE（生成式預訓練轉(zhuǎn)換器-專家混合）模型實現(xiàn)了 30 倍的提速，為 HPC 開辟了新的可能性。通過讓 LLM 處理和解讀海量科學數(shù)據(jù)，高性能計算應用可以更快獲得有價值洞察，從而加速科學探索。

桑迪亞國家實驗室正在構(gòu)建一個適用于并行編程的 LLM 智能助手。傳統(tǒng)的 AI 可以高效生成基本的串行計算代碼，但當涉及到 HPC 應用的并行計算代碼時，LLM 就會顯得力不從心。桑迪亞的研究人員正在通過一個雄心勃勃的項目解決這個問題，他們準備用 Kokkos 自動生成并行代碼。Kokkos 是一種由多國實驗室設(shè)計的編程語言，專門用于在全球最強大超級計算機的數(shù)萬個處理器上運行任務。

桑迪亞國家實驗室正在使用一種被稱為檢索增強生成（RAG）的 AI 技術(shù)將信息檢索能力與語言生成模型相結(jié)合。該項目團隊正在創(chuàng)建一個 Kokkos 數(shù)據(jù)庫，并利用 RAG 將其與 AI 模型集成。

初步結(jié)果十分喜人。桑迪亞國家實驗室采用的不同 RAG 方法已經(jīng)自主生成了用于并行計算應用的 Kokkos 代碼。他們希望通過克服 AI 并行代碼生成中的障礙，為全球領(lǐng)先的超級計算設(shè)施提供新的 HPC 可能性。

其他示例包括可再生能源研究、氣候科學和新藥研發(fā)。

推動量子計算的進步

量子計算為聚變能、氣候研究、新藥研發(fā)等領(lǐng)域帶來了大幅加速。因此，研究人員正努力在基于 NVIDIA GPU 的系統(tǒng)和軟件上模擬未來的量子計算機，以前所未有的速度開發(fā)和測試量子算法。

NVIDIA CUDA-Q 平臺通過一個實現(xiàn) CPU、GPU 和 QPU（量子處理器）協(xié)同工作的統(tǒng)一編程模型，實現(xiàn)量子計算機模擬和混合應用開發(fā)。

CUDA-Q 正在加快巴斯夫化學工作流、石溪大學高能和核物理學研究以及 NERSC 量子化學的模擬速度。

NVIDIA Blackwell 架構(gòu)將助推量子模擬達到新高度。通過最新的 NVIDIA NVLink 多節(jié)點互連技術(shù)，可以更快地打通數(shù)據(jù)以提高量子模擬速度。

加快數(shù)據(jù)分析以推動科學突破

使用 RAPIDS 處理數(shù)據(jù)的方式在科學計算領(lǐng)域非常常見。Blackwell 加入了一個硬件解壓縮引擎，能夠?qū)嚎s數(shù)據(jù)進行解壓縮，并加快在 RAPIDS 中的分析速度。

該解壓縮引擎可將性能提升至 800GB/s，使 NVIDIA Grace Blackwell 在查詢基準測試中的性能較 CPU（在 Sapphire Rapids 上）快 18 倍，較 NVIDIA Hopper Tensor Core GPU 快 6 倍。

憑借 8TB/s 的高內(nèi)存帶寬和 Grace CPU 高速 NVLink 片間（C2C）互連技術(shù)，該引擎可大幅提高數(shù)據(jù)傳輸速度，進而加快整個數(shù)據(jù)庫查詢過程。Blackwell 能夠在數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)科學用例中發(fā)揮出卓越性能，從而加快數(shù)據(jù)洞察速度并降低成本。

NVIDIA 網(wǎng)絡(luò)平臺為科學計算提供極致性能

NVIDIA Quantum-X800 InfiniBand 網(wǎng)絡(luò)平臺可為科學計算基礎(chǔ)設(shè)施提供最高吞吐量。

該平臺包含 NVIDIA Quantum Q3400 和 Q3200 交換機, 以及 NVIDIA ConnectX-8 SuperNIC，二者組合在帶寬上可達上一代產(chǎn)品的兩倍。Q3400 平臺的帶寬容量提高了 5 倍，并且借助 NVIDIA 的 SHARPv4（可擴展分層聚合和歸約協(xié)議）技術(shù)實現(xiàn)了 14.4 Tflops 的網(wǎng)絡(luò)計算能力，較上一代產(chǎn)品提高了 9 倍。

性能的飛躍和能效的提高，使科學計算的工作負載完成時間與能耗顯著減少。