fr.wedoany.com Rapport : NVIDIA a dévoilé à la conférence ISC de Hambourg de nouveaux logiciels accélérant les applications scientifiques de l'IA, notamment dans les domaines de la découverte chimique et des matériaux, ainsi que de la recherche sur la matière noire.
Ces logiciels comprennent la bibliothèque NVIDIA DAQIRI, les nouveaux microservices NVIDIA ALCHEMI NIM, ainsi que le code de référence NVIDIA cuPhoton, à paraître prochainement. Ils transforment des tâches qui nécessitaient auparavant des heures ou des jours sur CPU en pipelines en temps réel accélérés par GPU.
Ils font partie de NVIDIA CUDA-X, un ensemble d'outils et de bibliothèques qui améliorent les performances dans des domaines d'application tels que l'IA et le calcul haute performance.
Exécuté sur le système NVIDIA GB200 NVL72, cuPhoton accélère le chargement, la lecture, le traitement et l'analyse des données FITS (format standard de fichiers astronomiques) provenant d'observatoires et de télescopes. En accès anticipé, cuPhoton a multiplié par 14 900 la vitesse de chargement et de lecture des images FITS collectées par le Legacy Survey of Space and Time (LSST) de l'Observatoire Vera Rubin (Rubin Observatory). Il a également permis, en utilisant 32 super-puces NVIDIA Grace Blackwell, une accélération du traitement et de l'analyse des signaux allant jusqu'à 8 400 fois.
En fin de compte, cela signifie des informations plus rapides provenant de la caméra LSST (le plus grand appareil photo numérique jamais construit), qui capture des images de milliards de galaxies lointaines ainsi que d'objets célestes plus proches et faiblement lumineux, réfléchissant peu de lumière.
Les nouveaux logiciels accélèrent la recherche sur la matière noire, la simulation de matériaux, etc. NVIDIA cuPhoton est un code de référence utilisé pour extraire des informations à partir de données multidimensionnelles collectées par des télescopes, des expériences à rayons X et des lasers. Il peut charger, traiter, analyser et visualiser des données de l'ordre du pétaoctet, et est utilisé avec d'autres technologies NVIDIA CUDA-X pour construire des pipelines accélérés de bout en bout. Des chercheurs de l'Université de Princeton (Princeton University) ont développé cuPhoton en collaboration avec NVIDIA, et l'utiliseront avec l'Université Harvard (Harvard University) pour traiter et analyser les données provenant d'observatoires et de relevés d'énergie noire.
NVIDIA DAQIRI — Data Acquisition for Integrated Real-time Instruments — est une bibliothèque réseau haute performance qui achemine les flux de données provenant de détecteurs et de capteurs rapides vers les logiciels NVIDIA. Les systèmes plus anciens sont liés à du matériel fixe et peuvent perdre des données lorsque les instruments génèrent des données plus rapidement qu'ils ne peuvent les sauvegarder. DAQIRI suit le rythme en traitant instantanément les flux de données entrants. Un projet de recherche nommé A-GHOST, développé par des scientifiques du CERN (Organisation européenne pour la recherche nucléaire), de l'Université de Chicago (University of Chicago) et de l'University College London dans le cadre du CERN openlab, utilise DAQIRI pour exécuter de l'IA en temps réel sur les données de collisions enregistrées par l'expérience ATLAS du CERN. A-GHOST analyse les données qui seraient normalement rejetées par ATLAS (plus de 99 % des données sont rejetées en raison des limites de stockage), capturant ainsi des signaux potentiellement intéressants qui seraient autrement perdus.
NVIDIA ALCHEMI comprend une série de microservices spécifiques à un domaine et une boîte à outils pour accélérer la découverte en chimie et en science des matériaux, avec des applications allant des matériaux pour batteries, catalyseurs, écrans OLED, produits de beauté, etc. NVIDIA a publié en mars deux microservices ALCHEMI NIM : la relaxation géométrique par lots (BGR) et la dynamique moléculaire par lots (BMD). Ces outils accélérés par IA permettent aux chercheurs de simuler des millions de molécules et de matériaux à la fois : BGR pour trouver les structures les plus stables, et BMD pour simuler leur mouvement dans le temps. ALCHEMI devrait bientôt inclure un microservice pour le Vienna Ab initio Simulation Package (VASP), permettant aux chercheurs d'exécuter des simulations de matériaux avec un débit GPU plus élevé. En exécutant plusieurs calculs VASP sur un seul GPU à l'aide du service multi-processus NVIDIA, ce microservice permet une accélération de 3 fois pour l'optimisation géométrique (le processus de recherche de l'arrangement atomique le plus stable dans un matériau). Les développeurs et les chercheurs peuvent utiliser la boîte à outils ALCHEMI pour accélérer l'entraînement de modèles de substitution IA pour les potentiels interatomiques d'apprentissage automatique, et construire des flux de travail personnalisés de simulation atomique haute performance.
Lila Sciences — qui construit une plateforme de super-intelligence scientifique et un laboratoire autonome — a collaboré avec NVIDIA pour réaliser des simulations magnétiques haute fidélité à l'aide d'ALCHEMI, et a fait une démonstration lors du NVIDIA GTC à San José en mars. Lila Sciences a utilisé le microservice ALCHEMI NIM pour la BGR, accélérant de 50 fois le criblage de matériaux à haut débit, identifiant des candidats stables plus susceptibles d'être synthétisés. Ensuite, en utilisant le microservice ALCHEMI VASP en accès anticipé, le calcul des propriétés magnétiques des candidats présélectionnés a été accéléré de 30 %.
Les noyaux spécialement conçus par ALCHEMI pour TensorNet ont permis à Lila d'obtenir une accélération de 6 fois en entraînement et en inférence, et de réduire de 3 fois l'utilisation de la mémoire, permettant ainsi de réaliser en quelques jours des simulations qui nécessitaient auparavant des semaines.
Cette méthode d'évaluation simultanée de plusieurs matériaux dans la mémoire GPU peut être généralisée aux cas d'utilisation suivants : découverte de matériaux, criblage à grande échelle de compositions nouvelles et stables ; énergie, découverte de catalyseurs actifs et abondants sur Terre pour la production de produits chimiques et de carburants ; électromagnétisme, compréhension et prédiction de comportements magnétiques complexes. ALCHEMI se situe dans la couche de simulation, générant des données de sciences physiques qui alimentent le reste du cycle.
Lila Sciences utilise la pile complète NVIDIA pour accélérer la découverte scientifique, notamment NVIDIA Megatron-LM et NVIDIA Nemotron pour l'entraînement, ainsi que les modèles ouverts Nemotron 3 Nano et Nemotron 3 Super, ainsi que les bibliothèques NeMo RL et NeMo Gym. Elle utilise également NVIDIA BioNeMo pour la génération moléculaire, NVIDIA Triton et les microservices NIM pour le service d'inférence, et les bibliothèques NVIDIA Omniverse pour les jumeaux numériques. Andy Beam, cofondateur et directeur technique de Lila Sciences, a déclaré : « Ce travail démontre comment l'utilisation d'une pile de calcul puissante peut accélérer la découverte à une échelle qu'aucun scientifique individuel ne pourrait atteindre seul. »
La boîte à outils NVIDIA ALCHEMI est téléchargeable depuis Github et PyPI. Les microservices ALCHEMI NIM sont disponibles depuis le catalogue NVIDIA NGC. Le microservice ALCHEMI NIM pour VASP devrait être lancé plus tard cet été. DAQIRI est désormais disponible sur GitHub. cuPhoton devrait être lancé cet été.
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