九游体育app(中国)官方网站从「紊乱走向纪律」据外洋金融公司（IFC）敷陈清楚-九游体育app官网下载IOS/安卓全站最新版下载

雷峰网讯息，当地时辰11月18日，TOP500组织于SC24大会（2024年超等探讨大会）上精良公布了最新的寰球超等探讨机TOP500榜单，在这500个寰球最强的探讨机系统中有384个聘请了的技能，其中前十名中更是占据了八个席位。

黄仁勋暗意：“自CUDA出身以来，英伟达将探讨资本申斥至之前的百万分之一。对一些东谈主来说，英伟达就像一台探讨显微镜，让他们能够不雅察到极其轻细的东西；对另一些东谈主来说则像一台千里镜，让他们能够探索难以思象的远方星系；对好多东谈主来说，它是一台时辰机器，让他们能够在耄耋之年从事终身的业绩。”

但英伟达的概念不啻于此。

SC24大会上，英伟达发布和开源了多项新产物，包括加速数据处理的cuPyNumeric、生物医药开源框架BioNeMo、新材料推理器NVIDIA ALCHEMI NIM、欢然臆想平台Earth-2 NIM、CUDA-Q平台以及竣事数字孪生的Omniverse Blueprint，为学术界和产业界提供更多支柱，推动量子探讨、药物发现以及新材料商讨等顶端科研发展。

连续加速最前沿科研和行业应用，让英伟达保持高性能探讨领域的完全王者 。

加速前沿科研的新弃取

发布cuPyNumeric，“无痛”加速科研

科学商讨需要对大皆数据进行处理分析，处理数据的速率越快，科学家们就能越快地针对有出息的数据点、值得商讨的趋势以及实验移看成念出决策。

cuPyNumeric是一个加速探讨库，其发布为科研带来两个平正：一是通过推广强盛的探讨集群，提高数据处理效用；二是该功能无需修改Python代码，科研东谈主员不需要掌捏探讨机科学方面的专科学问，减少学习资本。

此前，好多科学家皆在使用NumPy重要，并仅在一个CPU节点上运行，这规矩了其算法的详尽量，无法处理电子显微镜、粒子对撞机和射电千里镜等仪器会聚的日益遍及的数据集。

通过提供一个可推广到数千个GPU的NumPy替代品，cuPyNumeric从单个GPU推广到通盘超等探讨机，不错更快地处理大皆数据。

对于探讨机专科学问方面，科研东谈主员只需使用练习的NumPy界面编写代码，或将cuPyNumeric应用于现存代码，即可体验到高性能和可推广性。

SLAC国度加速器实验室、洛斯阿拉莫斯国度实验室、澳大利亚国立大学、马萨诸塞大学波士顿分校、斯坦福大学湍流商讨中心和印度国度支付公司等机构的科研东谈主员均集成了cuPyNumeric，从使用体验来看，显耀地改善了他们的数据分析责任经由。

BioNeMo开源框架，为药物研发打上“肾上腺素”

BioNeMo通过衔尾加速探讨以及提供更大的开源数据集，推动生物医药产业发展。

加速探讨为商讨东谈主员提供趁手的器用，而开源数据集则补足了“原料”。

商讨东谈主员需要非凡的生物分子模子和数据集来大畛域地会聚瞻念察，以便更快地野心调养决议。开源BioNeMo框架提供了一系列加速探讨器用，为生物分子商讨提供指数级推广的AI模子，也为生物制药领域带来新的超等算力水平。

英伟达医疗健康与生命科学总司理兼副总裁Kimberly Powell暗意：“最近的诺贝尔化学奖讲授了AI、加速探讨和日益扩大的数据集的会通为制药行业创造了前所未有的机遇。为了匡助解开生物系统的复杂隐私，咱们推出了BioNeMo开源框架，它将使寰球各地的商讨东谈主员能够更快征战出救援生命的调养方法。”

BioNeMo已被产业及学术界大皆聘请，包括A Alpha Bio、好意思国阿贡国度实验室、Dyno Therapeutics、罗氏集团的成员基因泰克及Ginkgo Bioworks等。

阿贡国度实验室探讨科学小组负责东谈主Arvind Ramanathan暗意：“好意思国阿贡国度实验室孝敬了数十亿参数的生物模子，这些模子需要使用非凡的软件在高性能探讨环境中覆按而成。BioNeMo为好意思国阿贡国度实验室和更普通的生物技能社群提供了一个企业级开源照管决议，使商讨东谈主员能够在原本不具备富有的探讨专科学问的实验室中，简易推浩繁型生物基础模子的覆按畛域。”

除此除外，英伟达还发布了适用于BioNeMo的一系列NIM微工作（容器化的GPU加速推理工作，可用于预覆按和自界说AI模子）。这些微工作不错快速、简易地部署在土产货或任何数据中心或云中，使征战东谈主员能够在各式不同的环境中活泼运行应用，并镌汰了生物药物研发商讨中从推理到赢得瞻念察的时辰。

新推出的NIM微工作支柱业界开头的模子，包括谷歌的AlphaFold2及麻省理工的DiffDock 2.0。目下已有200多家科技生物公司、大型制药公司和初创企业用户将BioNeMo集成到其探讨机接济药物研发平台和责任流中。

NVIDIA ALCHEMI让新材料发现，从「紊乱走向纪律」

据外洋金融公司（IFC）敷陈清楚，从洗衣粉、食物包装等日用品到半导体、电板和太阳能电板板等先进工业零部件，超96%的制制品所依赖的化学物资皆无可替代，因此，创造新材料以唐突储能和环境诞生问题变得日益严峻。

但在探索海量的潜在材料时，会触及到险些无尽种的化学物资组合，这使探索过程极复杂且需要花费大皆时辰。在传统实验室中，雷同需要进行发愤、反复的试错合成和测试智力发现新材料。

AI推理大概是解药。最近，AI 照旧成为加速化学物资和材料立异的催化剂。

英伟达发布NVIDIA ALCHEMI NIM微工作，通过优化针对化学模拟的AI推理，加速商讨责任，从而催生更高效且可连续发展的材料，从而支柱可再生动力转型。

SES AI是开头的锂电板征战商，正在使用NVIDIA ALCHEMI NIM微工作和AIMNet2模子，起劲于于更快地找到制造电动汽车所需的电解质材料。

借助ALCHEMI，SES AI近期在半天时辰内绘图了10万个分子，况且有望把绘图时辰镌汰到一小时内。

Earth-2 NIM让「模拟地球」的速率提高500倍

Earth-2是一个数字孪生云平台，用于模拟并可视化呈现天气和欢然要求。

彭博社敷陈清楚，2024年上半年，当然灾害酿成的保障损背约为620亿好意思元，较近10年平均值突出了70%傍边。

SC24大会上，英伟达发布了两项基于Earth-2的全新微工作，为欢然技能应用提供商提供了开头的生成式 AI 驱动的功能，以接济臆想顶点天气事件，且将欢然变化模子的模拟探讨速率提高了500倍。

两项微工作：更高差别率建模的CorrDiff NIM及使大畛域聚积预告成为可能的FourCastNet NIM。

CorrDiff是一种可竣事公里次序超高差别率的生成式AI模子。CorrDiff基于WRF模子的数值模拟隔断进行覆按，不错生成12倍更高差别率的天气预告隔断。

与使用CPU的传统高差别率数值天气预告比拟，CorrDiff NIM微工作的探讨速率突出了500倍，能效耕种了10000倍。此外，CorrDiff 目下以300倍的更大畛域运行，可对通盘好意思国进行超差别率处理（即提上下差别率图像或视频的差别率），并能以公里次序的可见度臆想降雪、结冰和冰雹等降水事件。

但并非每个用例皆需要高差别率预告。对某些应用来说，使用粗差别率的大畛域聚积预告反而能赢得更好成果。

FourCastNet NIM微工作提供了寰球范围的中期粗差别率预告。通过使用欧洲中期天气预告中心或好意思国国度海洋和大气照管局等业务景色中心的开动场，提供商可生成畴昔两周的预告，速率比传统数值天气模子快5000倍。

这为欢然技能提供商带来了新机遇，使其能够以不同次序评估顶点天气联系风险，从而臆想刻下探讨责任流对低概率事件发生可能性的遗漏。

与产业巨头强强聚合

英伟达CUDA-Q联袂谷歌Quantum AI，加速量子探讨处理器野心

SC24大会上，英伟达晓示与谷歌达成合作，谷歌旗下的Quantum AI将聘请CUDA-Q平台进行模拟，以加速下一代量子探讨器件的野心责任。

英伟达CUDA-Q是一个开源量子征战平台，调解了运行大畛域量子探讨应用重要所需的硬件和软件。谷歌旗下的Quantum AI起劲于于构建量子探讨机，通过量子探讨照管其他方法无法照管的问题。

现阶段，量子探讨由于存在硬件的局限性，只可运行一定数目的运算，该花式被商讨东谈主员称为“噪声”。

谷歌量子AI正在使用量子-经典混总探讨平台和NVIDIA Eos超等探讨机，以模拟其量子处理器的物理特质，这将有助于克服量子探讨硬件刻下的局限。

谷歌量子AI商讨科学家Guifre Vidal暗意：“要思征战出商用的量子探讨机，就必须能够在规矩噪声的情况下推广量子硬件畛域。借助英伟达加速探讨，咱们正在探索越来越大的量子芯片野心中噪声的影响。”

已往，模拟的探讨资本尽头高。借助CUDA-Q平台，谷歌不错在NVIDIA Eos超等探讨机上使用1024个NVIDIA Hopper Tensor Core GPU，以低资本进行寰宇上最大、最快的量子器件动态模拟。

英伟达量子和高性能探讨总监Tim Costa暗意：“强盛的AI超等探讨有助于量子探讨取获告成。谷歌对CUDA-Q平台的使用展现了GPU加速的模拟在激动量子探讨方面施展的作用，它将匡助照管好多问题。”

借助CUDA-Q和Hopper GPU，谷歌不错对包含40个量子比特的器件进行模拟，是同类模拟中畛域最大的，噪声模拟时辰从一周镌汰到几分钟。

竣事万物「数字孪生」的“蓝图”

Omniverse Blueprint是一款物理数字孪出产物，数字孪生是物理实体的精确捏造模子，通过及时数据会聚和仿真分析，为决策提供支柱。

Blueprint是一个包含NVIDIA加速库、物理AI框架以及基于物理学的交互式渲染的参考责任流，可将仿真和及时可视化速率提高1200倍。

黄仁勋暗意：“咱们构建Omniverse是为了让万物皆能领罕有字孪生。Omniverse Blueprint是买通NVIDIA Omniverse与AI技能的参考管线。借助该蓝图，开头的CAE软件征战商能够构建出草创性的数字孪生责任流，为寰球各大行业竣事从野心、制造到运营的工业数字化转型。”

Altair、Ansys、Cadence、西门子等软件征战商欺诈NVIDIA Omniverse Blueprint竣事及时探讨机接济工程数字孪生，匡助客户在申斥征战资本和能耗的同期，更快投入阛阓。

构建及时物理数字孪生系统需要两项基本功能：及时物理求解器的性能与大畛域数据集的及时可视化。

Omniverse Blueprint为征战者合资三大技能支柱：用于加速求解器的NVIDIA CUDA-X 库、用于覆按和部署模子以生成流场的NVIDIA Modulus物理AI框架，以及用于3D数据互操作性和RTX支柱的及时可视化的NVIDIA Omniverse API来竣事上述两项基本功能。

工程仿真软件Ansys在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了25亿个单位的汽车仿真，而在2048颗x86 CPU Core上运行这一仿真则需要近一个月的时辰。

Ansys总裁兼首席履行官Ajei Gopal暗意：“咱们通过将NVIDIA Omniverse Blueprint与Ansys软件集成，使客户能够愈加速速、准确地进行日益复杂和在意的仿真，咱们的配合正在推动多个行业的工程与野心发展。”

此外，Omniverse Blueprint还可在统共开头的云平台上运行，包括亚马逊云科技、Google Cloud，Microsoft Azure和Oracle Cloud Infrastructure。

Rescale是一个基于云的平台，不错匡助企业加速科学和工程梗阻。通过使用NVIDIA Omniverse Blueprint，该平台上的企业只需点击几下即可覆按和部署自界说AI模子。

2024年超等探讨大会将隔断，但英伟达在加速探讨的路上仍在不停加速。