NVIDIA en ISC Digital

Científicos e investigadores están corriendo contra el reloj para encontrar una cura para COVID-19. La búsqueda requiere examinar miles de millones de candidatos a drogas e identificar la estructura química correcta que se unirá más favorablemente e interferirá con el virus. Sin embargo, calcular el potencial de enlace es computacionalmente intenso, lleva años filtrar mil millones de compuestos en un sistema de CPU. La GPU acelera este proceso en 33 veces y la supercomputadora Summit con GPU puede escanear más de mil millones de compuestos en 12 horas.

Los investigadores y desarrolladores obtienen una GPU dedicada para ejecutar su carga de trabajo, incluso si la carga de trabajo solo usa una fracción de la potencia de cálculo de la GPU. La GPU NVIDIA A100 Tensor Core incluye una característica innovadora llamada GPU de varias instancias (MIG), que divide la GPU en hasta siete instancias, cada una con cómputo dedicado, memoria y ancho de banda. Esto permite que varios usuarios ejecuten sus cargas de trabajo en la misma GPU, maximizando la utilización por GPU y la productividad del usuario. Esta demostración ejecuta cargas de trabajo de IA y HPC simultáneamente en la misma GPU A100.

La GPU de varias instancias (MIG) en la GPU NVIDIA A100 Tensor Core puede garantizar el rendimiento de hasta siete trabajos que se ejecutan simultáneamente en la misma GPU, y cada instancia de GPU está completamente aislada con su propio cómputo, memoria y ancho de banda. Esta capacidad única de la GPU A100 ofrece la GPU del tamaño adecuado para cada trabajo y maximiza la utilización del data center. Esta demostración muestra el rendimiento de inferencia en una sola porción de MIG y luego se escala linealmente en todo el A100.

Un equipo de científicos e ingenieros de la NASA está utilizando Summit, la supercomputadora más rápida del mundo en el Laboratorio Nacional Oak Ridge (ORNL), para simular la retropropulsión utilizando la FUN3D de la NASA, una biblioteca de simulación computacional de dinámica de fluidos. Esta demostración utiliza dos tecnologías NVIDIA: NVIDIA IndeX^® y GPUDirect^® Storage, para permitir a los investigadores volar a través del conjunto de datos masivos en tiempo real, volumétricamente y navegar mientras los datos de simulación se actualizan continuamente.

El NVIDIA Mellanox Unified Fabric Manager (UFM) proporciona administración de red mejorada, monitoreo, optimizaciones, seguridad y más. La recién anunciada UFM Cyber-AI aplica la IA al aprendizaje de la cadencia operativa de un centro de datos y los patrones de carga de trabajo de la red, basándose en datos de telemetría y carga de trabajo históricos y en tiempo real. Esta demostración muestra cómo los administradores de sistemas pueden aprovechar UFM para mejorar los costos de sus operaciones y minimizar el tiempo de inactividad.

Los data centers de machine learning de hoy en día requieren cálculos complejos y entrega de datos rápida y eficiente. El Protocolo de Agregación y Reducción Jerárquica Escalable NVIDIA Mellanox (SHARP) aprovecha las capacidades de computación en red en el conmutador NVIDIA Mellanox Quantum, mejorando drásticamente el rendimiento de las cargas de trabajo distribuidas de machine learning.