Acelera el Ritmo de los Descubrimientos Científicos
High Performance Computing (HPC) es una de las herramientas más esenciales que impulsa el avance de la ciencia. Al aprovechar el procesamiento paralelo impulsado por GPU en múltiples nodos de cómputo, puede ejecutar programas avanzados de aplicaciones a gran escala de manera eficiente, confiable y rápida. Esta aceleración ofrece un impulso dramático en el rendimiento y el ahorro de costos, allanando el camino para el descubrimiento científico.
La intersección de HPC y IA extiende el alcance de la ciencia y acelera el ritmo de la innovación científica como nunca antes. AI permite resolver los problemas que, hasta entonces, eran imposibles de resolver al modelar el mundo con datos experimentales y de simulación. También ayuda a lograr resultados en tiempo real con modelos que antes tomaban días o meses en simularse.
Vea cómo los científicos están utilizando esta poderosa combinación para avanzar en una amplia gama de campos.
Observatorio de detección de ondas gravitatorias (LIGO) hace la detección de ondas gravitatorias a millones de años luz en tiempo real.
La Universidad de Florida y la Universidad de Carolina del Norte utilizaron el deep learning con GPU NVIDIA para desarrollar un motor de red neuronal que produce simulaciones mecánicas cuánticas computacionalmente rápidas con alta precisión a muy bajo costo.
Para controlar mejor el pulso de la salud de la Tierra, la NASA desarrolló DeepSat, un marco de deep learning para la clasificación y segmentación de imágenes satelitales, impulsado por GPU NVIDIA.
Investigadores del reactor de fusión nuclear experimental más grande del mundo están trabajando para construir el primer sistema de fusión para producir energía neta.
Los científicos del Laboratorio Nacional de Oak Ridge (ORNL) utilizaron inteligencia artificial con GPU para crear una imagen más completa de los residentes de la Tierra para predecir los futuros requisitos de recursos.
Los administradores de HPC de la Universidad de Clemson admiten contenedores optimizados para GPU para ayudar a los científicos a acelerar la investigación.
La era del exascale ha comenzado. Observe el extenso esfuerzo que NVIDIA y sus socios han realizado para desarrollar el ecosistema de hardware y software necesario para permitir un rendimiento de escala real en el mundo real.
HPC es un pilar fundamental de la ciencia moderna. Mejorar la productividad y aumentar el número de iteraciones de simulación científica puede tener un profundo impacto en la cantidad y calidad de los avances.
Los científicos han comenzado a usar modelos predictivos de Machine Learning (ML) entrenados por los conjuntos de datos producidos a partir del análisis tradicional y la observación directa. Los primeros resultados indican que la combinación de ML y simulación tradicional puede mejorar la precisión, acelerar el tiempo de solución y reducir significativamente los costos.
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