NVIDIA na ISC Digital

Cientistas e pesquisadores estão correndo contra o relógio para encontrar uma cura para o COVID-19. A pesquisa requer a triagem de bilhões de candidatos a medicamentos e a identificação da estrutura química correta que se ligará mais favoravelmente, e interferirá, ao vírus. No entanto, calcular o potencial de ligação é computacionalmente intensivo, levando anos para rastrear um bilhão de compostos em um sistema de CPU. A GPU acelera esse processo em 33 vezes e o supercomputador Summit acelerado por GPU pode digitalizar mais de um bilhão de compostos em 12 horas.

Pesquisadores e desenvolvedores obtêm uma GPU dedicada para executar sua carga de trabalho, mesmo que a carga de trabalho use apenas uma fração da energia de computação da GPU. A GPU NVIDIA A100 Tensor Core inclui um recurso inovador chamado GPU multi-instâncias (MIG), que divide a GPU em até sete instâncias, cada uma com computação, memória e largura de banda dedicadas. Isso permite que vários usuários executem suas cargas de trabalho na mesma GPU, maximizando a utilização por GPU e a produtividade do usuário. Esta demonstração executa cargas de trabalho de AI e HPC simultaneamente na mesma GPU A100.

A GPU Multi-Instâncias (MIG) na GPU NVIDIA A100 Tensor Core pode garantir desempenho para até sete tarefas em execução simultaneamente na mesma GPU, e cada instância da GPU é totalmente isolada com sua própria computação, memória e largura de banda. Esse recurso exclusivo da GPU A100 oferece a GPU do tamanho certo para cada trabalho e maximiza a utilização do data center. Esta demonstração mostra o desempenho da inferência em uma única fatia da MIG e, em seguida, é dimensionada linearmente em todo o A100.

Uma equipe de cientistas e engenheiros da NASA está usando o Summit, o supercomputador mais rápido do mundo no Laboratório Nacional de Oak Ridge (ORNL), para simular retropropulsão usando o FUN3D, uma biblioteca computacional de simulação de dinâmica de fluidos da NASA. Esta demonstração usa duas tecnologias NVIDIA, NVIDIA IndeX^® e GPUDirect^® Storage, para permitir que os pesquisadores percorram o enorme conjunto de dados em tempo real, volumetricamente, e naveguem enquanto os dados da simulação são atualizados continuamente.

A NVIDIA Mellanox Unified Fabric Manager (UFM) fornece gerenciamento, monitoramento, otimizações, segurança e muito mais à rede. O recém-anunciado UFM Cyber-AI aplica a AI ao aprendizado dos padrões de cadência operacional e de carga de trabalho de rede de um data center, utilizando dados de telemetria e carga de trabalho em tempo real e históricos. Esta demonstração mostra como os administradores de sistema podem tirar proveito do UFM para melhorar os custos de suas operações e minimizar o tempo de inatividade.

Os data centers de machine learning dos dias de hoje exigem cálculos complexos e entrega de dados rápida e eficiente. O Protocolo de Agregação e Redução Hierárquica Escalável (SHARP) da NVIDIA Mellanox tira proveito dos recursos de computação em rede do switch NVIDIA Mellanox Quantum, melhorando significativamente o desempenho das cargas de trabalho distribuídas de machine learning.