高效能運算與人工智慧

運用 GPU 加速的高效能運算與人工智慧提升精準度

加速運算可協助研究人員更快達成科學突破。然而研究人員很快就發現,人工智慧可協助在更短的時間內產出高精準度的結果,效果堪比科學模擬。因此促成了採用人工智慧進行高效能運算 (HPC)

 

誰會用到高效能運算與人工智慧?

高效能運算與人工智慧可應用於多種領域,包含在實驗室工作的研究人員、處理複雜技術問題的工程師,以及使用數學演算法預測市場的金融分析師。

運用人工智慧的高效能運算模擬

研究人員

研究人員運用人工智慧來加強高效能運算模擬,以求用更快的速度和更高的品質完成各類科學工作。

工程師運用人工智慧來評估各式各類設計

工程師

工程師會運用人工智慧來評估各類設計,包含醫療設備、製造用機器人和汽車元件。

金融機構的分析師活用人工智慧

分析師

金融機構的分析師會活用人工智慧來辨識及預測市場趨勢,標記欺詐交易,並且加快線上支付的速度。

加速工作負載

NVIDIA 透過 NVIDIA NGC™ 目錄提供 GPU 最佳化的人工智慧和高效能運算軟體,可部署在採用 GPU 的高效能運算叢集、雲端執行個體和工作站上,讓高效能運算研究人員善加活用人工智慧技術。

PyTorch

PyTorch 是 GPU 加速的張量運算框架。運用常見的 Python 函式庫即可擴充其功能,例如 NumPy 和 SciPy。
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TensorFlow

TensorFlow 是機器學習的開放原始碼平台。能以靈活的架構提供全方位的工具和函式庫,可在各式各樣的平台和裝置上輕鬆部署。
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TorchANI

TorchANI 是 ANI 的 PyTorch 應用實作技術,包含 AEVComputer、ANIModel 和 EnergyShifter 等,可部署到以分子 3D 座標來運算分子能的流程。
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若要探索一些關鍵高效能運算應用程式如何加速效能,請前往 NVIDIA 開發人員專區。若要開始使用 GPU 加速應用程式,請前往 NVIDIA NGC。 

運用 NVIDIA SimNet 解放工業和科學模擬功能

人工智慧加速模擬工具組

NVIDIA SimNet 是具備物理資訊的神經網路 (PINN) 工具組,可用於因應人工智慧和物理領域運用上的挑戰。無論想從採用人工智慧的物理模擬開始,還是處理複雜的非線性物理問題,NVIDIA SimNet 都可以協助解決順推問題、逆推問題和資料同化問題。

NVIDIA SimNet™:人工智慧加速模擬工具組

高效能運算與人工智慧的實際應用

高效能運算與人工智慧已應用在許多層面,例如應對地球氣候問題、加速科學探索,以及模擬工作流程以求加速完成工作。

 NVIDIA SimNet 工具組

產品設計模擬工作流程

NVIDIA SimNet 是採用人工智慧的端對端模擬框架,以創新的 PINN 架構為基礎。SimNet 協助解決了多重物理問題,而能執行自動設計空間探索,不僅速度較傳統模擬加快 1,000 倍,且具備數個數值解算器的精準度。
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高效能運算與人工智慧應用在許多地球科學情境

地球模型系統

高效能運算與人工智慧應用在許多地球科學情境,包括極端天氣預報、物理模擬、即時預報、中期預報、量測不確定性、偏差修正、生成對抗網路、資料圖像修復、網路與高效能運算耦合、具備物理資訊的神經網路和地球工程等。
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NGC 目錄提供最新版本人工智慧和高效能運算的容器

活用 NGC 提供的高效能運算與人工智慧軟體

NGC 目錄提供最新版本人工智慧、高效能運算和視覺化軟體的容器。
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加速科學探索的腳步

加速科學探索的腳步

無論是高能物理、生命科學或醫療照護,深度學習和人工智慧與傳統高效能運算的融合,加快了科學發現的步伐。
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