科學家和研究人員正在利用 NVIDIA 技術將生成式 AI 應用于代碼生成、天氣預報、遺傳學和材料科學領域的 HPC 工作。

生成式 AI 正在眾多國家實驗室和企業實驗室中“生根發芽”，加速商業和科學領域的高性能計算發展。

桑迪亞國家實驗室的研究人員致力于使用 Kokkos 自動生成代碼。Kokkos 是一種并行編程語言，專門用于全球最強大的超級計算機設計。

這是一項十分龐大的工程。這種專門的語言由多個國家實驗室的研究人員開發，可以處理在數萬個處理器上運行任務時出現的細微差別。

桑迪亞實驗室正在利用檢索增強生成（RAG）技術創建 Kokkos 數據庫，并將其與 AI 模型打通。研究人員采用不同的 RAG 方法進行實驗，初步測試顯示出了可喜的成果。

科學家將要評估的 RAG 選項包括了諸如 NeMo Retriever 等基于云的服務。

桑迪亞實驗室極大規模計算高級經理 Robert Hoekstra 表示：“NVIDIA 提供的豐富工具幫助我們大大加快了 HPC 軟件開發人員的工作速度。”

通過模型調校和 RAG 構建智能助手只是一個開始。研究人員的最終目標是采用經過氣候、生物和材料科學等領域的科學數據訓練而成的基礎模型。

風暴預測

天氣預報領域的研究人員和企業正在采用 NVIDIA Earth-2 中的生成式 AI 模型 CorrDiff。Earth-2 是一套用于天氣和氣候研究的服務和軟件。

CorrDiff 可以將傳統大氣模型的 25 公里分辨率降至 2 公里，并將可合并的預報數量擴大 100 倍以上，從而提高預測的可信度。

位于弗吉尼亞州維也納的 Spire 公司通過自己的微型衛星網絡采集數據。該公司的機器學習和建模負責人 Tom Gowan 表示：“這是一項富有前景的創新，我們計劃在全球和地區性 AI 預測中利用這種模型，以獲得更加豐富的洞察。”

他在最近的一次采訪中表示，生成式 AI 可以實現更加快速、準確的預測。

他還補充道：“這確實是氣象學領域的一次巨大飛躍。通過與 NVIDIA 合作，我們可以使用世界上最好的 GPU，它們對訓練和推理任務而言是最可靠性、最快速和最高效的。”

總部位于瑞士的 Meteomatics 公司最近宣布，計劃將 NVIDIA 的生成式 AI 平臺用于其天氣預報業務。

Meteomatics 公司創始人兼首席執行官 Martin Fengler 表示：“通過與 NVIDIA 合作，我們將幫助能源公司實現最大限度的可再生能源利用，并通過快速、準確的天氣波動洞察提高其盈利能力。”

通過生成基因推動醫學研究

阿貢國家實驗室的科學家正在利用這項技術生成基因序列，以便更好地了解 COVID-19 背后的病毒。他們一項獲獎的模型 GenSLMs 所生成的模擬結果與現實世界中的 SARS-CoV-2 變體非常相似。

首席研究員 Arvind Ramanathan 在一篇博客中寫道：“通過了解基因組的不同部分如何共同進化，我們找到了關于病毒可能如何發展出新弱點或產生新抗藥性的線索。”

GenSLMs 使用超過 1.1 億個基因組序列，在多臺搭載 NVIDIA Tensor Core GPU 的超級計算機（包括阿貢實驗室的 Polaris 系統、美國能源部的 Perlmutter 和 NVIDIA 的 Selene）上訓練而成。

微軟開發新型材料

微軟研究院展示了生成式 AI 如何加速材料科學領域的工作。

其 MatterGen 模型可以生成具有所需特性的新型穩定材料。這種方法可以指定想要開發材料的化學、磁性、電子、機械等特性。

談及在 Azure AI 基礎架構上使用 NVIDIA Tensor Core GPU 上訓練而成的模型時，微軟研究院的團隊表示：“我們相信 MatterGen 模型是 AI 技術在材料設計領域邁出的重要一步。”

Carbon3D 等公司已經在尋找新機會，以將生成式 AI 應用于商業 3D 打印中的材料科學研究。

這僅僅是研究人員利用生成式 AI 推動 HPC 和科學發展的開始。借助 NVIDIA 的 GPU，他們的工作效率將提升到新的水平。

審核編輯：劉清