胰島素、脊髓灰質炎疫苗、元素周期表，幾乎每個學術研究領域都有數不盡的發現。

分布在世界各地的大學高校和研究機構都在各個領域扮演著發現者和創新者的角色，大學教授和研究人員們正在其所處學科中孜孜不倦地尋找答案，來解決那些最困難的問題。

憑借性能強大的GPU計算資源，如今學者們可以借助AI、機器學習和數據科學的力量來加速推進各自領域的研究進程。

AI在天體物理學和天文學領域的應用

關于宇宙是如何起源的？黑洞是如何運轉的？人類有著數不盡的疑問。一支來自多倫多大學（UniversityofToronto）的研究團隊正在利用深度學習技術來解析月球隕石坑的衛星圖像，幫助科學家評估有關太陽系歷史的理論。

P8超級計算機，位于SciNet HPC Consortium，借助其搭載的NVIDIA GPU運行該神經網絡，神經網絡可以在僅僅幾個小時內發現6,000個新的隕石坑——這幾乎是過去幾十年中科學家們通過手工識別方式發現的隕石坑數量的2倍。

在伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校（UniversityofIllinois,Urbana-Champaign0的國家超級計算應用中心(NationalCenterforSupercomputingApplications)，研究人員們正在利用深度學習來探測和分析引力波，這些引力波是由于黑洞等大規模行星之間發生碰撞所引發的。

此外，來自于加州大學圣克魯茲分校（University of California, Santa Cruz）和普林斯頓大學（Princeton University）的科學家們也一直在使用NVIDIA GPU來更好地研究星系的形成過程。

GPU在生物學中的應用

深度學習也為科學家們研究地球生物提供了強有力的工具。來自美國史密森尼學會（SmithsonianInstitution）和哥斯達黎加理工學院（CostaRicaInstituteofTechnology）的研究人員們正在借助大規模數據分析和GPU加速的深度學習技術對植物進行識別，通過圖像分類模型對博物館標本中記錄的生物進行分類。

馬里蘭大學（University of Maryland）的研究人員們正在利用NVIDIA GPU研究生物進化歷史。借助于一個名為BEAGLE的軟件工具，該團隊正在研究不同病毒之間的潛在聯系。

此外，在澳大利亞蒙納士大學（Australia’sMonashUniversity），研究人員們正在開發一種超級藥物來應對那些對抗生素有抗藥性的超級細菌。利用一種名為冷凍電子顯微鏡的工藝，術研究人員能夠以極高的分辨率對分子進行分析。借助于一臺由超過150個NVIDIA GPU賦力的超級計算機，該團隊能夠在幾日內完成原本需要數月才能完成的圖像模型解析。

AI在地球和環境科學中的應用

地質學家和氣象學家們會通過使用數據流來分析自然環境，并預測環境將如何隨時間發生變化。

全球各地每年都會發生數百次自然災害。其中一些災害，例如颶風，可以在登陸前幾天就被發現；而有些自然災害，例如地震和龍卷風，卻會毫無征兆地突然爆發。

在加州理工學院（Caltech），研究人員們正在借助深度學習技術對超過250,000場過去發生過的地震進行地震分析。這項工作將有助于指導地震預警系統的開發，從而可以在地震發生前，給政府部門，交通部門和能源公司發出預警，讓他們可以及時停運列車或能源管線，從而將損失降至最低。

深度學習技術也可以用于災后應對工作，使用深度學習技術分析衛星圖像，評估受損狀況，可以幫助災害應對人員決定應該把救援資源集中部署在哪些位置。德國領先的研究中心DFKI正在使用NVIDIA DGX-2AI超級計算機來實現這一目標。

氣象學家們在預測未來全球氣溫變化的時候，也需要依賴于GPU來處理復雜的數據集一位來自于哥倫比亞大學（ColumbiaUniversity）的研究人員正在利用深度學習來更好地表示氣候模型中的云，從而實現更清晰分辨率的模型，并改進對極端降水的預測。

AI在人文學中的應用

對AI和GPU加速的應用遠不止于生物和物理科學，在考古學、社會學和文學領域也有著廣泛應用。

兩千年前，維蘇威火山（MountVesuvius）大規模爆發，噴發出來的巖漿和火山灰淹沒了龐貝（Pompeii）和鄰近的城市。在這場火山爆發中，一座裝滿莎草紙卷軸的圖書館也被熔漿席卷，300多年前，這些卷軸被人發現，但是由于卷軸已經被熾熱的熔漿粘接在了一起，而無法閱讀。一位來自肯塔基大學（UniversityofKentucky）的計算機科學教授發明了一種深度學習工具，可以自動檢測這些卷軸的每一層，并將其虛擬展開，從而讓學者們可以閱讀上面的內容。

此外，對于幾個世紀前的文學作品，人文學科的研究者們經常會將頁面掃描或拍照，轉化為數碼格式，進行閱讀。但是，對于一些使用古老字體書寫的文學作品，電腦無法以文本格式識別這些文字。這意味著學者們將無法通過搜索引擎，查找作品中特定的某一頁，或者反復分析特定詞匯的用法。

眾多歐洲研究人員們正在利用AI研究德國早期的印刷文本，和收藏在梵蒂岡秘密檔案館（VaticanSecretArchives）中的12世紀教皇親筆書信。通過AI將手寫稿件錄入成電子文檔，免去了漫長且昂貴的人工錄入過程。

AI在醫藥領域的應用

AI和GPU也被廣泛應用于醫療健康和醫藥研究中。在大學中，這些技術也正在被用于醫學影像、藥物發明和其它的應用領域的新工具開發工作中。

其中，MIT的研究人員們正在利用神經網絡通過乳房放***密度，并借此創建了一個工具來幫助放射科醫生讀取放射照片，并提高乳房攝影師密度評估的一致性。

此外，在醫藥發現領域，借助于深度學習和GPU的計算性能，科學家們能夠挖掘出數十億種潛在的藥物化合物，從而更快地為那些目前無法治愈的疾病尋求治療方法。

其中，一位來自于匹茲堡大學（UniversityofPittsburgh）的教授正在利用神經網絡來提高分子對接的速度和準確性，這是一種數字模擬藥物分子與體內靶蛋白結合的技術。

GPU在基礎物理學中的應用

物理學研究人員們會通過模擬一些最復雜的分子互動來測試世界的運行規律。這些試驗需要大規模的算力——例如普林斯頓大學（PrincetonUniversity）和葡萄牙的TécnicoLisboa，利用深度學習技術研究和預測核聚變反應堆中的等離子體行為。

如果能夠在聚變反應期間甚至在其發生前的30毫秒內預測到可能引發破壞性事件的危險信號，就可以讓科學家有足夠長的時間來利用這種潛在的無碳能源。

在瑞士的伯爾尼大學（UniversityofBern），一個研究團隊正在分析重力對反物質的影響。反物質是一種罕見的物質，它在與普通粒子碰撞后會發生湮滅，釋放能量。通過GPU，科學見能夠進一步研究在物質與反物質碰撞的過程中粒子間相互作用的方式。

RAPIDS賦力機器學習和數據分析

不僅是深度學習，研究人員也會依賴于機器學習和數據分析來推動他們的工作。RAPIDS，由CUDA-X AIGPU加速，能夠讓數據科學家通過一個強大的軟件庫平臺來實現GPU加速。

RAPIDS是一個開源平臺，將Python數據科學庫與最底層的CUDA相集成。它能夠將訓練時間從幾天縮短至幾小時，或從幾小時縮短至幾分鐘—從而讓數據科學家們可以更快地迭代他們的分析工作流程，從他們的數據集中提出更多的問題，并更快地獲得答案。

將數據存儲到GPU內存中的能力讓學者們可以嘗試用不同的算法處理數據集，而無需在GPU內存和主機之間移動數據的耗時過程。RAPIDS還具有允許不同的軟件庫之間的互操作性，包括數據分析，機器學習，圖像分析和單一數據格式下的深度學習算法。