NVIDIA accélère l'IA, les jumeaux numériques, l'informatique quantique et le HPC Edge à l'ISC 2022

Les chercheurs aux prises avec les grands défis d’aujourd’hui gagnent du terrain grâce au calcul accéléré, comme cela a été présenté à l’ISC, le rassemblement annuel européen d’experts en calcul intensif.

Certains construisent des jumeaux numériques pour simuler de nouvelles sources d’énergie. Certains utilisent AI + HPC pour scruter profondément le cerveau humain.

D’autres poussent le HPC à la pointe avec des instruments très sensibles ou accélèrent les simulations sur des systèmes quantiques hybrides, a déclaré Ian Buck, vice-président du calcul accéléré chez NVIDIA, lors d’une adresse spéciale ISC à Hambourg.

Livrer 10 exaflops IA

Par exemple, un nouveau supercalculateur du Laboratoire national de Los Alamos (LANL) appelé Venado fournira 10 exaflops de performances d’IA pour faire avancer les travaux dans des domaines tels que la science des matériaux et les énergies renouvelables.

Les chercheurs du LANL ciblent des accélérations 30x dans leurs applications informatiques multi-physiques avec des GPU, des CPU et des DPU NVIDIA dans le système, nommé d’après un pic dans le nord du Nouveau-Mexique.

Venado utilisera NVIDIA Grace Hopper Superchips pour exécuter des charges de travail jusqu’à 3 fois plus rapidement que les GPU précédents. Il contient également des superpuces de processeur NVIDIA Grace pour fournir deux fois les performances par watt des processeurs traditionnels sur une longue traîne d’applications non accélérées.

BlueField prend de l’ampleur

Le système LANL est l’un des derniers parmi de nombreux autres dans le monde à adopter les DPU NVIDIA BlueField pour décharger et accélérer les tâches de communication et de stockage des processeurs hôtes.

De même, le Texas Advanced Computing Center ajoute des DPU BlueField-2 au réseau NVIDIA Quantum InfiniBand sur Lonestar6. Il deviendra une plate-forme de développement pour le supercalcul natif du cloud, hébergeant plusieurs utilisateurs et applications avec des performances bare metal tout en isolant en toute sécurité les charges de travail.

“C’est l’architecture de choix pour les supercalculateurs de nouvelle génération et les clouds HPC”, a déclaré Buck.

Exascale en Europe

En Europe, NVIDIA et SiPearl collaborent pour étendre l’écosystème de développeurs construisant l’informatique exascale sur Arm. Le travail aidera les utilisateurs de la région à porter des applications sur des systèmes qui utilisent les processeurs Rhea de SiPearl et les futurs processeurs basés sur Arm, ainsi que les technologies de calcul et de mise en réseau accélérées de NVIDIA.

Le Center for Computational Sciences du Japon, à l’Université de Tsukuba, associe des GPU NVIDIA H100 Tensor Core et des processeurs x86 sur une plate-forme NVIDIA Quantum-2 InfiniBand. Le nouveau supercalculateur s’attaquera à des emplois dans les domaines de la climatologie, de l’astrophysique, du big data, de l’IA, etc.

Le nouveau système rejoindra les 71% de la dernière liste TOP500 des supercalculateurs qui ont adopté les technologies NVIDIA. En outre, 80 % des nouveaux systèmes de la liste utilisent également des GPU NVIDIA, des réseaux ou les deux, et la plate-forme réseau de NVIDIA est l’interconnexion la plus populaire pour les systèmes TOP500.

Les utilisateurs HPC adoptent les technologies NVIDIA car elles offrent les performances applicatives les plus élevées pour les charges de travail de supercalcul établies – simulation, apprentissage automatique, traitement de périphérie en temps réel – ainsi que pour les charges de travail émergentes telles que les simulations quantiques et les jumeaux numériques.

Mise sous tension avec Omniverse

Montrant ce que ces systèmes peuvent faire, Buck a joué une démonstration d’une centrale électrique à fusion virtuelle que des chercheurs de l’Autorité britannique de l’énergie atomique et de l’Université de Manchester sont en train de construire dans NVIDIA Omniverse. Le jumeau numérique vise à simuler en temps réel l’ensemble de la centrale électrique, ses composants robotiques, voire le comportement du plasma de fusion en son cœur.

NVIDIA Omniverse, une plateforme de collaboration de conception 3D et de simulation mondiale, permet aux chercheurs distants du projet de travailler ensemble en temps réel tout en utilisant différentes applications 3D. Ils visent à améliorer leur travail avec NVIDIA Modulus, un cadre pour créer des modèles d’IA basés sur la physique.

“C’est un travail incroyablement complexe qui ouvre la voie aux sources d’énergie renouvelables propres de demain”, a déclaré Buck.

IA pour l’imagerie médicale

Séparément, Buck a décrit comment les chercheurs ont créé une bibliothèque de 100 000 images synthétiques du cerveau humain sur NVIDIA Cambridge-1, un superordinateur dédié aux progrès de la santé avec l’IA.

Une équipe du King’s College de Londres a utilisé MONAI, un cadre d’IA pour l’imagerie médicale, pour générer des images réalistes qui peuvent aider les chercheurs à voir comment se développent des maladies comme la maladie de Parkinson.

“C’est un excellent exemple de HPC+AI apportant une réelle contribution à la communauté scientifique et de la recherche”, a déclaré Buck.

HPC à la pointe

De plus en plus, le travail HPC s’étend au-delà du centre de calcul intensif. Les observatoires, les satellites et les nouveaux types d’instruments de laboratoire doivent diffuser et visualiser les données en temps réel.

Par exemple, le travail en microscopie à feuille de lumière au Lawrence Berkeley National Lab utilise NVIDIA Clara Holoscan pour voir la vie en temps réel à l’échelle du nanomètre, un travail qui nécessiterait plusieurs jours sur les processeurs.

Pour aider à amener le supercalcul à la périphérie, NVIDIA développe Holoscan pour HPC, une version hautement évolutive de notre logiciel d’imagerie pour accélérer toute découverte scientifique. Il fonctionnera sur des plates-formes accélérées, des modules et appliances Jetson AGX aux serveurs quad A100.

« Nous sommes impatients de voir ce que les chercheurs feront avec ce logiciel », a déclaré Buck.

Accélérer les simulations quantiques

Dans un autre vecteur de calcul intensif, Buck a rendu compte de l’adoption rapide de NVIDIA cuQuantum, un kit de développement logiciel pour accélérer les simulations de circuits quantiques sur les GPU.

Des dizaines d’organisations l’utilisent déjà dans la recherche dans de nombreux domaines. Il est intégré aux principaux frameworks logiciels quantiques afin que les utilisateurs puissent accéder à l’accélération GPU sans aucun codage supplémentaire.

Plus récemment, AWS a annoncé la disponibilité de cuQuantum dans son service Braket. Et il a démontré comment cuQuantum peut fournir une accélération jusqu’à 900x sur les charges de travail d’apprentissage automatique quantique tout en réduisant les coûts de 3,5x.

“L’informatique quantique a un potentiel énorme, et la simulation d’ordinateurs quantiques sur des supercalculateurs GPU est essentielle pour nous rapprocher d’une informatique quantique précieuse”, a déclaré Buck. “Nous sommes vraiment ravis d’être à l’avant-garde de ce travail”, a-t-il ajouté.

Une vidéo de l’adresse complète sera publiée ici le mardi 31 mars à 9h PT.