إنفيديا تساعد في إنشاء أكبر خريطة ثلاثية الأبعاد للكون

تم تشغيل Perlmutter بواسطة NVIDIA والمركز القومي للحوسبة العلمية لأبحاث الطاقة (NESC).

ووصف بيرلماتر بأنه أسرع كمبيوتر عملاق في العالم لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي.

يحتوي الكمبيوتر العملاق على 6144 NVIDIA A100 Tensor Core GPUs.

تم تكليفه بتجميع أكبر خريطة ثلاثية الأبعاد للكون المرئي ، من بين مشاريع أخرى.

قالت Nvidia إن Perlmutter هو أسرع نظام على هذا الكوكب في معالجة أحمال العمل باستخدام الرياضيات الدقيقة المختلطة 16 بت و 32 بت المستخدمة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

وفي وقت لاحق من هذا العام ، ستضيف المرحلة الثانية المزيد من قوة الحوسبة الفائقة للذكاء الاصطناعي إلى Perlmutter.

كتب NVIDIA في أحد المشروعات أن الكمبيوتر العملاق يساعد في تجميع أكبر خريطة ثلاثية الأبعاد للكون المرئي حتى الآن.

يعالج الكمبيوتر البيانات من أداة التحليل الطيفي للطاقة المظلمة (DESI). إنها نوع من الكاميرات الكونية التي يمكنها التقاط ما يصل إلى 5000 مجرة ​​في تعريض واحد.

على سبيل المثال ، يحتاج الباحثون إلى سرعة وحدات معالجة الرسومات في Perlmutter لأخذ عشرات التعريضات من ليلة واحدة لمعرفة المكان الذي يجب توجيه DESI إليه في الليلة التالية.

قد يستغرق إعداد بيانات لمدة عام للنشر أسابيع أو شهورًا عبر الأنظمة السابقة. لكن يجب أن يساعدهم Perlmutter في إنجاز المهمة في أقل من بضعة أيام.

Nvidia والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي:

يستكشف الناس نماذج أكبر وأكبر من الشبكات العصبية ، وهناك طلب للوصول إلى موارد أكثر قوة.

يلبي Perlmutter هذه الحاجة إلى الذكاء الاصطناعي مع وحدات معالجة الرسومات A100 ، ونظام ملفات فلاش كامل ، وقدرات دفق البيانات.

يمنح Perlmutter ما يقرب من 7000 باحث مدعومين من NERSC إمكانية الوصول إلى 4 حوسبة مختلطة الدقة بأداء exaFLOPS لمشاريع علمية مدعومة بالذكاء الاصطناعي.

بالإضافة إلى مشروع رسم الخرائط DESI ، يقضي الباحثون وقتًا مع الحواسيب العملاقة في العمل في مجالات مثل علم المناخ.

يساعد Perlmutter في التحقيق في التفاعلات دون الذرية لاكتشاف مصادر الطاقة الخضراء.

قالت NVIDIA إن هذا المشروع يتطلب مزيجًا خاصًا من الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء التي يوفرها Perlmutter.

بالكاد تستطيع الحواسيب العملاقة التقليدية التعامل مع الرياضيات المطلوبة لتوليد محاكاة لعدد قليل من الذرات على مدى بضع نانو ثانية باستخدام برنامج مثل Quantum Espresso.

يمكن للعلماء دراسة المزيد من الذرات على فترات زمنية أطول من خلال الجمع بين المحاكاة عالية الدقة والتعلم الآلي.

القدرة على الاستفادة من الذكاء الاصطناعي في الحوسبة الفائقة تجعل الباحثين متفائلين بشأن DESI.

يهدف المشروع أيضًا إلى تسليط الضوء على الطاقة المظلمة ، الفيزياء الغامضة وراء التوسع المتسارع للكون.

مقالات ذات صلة

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

زر الذهاب إلى الأعلى