Кароліна Бішоп
18 листопада 2025 05:48
Прискорені обчислення та ШІ трансформували наукові системи, при цьому графічні процесори ведуть у питанні ефективності та можливостей, згідно з даними NVIDIA.
Прискорені обчислення суттєво змінили ландшафт наукових систем, а графічні процесори NVIDIA стали на чолі цієї трансформації. Згідно з доповіддю NVIDIA, впровадження графічних процесорів, спочатку розроблених для ігор, зросло, щоб перебудувати суперкомп'ютери та просунути можливості штучного інтелекту в наукових обчисленнях.
Зростання систем на базі GPU
Історично доміновані архітектурами на базі ЦП, високопродуктивні обчислення зазнали парадигмального зсуву. У 2019 році майже 70% з TOP100 систем високопродуктивних обчислень покладалися виключно на ЦП. Проте ця цифра різко зменшилася до менш ніж 15% сьогодні, з 88 з TOP100 систем, які тепер працюють на прискорених обчисленнях, переважно за рахунок графічних процесорів NVIDIA.
Цей зсув ілюструє суперкомп'ютер JUPITER у Forschungszentrum Jülich, який є відмінною рисою цієї нової ери. JUPITER може похвалитися рівнем ефективності 63,3 гігафлопс на ват і забезпечує чудові 116 екзафлопс штучного інтелекту, що підкреслює зростаючу важливість штучного інтелекту в суперкомп'ютерах.
ШІ як каталізатор змін
Революція штучного інтелекту, підживлювана платформами на зразок NVIDIA CUDA-X, сприяла розвитку можливостей суперкомп'ютерів. Ці системи тепер пропонують безпрецедентну обчислювальну потужність ШІ, що дозволяє досягати проривів у критично важливих сферах, таких як моделювання клімату, відкриття ліків і квантове моделювання. Ця еволюція підкреслює інтеграцію AI FLOPS як нової стандартизації наукових досягнень.
Дженсен Хуанг, засновник і генеральний директор NVIDIA, передбачив цю трансформацію, прогнозуючи глибокий вплив штучного інтелекту на найпотужніші обчислювальні системи світу. Введення глибокого навчання забезпечило потужний інструмент для вирішення деяких із найскладніших наукових проблем у світі.
Наслідки для майбутнього
Наслідки цієї трансформації виходять за межі простих технологічних досягнень. Інтеграція симуляцій та штучного інтелекту в масштабах обіцяє покращити наукові можливості в різних дисциплінах. Швидші та точніші прогнози погоди, прориви в геноміці та симуляції складних систем, таких як термоядерні реактори, є лише кількома прикладами потенційних переваг.
Злиття енергоефективності та архітектур, що керуються штучним інтелектом, не лише зробило екза-обчислення можливим, але й практичним для AI-додатків. Оскільки решта світу обчислень слідує цьому прикладу, поєднання симуляцій та штучного інтелекту має стати визначальною рисою майбутніх наукових зусиль.
Для отримання додаткової інформації відвідайте блог NVIDIA.
Джерело зображення: Shutterstock
Застереження: Інформація на цій сторінці може походити від третіх осіб і не відображає погляди або думки Gate. Вміст, що відображається на цій сторінці, є лише довідковим і не є фінансовою, інвестиційною або юридичною порадою. Gate не гарантує точність або повноту інформації і не несе відповідальності за будь-які збитки, що виникли в результаті використання цієї інформації. Інвестиції у віртуальні активи пов'язані з високим ризиком і піддаються значній ціновій волатильності. Ви можете втратити весь вкладений капітал. Будь ласка, повністю усвідомлюйте відповідні ризики та приймайте обережні рішення, виходячи з вашого фінансового становища та толерантності до ризику. Для отримання детальної інформації, будь ласка, зверніться до
Застереження.
