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[导读]桑迪亚实验室正在利用检索增强生成(RAG)技术创建 Kokkos 数据库,并将其与 AI 模型打通。研究人员采用不同的 RAG 方法进行实验,初步测试显示出了可喜的成果。

生成式 AI 正在众多国家实验室和企业实验室中“生根发芽”,加速商业和科学领域的高性能计算发展。

桑迪亚国家实验室的研究人员致力于使用 Kokkos 自动生成代码。Kokkos 是一种并行编程语言,专门用于全球最强大的超级计算机设计。

这是一项十分庞大的工程。这种专门的语言由多个国家实验室的研究人员开发,可以处理在数万个处理器上运行任务时出现的细微差别。

桑迪亚实验室正在利用检索增强生成(RAG)技术创建 Kokkos 数据库,并将其与 AI 模型打通。研究人员采用不同的 RAG 方法进行实验,初步测试显示出了可喜的成果。

科学家将要评估的 RAG 选项包括了诸如 NeMo Retriever 等基于云的服务。

桑迪亚实验室极大规模计算高级经理 Robert Hoekstra 表示:“NVIDIA 提供的丰富工具帮助我们大大加快了 HPC 软件开发人员的工作速度。”

通过模型调校和 RAG 构建智能助手只是一个开始。研究人员的最终目标是采用经过气候、生物和材料科学等领域的科学数据训练而成的基础模型。

风暴预测

天气预报领域的研究人员和企业正在采用 NVIDIA Earth-2 中的生成式 AI 模型 CorrDiff。Earth-2 是一套用于天气和气候研究的服务和软件。

CorrDiff 可以将传统大气模型的 25 公里分辨率降至 2 公里,并将可合并的预报数量扩大 100 倍以上,从而提高预测的可信度。

位于弗吉尼亚州维也纳的 Spire 公司通过自己的微型卫星网络采集数据。该公司的机器学习和建模负责人 Tom Gowan 表示:“这是一项富有前景的创新我们计划在全球和地区性 AI 预测中利用这种模型,以获得更加丰富的洞察。”

他在最近的一次采访中表示,生成式 AI 可以实现更加快速、准确的预测。

他还补充道:“这确实是气象学领域的一次巨大飞跃。通过与 NVIDIA 合作,我们可以使用世界上最好的 GPU,它们对训练和推理任务而言是最可靠性、最快速和最高效的。”

总部位于瑞士的 Meteomatics 公司最近宣布,计划将 NVIDIA 的生成式 AI 平台用于其天气预报业务。

Meteomatics 公司创始人兼首席执行官 Martin Fengler 表示:“通过与 NVIDIA 合作,我们将帮助能源公司实现最大限度的可再生能源利用,并通过快速、准确的天气波动洞察提高其盈利能力。”

通过生成基因推动医学研究

阿贡国家实验室的科学家正在利用这项技术生成基因序列,以便更好地了解 COVID-19 背后的病毒。他们一项获奖的模型 GenSLMs 所生成的模拟结果与现实世界中的 SARS-CoV-2 变体非常相似。

首席研究员 Arvind Ramanathan 在一篇博客中写道:“通过了解基因组的不同部分如何共同进化,我们找到了关于病毒可能如何发展出新弱点或产生新抗药性的线索。”

GenSLMs 使用超过 1.1 亿个基因组序列,在多台搭载 NVIDIA Tensor Core GPU 的超级计算机(包括阿贡实验室的 Polaris 系统、美国能源部的 Perlmutter 和 NVIDIA 的 Selene)上训练而成。

微软开发新型材料

微软研究院展示了生成式 AI 如何加速材料科学领域的工作。

其 MatterGen 模型可以生成具有所需特性的新型稳定材料。这种方法可以指定想要开发材料的化学、磁性、电子、机械等特性。

谈及在 Azure AI 基础架构上使用 NVIDIA Tensor Core GPU 上训练而成的模型时,微软研究院的团队表示:“我们相信 MatterGen 模型是 AI 技术在材料设计领域迈出的重要一步。”

Carbon3D 等公司已经在寻找新机会,以将生成式 AI 应用于商业 3D 打印中的材料科学研究。

这仅仅是研究人员利用生成式 AI 推动 HPC 和科学发展的开始。借助 NVIDIA 的 GPU,他们的工作效率将提升到新的水平。

了解更多有关 NVIDIA Modulus(Earth-2 平台中的关键组件,用于构建遵循物理定律的 AI 模型)和 NVIDIA Megatron-Core(用于调校和训练大语言模型的 NeMo 库)等工具的信息。

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