AI 與加速計算和高性能計算相結(jié)合，形成了推動超指數(shù)級進步的數(shù)字飛輪

黃仁勛稱：“得益于各種進步，我們正處在行業(yè)高性能計算革命的開端?！?/p>

在下方的簡短訪談中，NVIDIA 首席執(zhí)行官向歐洲高性能計算專家們描述了我們一生中最強大的技術(shù)趨勢的緣起和遠景。

高性能計算正在經(jīng)歷多米諾骨牌效應(yīng)，這種效應(yīng)始于幾十年前，常見于學(xué)術(shù)研究中心內(nèi)的模擬仿真方面。此類實驗室的研究工作吸引了航空航天、醫(yī)療健康等多個行業(yè)的注意，但他們發(fā)現(xiàn)，這些研究所需的大型計算量是在當(dāng)時完全無法滿足的，直到后來加速計算和深度學(xué)習(xí)出現(xiàn)，人們才重新看到曙光。

在這兩種技術(shù)力量的推動下，多米諾骨牌正在倒下，并向四面八方散開。

黃仁勛在為法國 Teratec 活動致辭時表示：“當(dāng)我們聽到數(shù)字生物學(xué)革命、未來工廠革命或數(shù)字孿生革命時，他們都有同樣的內(nèi)因在推動發(fā)展?！?/p>

多米諾骨牌效應(yīng)推動實現(xiàn)超指數(shù)級發(fā)展

可以用簡單的算術(shù)來描述這種多米諾骨牌效應(yīng)：高性能計算 + 加速計算 + 深度學(xué)習(xí)。

近期科學(xué)抗擊新冠肺炎疫情的一個例子體現(xiàn)了該公式的強大成效。

數(shù)十年來，科學(xué)家們一直在嘗試模擬原子的相互作用方式，這項工作對于推進化學(xué)研究、研制出更好的藥物至關(guān)重要。難題在于如何實現(xiàn)觀察記錄復(fù)雜生物學(xué)機制。

例如，有一個團隊在 2016 年取得了里程碑式的成就，利用 GPU 對 100 萬個原子進行建模加速，用時僅 20 納秒。去年，由加州大學(xué)圣地亞哥分校 （UCSD） 研究員 Rommie Amaro 領(lǐng)導(dǎo)的一個研究團隊利用 GPU 和深度學(xué)習(xí)，展示了健康的細(xì)胞是如何感染新型冠狀病毒的。該團隊在 Summit 超級計算機上對 3.05 億個原子進行了模擬，用時僅 1 毫秒，突破了極限。

在這 15 年間當(dāng)中，速度增加了 1，000 多萬倍。黃仁勛稱這是以超指數(shù)級、超摩爾定律的速度實現(xiàn)的進步。

為各行各業(yè)提供有意義的洞察

這些數(shù)字令人震驚，更了不起的是，研究人員借助仿真模擬首次看到了新型冠狀病毒刺突蛋白感染健康細(xì)胞的復(fù)雜機制。

各行各業(yè)都希望擁有這種變革性的洞察力。因此，企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者們開始利用 Amaro 團隊及許多其他科學(xué)家們所開創(chuàng)的技術(shù)。

制藥公司正在利用經(jīng)由 GPU 加速的模擬和 AI 來加速藥物發(fā)現(xiàn)。寶馬等汽車制造商正在利用此類技術(shù)實現(xiàn)整個工廠的建模。歐洲的 DestinE 項目將打造地球的數(shù)字孿生體，這種仿真只有結(jié)合高性能計算與 AI 才能實現(xiàn)。

如今模擬仿真在很多方面影響著人們的生活。例如，互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)使用推薦系統(tǒng)來了解我們喜歡購買、閱讀和觀看的內(nèi)容。推薦系統(tǒng)實際上是對人類偏好的模擬，該模擬基于包含數(shù)百種產(chǎn)品和客戶特征的幾十億數(shù)據(jù)點所呈現(xiàn)的模式而實現(xiàn)。

在這方面，NVIDIA 創(chuàng)造了黃仁勛所稱的 “仿真文化”。

早期，我們構(gòu)建了一種基礎(chǔ)架構(gòu)，通過仿真技術(shù)確保像數(shù)百億晶體管賦能的 NVIDIA A100 Tensor Core GPU 這樣的復(fù)雜設(shè)計在第一次迭代后即可開始量產(chǎn)。

相比之下，許多芯片制造商會經(jīng)歷漫長而昂貴的試錯過程，通過制作多個設(shè)計以確保所有細(xì)節(jié)正確。

整裝待發(fā)

這場行業(yè)高性能計算革命將席卷數(shù)據(jù)中心、公有云和混合云以及邊緣網(wǎng)絡(luò)。黃仁勛稱：“應(yīng)用的多樣性和系統(tǒng)瓶頸將推動系統(tǒng)架構(gòu)的多樣性……而這正是 ARM 的魅力所在”。他指的是 NVIDIA 去年 9 月宣布的收購計劃。

ARM 開放、可定制的處理器架構(gòu)已經(jīng)支持：

● 用于云計算的 Amazon Graviton

● Ampere Computing 的 Altra 處理器

● 用于存儲服務(wù)器和 5G 基站的 Marvell 芯片

● 基于 Fujitsu 處理器的日本富岳 （Fugaku） 超級計算機

● SiPearl，用于歐洲百億億級 （Exascale） 系統(tǒng)的 CPU

● NVIDIA Grace，為應(yīng)對 AI 等大數(shù)據(jù)難題量身打造的 CPU

作為移動和嵌入式系統(tǒng)的領(lǐng)導(dǎo)者，ARM 仍需再攀高峰，建立強大的高性能計算生態(tài)系統(tǒng)。

作為移動和嵌入式系統(tǒng)的領(lǐng)導(dǎo)者，ARM 仍需再攀高峰，建立強大的高性能計算生態(tài)系統(tǒng)

黃仁勛表示：“我們相信，將 ARM 模式應(yīng)用到高性能計算的時機已經(jīng)到來。”他補充道：“NVIDIA 可以快速開啟基于 ARM 的高性能計算生態(tài)系統(tǒng)”。同時指出，我們有超過 250 萬名開發(fā)者，這些開發(fā)者基于 CUDA 加速的軟件下載量達到 2500 萬次。

NVIDIA 和 ARM 的聯(lián)手將進一步加速高性能計算生態(tài)系統(tǒng)的發(fā)展，并推動剛剛開始的行業(yè)高性能計算革命。

黃仁勛最后總結(jié)道：“行業(yè)面臨的問題不再是計算機能夠做什么，而是誰率先利用它來推動行業(yè)的革新。”

編輯：jq