Высокопроизводительные вычисления и ИИ могут использоваться в самых разных областях, включая лабораторные исследования, инженерные виды деятельности и прогнозирование финансового рынка.
Известно, что ускоренные вычисления помогают исследователям быстрее совершать научные открытия. Вместе с тем специалисты осознали потенциал ИИ для получения высокоточных результатов, как при научном моделировании, только в гораздо более короткие сроки. Так высокопроизводительные вычислительные системы были дополнены средствами ИИ.
Высокопроизводительные вычисления и ИИ могут использоваться в самых разных областях, включая лабораторные исследования, инженерные виды деятельности и прогнозирование финансового рынка.
Исследователи совершенствуют НРС-моделирование с помощью методов ИИ, что позволяет быстрее получать данные и повышать их эффективность при выполнении научных нагрузок.
Инженеры используют ИИ для оценки различных проектов, в том числе медицинских устройств, производственных роботов и автомобильных компонентов.
Аналитики финансовых организаций используют ИИ для определения и прогнозирования рыночных тенденций, выявления мошеннических транзакций и ускорения систем онлайн-платежей.
NVIDIA позволяет ускорить исследования с помощью оптимизированного для работы на GPU ПО из каталога NVIDIA NGC™ для задач ИИ и высокопроизводительных вычислений. ПО можно развернуть на HPC-кластерах, облачных инстансах и рабочих станциях.
PyTorch — это фреймворк, обеспечивающий тензорные вычисления с GPU-ускорением. Его функциональность может быть расширена с помощью популярных библиотек Python, таких как NumPy и SciPy.
ПОДРОБНЕЕ >
TensorFlow — это платформа для машинного обучения с открытым исходным кодом. Она имеет гибкую экосистему инструментов и библиотек, что позволяет легко развертывать вычисления на различных платформах и устройствах.
ПОДРОБНЕЕ >
TorchANI — это реализация ANI на PyTorch, содержащая такие классы, как AEVComputer, ANIModel и EnergyShifter, которые могут быть конвейеризированы для вычисления энергии молекул из трехмерных координат.
ПОДРОБНЕЕ >
Узнать о показателях производительности некоторых приложений для высокопроизводительных вычислений можно на странице для разработчиков NVIDIA Developer Zone. Чтобы начать работу с GPU-ускоренными приложениями, перейдите в каталог NVIDIA NGC.
NVIDIA SimNet™ — это набор инструментов на базе нейронных сетей с физическими данными (PINN) для задач ИИ и физики. Набор инструментов помогает ученым и исследователям решать прямые и обратные задачи, а также сложности ассимиляции данных: от моделирования при помощи ИИ до сложных задач нелинейной физики
Высокопроизводительные вычисления и ИИ могут быть использованы для решения экологических проблем Земли, ускорения научных открытий, моделирования бизнес-процессов и множества других задач.
NVIDIA SimNet — это фреймворк на базе архитектуры PINN для задач ИИ и моделирования. С помощью SimNet поиск наилучшего решения при проектировании был выполнен в 1000 раз быстрее, чем с традиционным моделированием.
СМОТРЕТЬ СЕССИЮ GTC >
Высокопроизводительные вычисления и ИИ часто используются в геолого-геофизических исследованиях в таких задачах, как прогнозирование экстремальных погодных условий, эмуляция физики, сверхкраткосрочный прогноз погоды, среднесрочное прогнозирование, оценка неопределенности, поправка на смещение, генеративно-состязательные сети, PINN и геоинжиниринг.
СМОТРЕТЬ СЕССИЮ GTC >
В каталоге NGC представлены контейнеры для последних версий ПО для ИИ, высокопроизводительных вычислений и визуализации.
СМОТРЕТЬ СЕССИЮ GTC >
Конвергенция глубокого обучения и ИИ с традиционными высокопроизводительными вычислениями ускоряет научные открытия в разных областях: от физики элементарных частиц до медико-биологических наук и здравоохранения.
СМОТРЕТЬ СЕССИЮ GTC >
Узнайте подробнее о высокопроизводительных вычислениях, посмотрев видео и сессии или прочитав статьи из блога NVIDIA для разработчиков.