가속 컴퓨팅은 연구원들이 과학적 혁신을 더 빠르게 달성하도록 지원하고 있습니다. 그러나 연구원들은 과학적 시뮬레이션과 동등한 수준의 높은 정확도를 가진 결과를 훨씬 더 빨리 생성하는 데 AI가 도움이 될 수 있다는 사실을 빠르게 인지하고 있습니다. 이로 인해 고성능 컴퓨팅(HPC)에 AI의 도입이 가속화되었습니다.
HPC 및 AI는 연구실에서 일하는 연구원, 복잡한 기술 문제를 해결하는 엔지니어, 수학적 알고리즘을 사용하여 시장을 예측하는 재무 분석가를 포함한 다양한 분야의 종사자들이 사용할 수 있습니다.
연구원들은 다양한 과학적 워크로드에서 더 빠르고 더 나은 결과를 달성하기 위해 AI로 HPC 시뮬레이션을 강화하고 있습니다.
엔지니어들은 AI를 사용하여 의료 기기, 제조 로봇 및 자동차 부품을 포함한 다양한 설계를 평가하고 있습니다.
금융 기관의 분석가들은 AI를 활용하여 시장 동향을 파악 및 예측하고, 사기 거래를 신고하고, 온라인 결제 속도를 높이고 있습니다.
NVIDIA는 HPC 연구원들이 NVIDIA NGC™ 카탈로그에서 제공하는 GPU 최적화 AI 및 HPC 소프트웨어를 GPU 기반 HPC 클러스터, 클라우드 인스턴스 및 워크스테이션에 배포하고, 이를 통해 AI를 활용하도록 지원합니다.
PyTorch는 GPU 가속 텐서 컴퓨팅 프레임워크입니다. NumPy 및 SciPy와 같은 일반적인 Python 라이브러리로 기능을 확장할 수 있습니다. PYTORCH 받기 >
TensorFlow는 머신 러닝을 위한 오픈 소스 플랫폼입니다. 유연한 아키텍처로 포괄적인 도구와 라이브러리를 제공하여 다양한 플랫폼과 디바이스에서 쉽게 배포할 수 있게 해줍니다. TENSORFLOW 받기 >
TorchANI는 ANI의 PyTorch 구현이며 분자의 3D 좌표에서 분자 에너지를 계산하기 위해 파이프라인화할 수 있는 AEVComputer, ANIModel 및 EnergyShifter 같은 클래스가 포함되어 있습니다. TORCHANI 받기 >
일부 주요 HPC 애플리케이션의 성능 향상에 대해 살펴보려면 NVIDIA Developer Zone을 방문하세요. 이러한 GPU 가속 애플리케이션을 시작하려면 NVIDIA NGC를 방문하세요.
NVIDIA Modulus은 물리학 정보에 입각한 신경망(PINN) 툴킷으로, AI 및 물리학 사용과 관련된 문제를 해결합니다. AI 기반 물리학 시뮬레이션을 시작하거나 복잡한 비선형 물리학 문제를 해결하려는 경우 NVIDIA Modulus을 통해 순방향, 역방향 또는 데이터 동화 문제를 해결할 수 있습니다.
HPC와 AI는 지구의 기후 문제 해결, 과학적 발견 가속화, 워크플로우 시뮬레이션을 통한 작업 완료 시기 단축 등 다양한 용도로 사용됩니다.
NVIDIA Modulus 은 새로운 PINN 아키텍처를 기반으로 하는 엔드 투 엔드 AI 기반 시뮬레이션 프레임워크입니다. Modulus은 정확한 수치 솔버를 통해 다중 물리학 문제를 해결하여 기존 시뮬레이션보다 1,000배 빠른 자동 설계 공간 탐색을 수행하는 데 도움이 되었습니다. GTC 세션 보기 >
HPC와 AI는 기상 이변 예측, 물리학 에뮬레이션, 실황 기상 예보, 중기 기상 예보, 불확실성 정량화, 편차 보정, GAN(Generative Adversarial Network), 데이터 복원, 네트워크-HPC 결합, PINN 및 지질 공학 등을 포함한 여러 지질 과학 시나리오에서 사용됩니다. GTC 세션 보기 >
NGC 카탈로그는 최신 버전의 AI, HPC 및 시각화 소프트웨어를 위한 컨테이너를 제공합니다. GTC 세션 보기 >
기존의 HPC와 딥 러닝 및 인공 지능의 융합은 고에너지 물리학부터 생명 과학 및 의료에 이르기까지 과학적 발견의 속도를 가속화합니다. GTC 세션 보기 >
세션 및 데모 비디오를 통해 HPC 및 AI에 대해 자세히 알아보거나 NVIDIA 개발자 블로그를 시작하세요.