人工知能からクラウドネイティブまで、NVIDIAはスーパーコンピューティングを開発しています

最近、今週開催された SC21 ハイパフォーマンスコンピューティングカンファレンスで発表された最新の TOP500 リストでは、NVIDIA テクノロジが 355 のスーパーコンピュータ システムに高速化を提供しており、リストの 70% 以上を占めています。また、新しいシステムの 90% 以上が NVIDIA テクノロジを使用しています。 6月に発表されたTOP500リストと比較すると、342のシステム（リストの68%を占める）がNVIDIAテクノロジを使用しており、成長傾向は明らかです。

NVIDIA は、世界で最もエネルギー効率に優れたシステムの Green500 リストでも引き続きトップの座を維持し、6 月と同じく、リストの上位 25 システムのうち 23 システムを占めました。平均して、NVIDIA GPU を使用するシステムは、非 GPU システムよりも 3.5 倍のエネルギー効率が優れています。

[[436058]]

さらに、NVIDIA は今年の SC21 ハイパフォーマンス コンピューティング カンファレンスで多くの発表を予定しています。一緒に見てみましょう。

人工知能が科学を助ける

さらに、人工知能は科学計算に革命をもたらしています。近年、高性能コンピューティングと機械学習を研究する論文の数は急増しており、2018年の約600件から2020年には約5,000件に増加しています。

HPL-AI や MLPerf HPC などの新しいベンチマークも、高性能コンピューティングと AI ワークロードの継続的な融合を強調しています。

HPC と AI ワークロードを組み合わせた新しいベンチマークである HPL-AI は、ディープラーニングや多くの科学的および商用ワークロードの基礎となる混合精度コンピューティングを使用するとともに、HPC ベンチマークの従来の標準である倍精度コンピューティングの高精度も提供します。

MLPerf HPC ベンチマークは、AI を通じてスーパーコンピュータのシミュレーションを高速化および強化するコンピューティング方法に適しています。これは主に、高性能コンピューティング センターにおける天体物理学、気象、分子動力学の 3 つの主要なワークロードのパフォーマンスをテストするために使用されます。

NVIDIA は、GPU アクセラレーション処理、インテリジェント ネットワーキング、GPU に最適化されたアプリケーション、AI と高性能コンピューティングの融合を可能にするライブラリにより、スタック全体の問題に対処します。このアプローチにより、ワークロードのパフォーマンスが向上し、科学的な進歩が促進されます。

GPU の並列処理能力と 2,500 を超える GPU 最適化アプリケーションを組み合わせることで、ほとんどの場合、高性能コンピューティング タスクに必要な時間を数週間から数時間に短縮できます。 NVIDIA は CUDA-X ライブラリと GPU アクセラレーション アプリケーションの継続的な最適化を進めており、ユーザーの GPU アーキテクチャのパフォーマンスがさらに向上します。

NVIDIA は、フルスタックのイノベーションを通じて、スーパーコンピューターが科学アプリケーションで最大 16 倍のパフォーマンス向上を実現できるよう支援します。

NVIDIA は、NGC カタログのコンテナーを通じて、最新バージョンの AI および高性能コンピューティング ソフトウェアを提供します。ユーザーは、データセンターやクラウド内のスーパーコンピューターにアプリケーションをドラッグして実行するだけで、パフォーマンスを迅速に向上させることができます。

クラウドネイティブスーパーコンピューティング

NVIDIA は SC21 カンファレンスで、コンピューティング パフォーマンスとマルチテナント使用ニーズのバランスを取り、パフォーマンスを犠牲にすることなく複数の人が同時に使用できるアプリケーションを実現できる最新のクラウド ネイティブ スーパーコンピューターもリリースしました。

NVIDIA は、SC21 スーパーエレクトロニクス カンファレンスでの講演で、GPU アクセラレーション コンピューティングの使用、スケールアップやスケールアウトなどの拡張、機械学習の導入により、シミュレーション コンピューティングのパフォーマンスが大幅に向上したと述べました。ただし、このタイプの高性能コンピューティングは、仮想化とコンテナ化によって管理を簡素化し、マルチテナントの使用ニーズを満たすことができるクラウド コンピューティング ネイティブとは異なり、主にベア メタル コンピューティングの形式で実行されます。

NVIDIA は、Quantum-2 スイッチ、ConnectX-7 ネットワーク カード、BlueField-3 データ処理ユニット (DPU)、DOCA ソフトウェアで構成される Quantum-2 400Gbps InfiniBand ネットワーク プラットフォームを使用して、ネットワークおよびデータ スループット関連のタスクを DPU に転送し、クラウド コンピューティング ネイティブ環境で実行されるプログラムがそのパフォーマンスを最大限に活用できるようにします。

SC21でのスピーチの中で、NVIDIAは以前GTC 21 Fall Showで発表されたEarth-2スーパーコンピューターとEarthデジタルツインについても言及したが、詳細は明らかにしなかった。

[[436059]]

アトスと共同で優れた人工知能研究所を設立

高性能コンピューティングに人工知能を応用することで、研究者は従来のシミュレーション方法の精度を維持しながらシミュレーションを高速化できます。

このような背景から、At​​os と NVIDIA は Excellence AI Lab (EXAIL) の設立を発表しました。このラボは、ヨーロッパにおけるコンピューティング技術、教育、研究の発展を支援するために、科学者や研究者のグループを結集することになります。

ラボの最初の研究プロジェクトは、高性能コンピューティングと AI の進歩によって推進される 5 つの主要分野、すなわち気候研究、ヘルスケアとゲノミクス、量子コンピューティングとの統合、エッジ AI/コンピューター ビジョン、サイバー セキュリティに重点を置きます。

Atos は、NVIDIA の Arm ベースの Grace CPU、NVIDIA の次世代 GPU、Atos BXI エクサスケール相互接続テクノロジ、および NVIDIA Quantum-2 InfiniBand ネットワーキング プラットフォームを使用して、エクサスケール クラスの BullSequana X スーパーコンピューターを開発します。

1. 気候変動問題の予測と解決

気候変動をより正確に予測するために、Atos と NVIDIA の研究者は、ヨーロッパ最速のスーパーコンピューターであるユーリッヒ スーパーコンピューティング センターで新しい AI とディープラーニング モデルを実行します。このような巨大なモデルは、極端な気象現象の進化や、地球温暖化に伴うそれらの変化を予測するために使用することができ、エクサスケール コンピューティングから大きな恩恵を受けることになります。

Atos の BullSequana XH2000 プラットフォームをベースにした JUWELS Booster システムは、約 2.5 エクサフロップスの AI パフォーマンスを備え、3,744 個の NVIDIA A100 Tensor Core GPU を搭載し、NVIDIA Quantum InfiniBand ネットワークを使用しています。これにより、気候変動に対する理解が深まり、ハリケーン、異常降水、熱波、寒波などの現象の長期予測がより正確になります。

2. 高性能コンピューティング、量子、AIを活用した医療研究の加速

計算ゲノミクスを活用して医療の進歩を促進することで、医薬品開発とヘルスケアに革命が起こっています。 Atos Life Sciences Center of Excellence はすでに 40 の主要機関と連携し、高性能コンピューティング、量子コンピューティング、AI を活用して、医療用画像、ゲノミクス、医薬品の分野を発展させています。 NVIDIA Clara ヘルスケア アプリケーション フレームワークは、ゲノミクス、医療用画像処理、計算化学アプリケーション向けにスーパーコンピューティング パフォーマンスを提供します。

EXAIL は、Atos の高度なコンピューティング ソリューションと NVIDIA Clara を活用して、医療研究者や医療提供者が新薬の発見を加速し、組み込み、エッジ、データ センター、クラウド プラットフォーム全体で高度な診断ソリューションを設計できるよう支援します。

3. 量子研究の推進

量子コンピューティングは、医薬品開発、気候研究、機械学習、物流、金融などの分野における複雑な問題を解決する可能性を秘めています。しかし、量子コンピュータが実現可能になるまでには、まだ多くの研究が必要です。

Atos の Quantum Machine Learning は、量子コンピュータの時代に向けて開発された量子ソフトウェア開発およびシミュレーション デバイスであり、研究者やエンジニアが量子ソフトウェアを開発および実験できるようにします。 NVIDIA GPU を使用して、量子シミュレーションの速度と規模を大幅に向上させます。これにより、量子アルゴリズム、量子情報科学、新しい量子プロセッサ アーキテクチャ、量子 GPU ハイブリッド システム アーキテクチャの研究が加速されます。

4. コンピュータビジョンの加速

EXAIL の研究チームは、NVIDIA BlueField DPU 上で動作する BullSequana Edge などの Atos のエッジ デバイスを使用して、コンピューター ビジョンと 5G ワイヤレス インフラストラクチャの高速化に協力します。コンピューター ビジョンに特化した Atos の 6 つのグローバル ラボには、最新の NVIDIA Fleet Command テクノロジが導入され、分散エッジ インフラストラクチャ上で AI アプリケーションを安全に展開および管理できるようになります。

最後に

SC21 ハイパフォーマンス コンピューティング カンファレンスでは、科学的シミュレーション、データ分析から機械学習、ディープラーニングに至るまでのテクノロジの開発と応用により、スーパーコンピューティング センター、クラウド サービス プロバイダー、企業がコンピューティング アーキテクチャを再考するようになっていることがわかります。注目すべき点の 1 つは、スーパーコンピュータが科学研究に使用されるだけでなく、産業用途でも進歩し始めていることです。 NVIDIA のフルスタック コンピューティングのレイアウトにより、より幅広い価値を実現できるようになりました。