NVIDIA представила CUDA-X-инструменты для ускорения научных вычислений на GPU

NVIDIA на конференции ISC в Гамбурге представила новые компоненты CUDA-X для научных задач: библиотеку DAQIRI, микросервисы ALCHEMI NIM и готовящийся reference code cuPhoton. Компания делает ставку на реальные потоковые GPU-конвейеры для астрономии, физики высоких энергий, химии и материаловедения.

NVIDIA представила на конференции ISC в Гамбурге набор программных инструментов для ускорения научных вычислений на GPU. В него входят NVIDIA DAQIRI — библиотека для передачи данных от быстрых детекторов и сенсоров в вычислительный конвейер, новые микросервисы NVIDIA ALCHEMI NIM для химии и материаловедения, а также готовящийся NVIDIA cuPhoton reference code для обработки многомерных данных телескопов, рентгеновских установок и лазерных экспериментов.

Для астрономии NVIDIA приводит пример cuPhoton: на системах NVIDIA GB200 NVL72 ранняя версия ускорила загрузку и чтение FITS-изображений Rubin Observatory Legacy Survey of Space and Time в 14 900 раз, а обработку и анализ сигналов — до 8 400 раз при использовании 32 суперчипов NVIDIA Grace Blackwell. FITS остается стандартным форматом астрономических данных, поэтому такое ускорение важно для обработки больших обзоров неба.

DAQIRI предназначена для случаев, когда научные приборы генерируют данные быстрее, чем традиционная инфраструктура успевает их сохранять и анализировать. NVIDIA указывает на проект A-GHOST, разработанный учеными CERN, University of Chicago и University College London в рамках CERN openlab: он использует DAQIRI для запуска ИИ в реальном времени на данных столкновений эксперимента ATLAS и анализа части потока, которая обычно отбрасывается из-за ограничений хранения.

Линейка ALCHEMI ориентирована на атомистическое моделирование и поиск материалов. Уже доступны ALCHEMI Toolkit и Toolkit-Ops, а микросервисы ALCHEMI NIM опубликованы в каталоге NVIDIA NGC; микросервис для Vienna Ab initio Simulation Package (VASP) ожидается позже этим летом. По данным NVIDIA, VASP-микросервис в раннем доступе дает трехкратное ускорение оптимизации геометрии, а Lila Sciences использовала ALCHEMI для 50-кратного ускорения высокопроизводительного отбора материалов.

DAQIRI уже доступна на GitHub. CuPhoton должен стать доступен летом 2026 года.