NVIDIAの新AIソフトウェアが科学的発見を加速
サマリー
NVIDIAは新しいAIソフトウェアを発表し、科学研究を加速します。これにより、材料シミュレーションやダークマターの研究がリアルタイムで行えるようになります。特に、天文学データの処理が大幅に高速化され、科学者たちの洞察が迅速に得られるようになります。
本文
今週ハンブルクで開催されているISC会議で、NVIDIAは化学や材料発見からダークマターの探索まで、科学のためのAIを加速する新しいソフトウェアを発表しました。NVIDIA DAQIRIライブラリや新しいNVIDIA ALCHEMI NIMマイクロサービス、近日公開予定のNVIDIA cuPhotonリファレンスコードは、CPUで数時間または数日かかっていた作業をリアルタイムでGPU加速されたパイプラインに変えます。これらは、AIや高性能コンピューティングを含むアプリケーション分野で劇的に高いパフォーマンスを提供するNVIDIA CUDA-Xの一部です。
これらのパフォーマンス向上は大きな影響を与えています。さまざまな分野の科学者たちは、AIと加速コンピューティングを活用して、これまで以上に迅速にデータと洞察を生成しています。例えば、NVIDIA GB200 NVL72システム上で動作するcuPhotonは、天文台や望遠鏡からの標準的な天文ファイル形式であるFITSデータの読み込み、処理、分析を加速します。初期アクセスでは、cuPhotonはルビン天文台の宇宙と時間の遺産調査（LSST）によって収集されたFITS画像の読み込みと処理を14,900倍加速しました。また、32のNVIDIA Grace Blackwellスーパーチップを使用して、信号処理と分析を最大8,400倍速く実現しました。
この結果、LSSTカメラからの洞察が迅速に得られるようになり、これは史上最大のデジタルカメラであり、数十億の遠方の銀河や、あまり光を反射しない近くの微弱な天体の画像をキャプチャします。新しいソフトウェアは、ダークマターや材料シミュレーションなどの研究を加速します。NVIDIA cuPhotonは、望遠鏡、X線、レーザー実験から収集された多次元データから洞察を抽出しようとする科学者向けのリファレンスコードです。ペタバイトのデータを読み込み、処理、分析、視覚化するために設計されており、天体物理学や天文学などの分野での作業のために、他のNVIDIA CUDA-X技術と併用してエンドツーエンドの加速パイプラインを構築できます。プリンストン大学の研究者たちは、NVIDIAと協力してcuPhotonを開発し、ハーバード大学と共に天文台やダークエネルギー調査から収集された膨大なデータの処理と分析に使用します。
NVIDIA DAQIRI（統合リアルタイム機器のためのデータ取得の略称）は、高性能ネットワーキングライブラリで、迅速な検出器やセンサーからNVIDIAソフトウェアにデータをストリーミングします。古いシステムは固定ハードウェアに依存しており、機器がデータを生成する速度が保存できる速度を超えるとデータを失う可能性があります。DAQIRIは、データが到着する際にストリームを処理することでこれに対応します。CERN、シカゴ大学、ロンドン大学の研究者たちによって開発されたA-GHOSTという研究プロジェクトは、CERN openlabの枠組みで、CERNのATLAS実験で記録された衝突データにリアルタイムでAIを実行するためにDAQIRIを使用します。A-GHOSTは、ATLASによって通常は拒否されるデータ（ストレージ制約のために99%以上）を分析し、通常は失われる可能性のある興味深い信号を捉えることができます。
NVIDIA ALCHEMIは、バッテリー材料、触媒、OLEDディスプレイ、美容製品など、化学および材料発見を加速するためのドメイン特化型マイクロサービスとツールキットのコレクションです。NVIDIAは3月に、バッチ幾何学緩和（BGR）およびバッチ分子動力学（BMD）のための2つのALCHEMI NIMマイクロサービスをリリースしました。これらのAI加速ツールを使用することで、研究者は同時に数百万の分子や材料をシミュレーションできます。BGRは最も安定した構造を見つけるために、BMDは時間の経過に伴う動きをシミュレートします。
さらに、ALCHEMIは、広く使用されているウィーン第一原理シミュレーションパッケージ（VASP）のためのマイクロサービスを近日中に追加する予定で、研究者はより高いGPUスループットで材料シミュレーションを実行できます。NVIDIAのマルチプロセスサービスを使用して、単一のGPU上で複数のVASP計算を実行することで、幾何学最適化のプロセス（材料内の原子の最も安定した配置を見つけるプロセス）で3倍の速度向上を実現します。さらに、開発者や研究者はALCHEMI Toolkitを使用して、機械学習相互原子ポテンシャルと呼ばれるAIサロゲートモデルのトレーニングを加速し、カスタムの高性能原子シミュレーションワークフローを簡単に構築できます。
Lila Sciencesは、ライフサイエンス、化学、材料科学のための科学的超知能プラットフォームと自律ラボを構築しており、NVIDIAと協力してALCHEMIを使用した高忠実度の磁気シミュレーションを開発しました。これは、3月にNVIDIA GTCサンノゼでデモされました。Lila Sciencesは、ALCHEMI NIMマイクロサービスを使用して高スループット材料スクリーニングを50倍加速し、合成される可能性の高い安定した候補を特定しました。その後、ALCHEMI VASPマイクロサービスを使用して、ショートリストに載った候補の磁気特性の計算を30%加速しました。
Lila SciencesはNVIDIA ALCHEMIを使用して材料シミュレーションを行っています。上記の画像は、スパッタリング装置で合成されたサンプルから切り取られたフィルムクーポンを示しています。ALCHEMIの特殊なカーネルは、Lilaにトレーニングと推論で6倍の速度向上をもたらし、メモリ使用量を3倍削減し、数週間かかっていたシミュレーションを数日で実行できるようにしました。このアプローチにより、1回の実験を行うのではなく、GPUメモリ内で複数の材料を同時に評価できるようになり、以下のようなユースケースに一般化できます。
- 材料発見 — 新しい安定した組成を大規模にスクリーニング
- エネルギー — 化学物質や燃料を生成するための活性で地球に豊富な触媒を発見
- 電磁気 — 複雑な磁気挙動を理解し予測
ALCHEMIはシミュレーション層に位置し、物理科学データを生成してループの残りの部分に供給します。さらに、Lila Sciencesは、NVIDIA Megatron-LMやNVIDIA Nemotronを使用して科学的発見を加速しており、Nemotron 3 NanoやNemotron 3 Superオープンモデル、NeMo RLおよびNeMo Gymライブラリをトレーニングに使用しています。会社はまた、分子生成のためにNVIDIA BioNeMo、推論サービスのためにNVIDIA TritonおよびNIMマイクロサービス、デジタルツインのためにNVIDIA Omniverseライブラリを活用しています。「この作業は、個々の科学者が達成できるスケールを超えて発見を加速するために組み立てられた強力なコンピューティングスタックを使用することを示しています」とLila Sciencesの共同創設者兼CTOであるアンディ・ビームは述べています。
NVIDIA ALCHEMI ToolkitおよびToolkit-Opsは、GitHubおよびPyPIからダウンロード可能です。ALCHEMI NIMマイクロサービスは、NVIDIA NGCカタログからダウンロードできます。ALCHEMI NIMマイクロサービスのVASPは、今夏中に利用可能になる予定です。DAQIRIは現在GitHubで入手可能です。cuPhotonは今夏中に利用可能になる予定です。NVIDIAの科学のためのAIについて詳しく学ぶことができます。
これらのパフォーマンス向上は大きな影響を与えています。さまざまな分野の科学者たちは、AIと加速コンピューティングを活用して、これまで以上に迅速にデータと洞察を生成しています。例えば、NVIDIA GB200 NVL72システム上で動作するcuPhotonは、天文台や望遠鏡からの標準的な天文ファイル形式であるFITSデータの読み込み、処理、分析を加速します。初期アクセスでは、cuPhotonはルビン天文台の宇宙と時間の遺産調査（LSST）によって収集されたFITS画像の読み込みと処理を14,900倍加速しました。また、32のNVIDIA Grace Blackwellスーパーチップを使用して、信号処理と分析を最大8,400倍速く実現しました。
この結果、LSSTカメラからの洞察が迅速に得られるようになり、これは史上最大のデジタルカメラであり、数十億の遠方の銀河や、あまり光を反射しない近くの微弱な天体の画像をキャプチャします。新しいソフトウェアは、ダークマターや材料シミュレーションなどの研究を加速します。NVIDIA cuPhotonは、望遠鏡、X線、レーザー実験から収集された多次元データから洞察を抽出しようとする科学者向けのリファレンスコードです。ペタバイトのデータを読み込み、処理、分析、視覚化するために設計されており、天体物理学や天文学などの分野での作業のために、他のNVIDIA CUDA-X技術と併用してエンドツーエンドの加速パイプラインを構築できます。プリンストン大学の研究者たちは、NVIDIAと協力してcuPhotonを開発し、ハーバード大学と共に天文台やダークエネルギー調査から収集された膨大なデータの処理と分析に使用します。
NVIDIA DAQIRI（統合リアルタイム機器のためのデータ取得の略称）は、高性能ネットワーキングライブラリで、迅速な検出器やセンサーからNVIDIAソフトウェアにデータをストリーミングします。古いシステムは固定ハードウェアに依存しており、機器がデータを生成する速度が保存できる速度を超えるとデータを失う可能性があります。DAQIRIは、データが到着する際にストリームを処理することでこれに対応します。CERN、シカゴ大学、ロンドン大学の研究者たちによって開発されたA-GHOSTという研究プロジェクトは、CERN openlabの枠組みで、CERNのATLAS実験で記録された衝突データにリアルタイムでAIを実行するためにDAQIRIを使用します。A-GHOSTは、ATLASによって通常は拒否されるデータ（ストレージ制約のために99%以上）を分析し、通常は失われる可能性のある興味深い信号を捉えることができます。
NVIDIA ALCHEMIは、バッテリー材料、触媒、OLEDディスプレイ、美容製品など、化学および材料発見を加速するためのドメイン特化型マイクロサービスとツールキットのコレクションです。NVIDIAは3月に、バッチ幾何学緩和（BGR）およびバッチ分子動力学（BMD）のための2つのALCHEMI NIMマイクロサービスをリリースしました。これらのAI加速ツールを使用することで、研究者は同時に数百万の分子や材料をシミュレーションできます。BGRは最も安定した構造を見つけるために、BMDは時間の経過に伴う動きをシミュレートします。
さらに、ALCHEMIは、広く使用されているウィーン第一原理シミュレーションパッケージ（VASP）のためのマイクロサービスを近日中に追加する予定で、研究者はより高いGPUスループットで材料シミュレーションを実行できます。NVIDIAのマルチプロセスサービスを使用して、単一のGPU上で複数のVASP計算を実行することで、幾何学最適化のプロセス（材料内の原子の最も安定した配置を見つけるプロセス）で3倍の速度向上を実現します。さらに、開発者や研究者はALCHEMI Toolkitを使用して、機械学習相互原子ポテンシャルと呼ばれるAIサロゲートモデルのトレーニングを加速し、カスタムの高性能原子シミュレーションワークフローを簡単に構築できます。
Lila Sciencesは、ライフサイエンス、化学、材料科学のための科学的超知能プラットフォームと自律ラボを構築しており、NVIDIAと協力してALCHEMIを使用した高忠実度の磁気シミュレーションを開発しました。これは、3月にNVIDIA GTCサンノゼでデモされました。Lila Sciencesは、ALCHEMI NIMマイクロサービスを使用して高スループット材料スクリーニングを50倍加速し、合成される可能性の高い安定した候補を特定しました。その後、ALCHEMI VASPマイクロサービスを使用して、ショートリストに載った候補の磁気特性の計算を30%加速しました。
Lila SciencesはNVIDIA ALCHEMIを使用して材料シミュレーションを行っています。上記の画像は、スパッタリング装置で合成されたサンプルから切り取られたフィルムクーポンを示しています。ALCHEMIの特殊なカーネルは、Lilaにトレーニングと推論で6倍の速度向上をもたらし、メモリ使用量を3倍削減し、数週間かかっていたシミュレーションを数日で実行できるようにしました。このアプローチにより、1回の実験を行うのではなく、GPUメモリ内で複数の材料を同時に評価できるようになり、以下のようなユースケースに一般化できます。
- 材料発見 — 新しい安定した組成を大規模にスクリーニング
- エネルギー — 化学物質や燃料を生成するための活性で地球に豊富な触媒を発見
- 電磁気 — 複雑な磁気挙動を理解し予測
ALCHEMIはシミュレーション層に位置し、物理科学データを生成してループの残りの部分に供給します。さらに、Lila Sciencesは、NVIDIA Megatron-LMやNVIDIA Nemotronを使用して科学的発見を加速しており、Nemotron 3 NanoやNemotron 3 Superオープンモデル、NeMo RLおよびNeMo Gymライブラリをトレーニングに使用しています。会社はまた、分子生成のためにNVIDIA BioNeMo、推論サービスのためにNVIDIA TritonおよびNIMマイクロサービス、デジタルツインのためにNVIDIA Omniverseライブラリを活用しています。「この作業は、個々の科学者が達成できるスケールを超えて発見を加速するために組み立てられた強力なコンピューティングスタックを使用することを示しています」とLila Sciencesの共同創設者兼CTOであるアンディ・ビームは述べています。
NVIDIA ALCHEMI ToolkitおよびToolkit-Opsは、GitHubおよびPyPIからダウンロード可能です。ALCHEMI NIMマイクロサービスは、NVIDIA NGCカタログからダウンロードできます。ALCHEMI NIMマイクロサービスのVASPは、今夏中に利用可能になる予定です。DAQIRIは現在GitHubで入手可能です。cuPhotonは今夏中に利用可能になる予定です。NVIDIAの科学のためのAIについて詳しく学ぶことができます。
