Алгоритмы динамического программирования используются в здравоохранении, робототехнике, квантовых вычислениях, науке о данных и многом другом. В этом и многом другом поможет новый ускоритель от компании Nvidia - Nvidia H100.
Архитектура графического процессора NVIDIA Hopper, представленная 21 марта на GTC, ускорит динамическое программирование — метод решения задач, используемый в алгоритмах для геномики, квантовых вычислений, оптимизации маршрутов и т. д. — до 40 раз с новыми инструкциями DPX.
Набор инструкций, встроенный в графические процессоры NVIDIA H100, DPX поможет разработчикам писать код для ускорения алгоритмов динамического программирования в различных отраслях, ускоряя рабочие процессы для диагностики заболеваний, квантового моделирования, анализа графов и оптимизации маршрутизации.
Что такое динамическое программирование?
Динамическое программирование, разработанное в 1950-х годах, является популярным методом решения сложных задач с помощью двух ключевых методов: рекурсии и запоминания.
Рекурсия включает в себя разбиение проблемы на более простые подзадачи, экономя время и вычислительные усилия. В мемоизации сохраняются ответы на эти подзадачи, которые повторно используются несколько раз при решении основной задачи. Мемоизация повышает эффективность, поэтому подзадачи не нужно пересчитывать, когда это потребуется позже в основной задаче.
Инструкции DPX ускоряют алгоритмы динамического программирования до 7 раз на графическом процессоре NVIDIA H100 по сравнению с графическими процессорами на базе архитектуры NVIDIA Ampere. В узле с четырьмя графическими процессорами NVIDIA H100 это ускорение может быть еще больше.
Примеры использования: здравоохранение, робототехника, квантовые вычисления, наука о данных
Динамическое программирование обычно используется во многих алгоритмах оптимизации, обработки данных и omics. На сегодняшний день большинство разработчиков запускают такие алгоритмы на процессорах или ПЛИС, но могут добиться значительного ускорения, используя инструкции DPX на графических процессорах NVIDIA Hopper.
Омики:
Омики охватывают ряд биологических областей, включая геномику (ориентированную на ДНК), протеомику (ориентированную на белки) и транскриптомику (ориентированную на РНК). Все эти области, которые информируют о критической работе по исследованию болезней и открытию лекарств, полагаются на алгоритмический анализ, который можно ускорить с помощью инструкций DPX.
Например, алгоритмы динамического программирования Смита-Уотермана и Нидлмана-Вунша используются для выравнивания последовательностей ДНК, классификации белков и фолдинга белков. Оба используют метод подсчета очков, чтобы измерить, насколько хорошо выравниваются генетические последовательности из разных образцов.
Smith-Waterman дает очень точные результаты, но требует больше вычислительных ресурсов и времени, чем другие методы выравнивания. Используя инструкции DPX на узле с четырьмя графическими процессорами NVIDIA H100, ученые могут ускорить этот процесс в 35 раз для достижения обработки в реальном времени, когда работа по вызову базы и выравниванию выполняется с той же скоростью, что и секвенирование ДНК.
Это ускорение поможет демократизировать геномный анализ в больницах по всему миру, приблизив ученых к предоставлению пациентам персонализированной медицины.
Оптимизация маршрута:
Поиск оптимального маршрута для нескольких движущихся частей важен для автономных роботов, перемещающихся по динамическому складу, или даже для отправителя, передающего данные нескольким получателям в компьютерной сети.
Чтобы решить эту проблему оптимизации, разработчики полагаются на Floyd-Warshall, алгоритм динамического программирования, используемый для поиска кратчайших расстояний между всеми парами пунктов назначения на карте или графике. В сервере с четырьмя графическими процессорами NVIDIA H100 ускорение Floyd-Warshall увеличено в 40 раз по сравнению с традиционным двухпроцессорным сервером, работающим только на ЦП.
В сочетании с программным обеспечением для логистики NVIDIA cuOpt AI это ускорение оптимизации маршрутизации можно использовать для приложений реального времени на заводах, автономных транспортных средствах или алгоритмов картирования и маршрутизации в абстрактных графах.
Доступность:
Системы NVIDIA DGX H100, устройства DGX POD и DGX SuperPOD будут доступны у глобальных партнеров NVIDIA, начиная с третьего квартала. Клиенты также могут выбрать развертывание систем DGX в колокейшн-центрах, управляемых партнерами NVIDIA DGX-Ready Data Center , включая центры обработки данных Cyxtera, Digital Realty и Equinix IBX.
Источник: videocardz.com / Nvidia
#технологии
#it
#nvidia
#gtc