Добавить в корзинуПозвонить
Найти в Дзене

Nvidia ускорила обработку данных X-Ray до 4 часов — реальная революция

Nvidia разработала технологию Accelerated X-ray Analysis for Nanoscale Imaging (XANI), которая позволяет сократить время анализа X-Ray этих с 9 месяцев до менее чем 4 часов. Это значительное улучшение открывает новые горизонты для исследователей, работающих с новыми материалами в таких областях, как квантовая физика, полупроводники и катализ. X-Ray свободно-электронные лазеры (XFEL) производят ультракороткие X-Ray пульсы, которые фиксируют движение атомов и электронов в материале. На таких мощных установках, как SwissFEL и European XFEL, объём этих может достигать сотен терабайт. Традиционные методы анализа требуют значительных вычислительных ресурсов, что замедляет научные открытия. Теперь же, благодаря новым решениям от Nvidia, этот процесс можно делать в кратчайшие сроки. Команда Nvidia смогла обработать 42 терабайта данных, используя 32 чипа GB200 Grace Blackwell Superchips. При этом ускорение обработки составило 43 раза на одном GPU и 1000 раз на 64 GPU. Это стало возможным благод
Оглавление

Nvidia разработала технологию Accelerated X-ray Analysis for Nanoscale Imaging (XANI), которая позволяет сократить время анализа X-Ray этих с 9 месяцев до менее чем 4 часов. Это значительное улучшение открывает новые горизонты для исследователей, работающих с новыми материалами в таких областях, как квантовая физика, полупроводники и катализ.

Почему это важно для науки

X-Ray свободно-электронные лазеры (XFEL) производят ультракороткие X-Ray пульсы, которые фиксируют движение атомов и электронов в материале. На таких мощных установках, как SwissFEL и European XFEL, объём этих может достигать сотен терабайт. Традиционные методы анализа требуют значительных вычислительных ресурсов, что замедляет научные открытия. Теперь же, благодаря новым решениям от Nvidia, этот процесс можно делать в кратчайшие сроки.

Как Nvidia справилась с задачей

Команда Nvidia смогла обработать 42 терабайта данных, используя 32 чипа GB200 Grace Blackwell Superchips. При этом ускорение обработки составило 43 раза на одном GPU и 1000 раз на 64 GPU. Это стало возможным благодаря новым библиотекам cuPyNumeric и улучшенной производительности ввода/вывода с использованием GPUDirect Storage. В результате, время, необходимое для анализа данных, сократилось с девятимесечного до 4 часов, при этом всё ещё сохранилась высокая точность расчетов.

Что это значит для промышленности

Технологии Nvidia меняют правила игры для исследователей и инженеров, позволяя значительно ускорить процесс анализа данных. Для компаний, работающих в сфере материаловедения и полупроводников, это означает возможность быстрее проверять гипотезы, разрабатывать новые проекты и снижать затраты на вычислительные мощности. Однако для российских компаний, которые только начинают внедрять подобные решения, необходимость в высокопроизводительных вычислениях только возрастает.

В следующем квартале ожидается дальнейшее развитие XANI, которое может привести к новым прорывным открытиям в области научных исследований.

The post Nvidia ускорила обработку данных X-Ray до 4 часов — реальная революция appeared first on iTech News.