Geetika Gupta – NVIDIA 技術博客

用于高性能計算中代碼開發的高級人工智能和檢索增強生成

Sun, 12 May 2024 07:19:23 +0000

在快速發展的軟件開發領域，聊天機器人和 GitHub Copilot 極大地改變了開發人員編寫和管理代碼的方式。這些工具建立在大型語言模型（LLM）基礎上，通過自動化日常編碼任務來提高生產力。然而，LLM 在生成并行計算代碼中的使用對于高性能計算（HPC）應用程序遇到了挑戰。并行計算應用程序需要對功能編程的邏輯和管理多個并發操作（如避免死鎖和競爭條件）所涉及的復雜性有細致的理解。傳統的人工智能模型可以有效地生成串行代碼，但由于這些增加的復雜性，生成并行結構的代碼變得困難。 NVIDIA 也面臨著生成復雜代碼的挑戰，以支持新型加速計算半導體的設計。為了解決這一問題，高度相關的工作 ChipNeMo 于 2023 年超級計算期間發表，成功地應用了域自適應預訓練（DAPT）和檢索增強生成（RAG）技術，為工程師提供了 EDA 副駕駛。

Source

]]>

在 Diamond Light Source 使用 NVIDIA Holoscan 加速印刷工作流程

Tue, 14 Nov 2023 06:13:46 +0000

Diamond Light Source 是英國知名的同步輻射加速器設施，它為科學家們提供了密集的 X 射線、紅外線以及其他形式的光線，用于研究材料和生物結構。該設施設有 30 多個實驗站或束線，并承載著一些世界上最先進、最復雜的科學研究項目。 I08-1 是 Diamond Light Source 的軟 X 射線光束線，提供了一種稱為分版成像的先進高分辨率成像技術，可提供納米級分辨率的圖像。分版成像使用一種計算成像方法，根據 X 射線束與樣本相互作用產生的測量結果或衍射圖案，以納米級分辨率重建樣本圖像。這對于許多生物結構(例如細胞中的線粒體和細胞器)以及材料科學樣本中的內部結構和缺陷的納米級特征成像至關重要。這種重建圖像的過程非常強大，但可能會導致測量數據和查看圖像之間存在顯著差距。 I08-1 檢測器每秒可處理 25 幀圖像，

Source

]]>

使用 NVIDIA ISAAC Sim 和 NVIDIA ISAAC Replicator 縮小 Sim2Real 差距

Wed, 27 Jul 2022 06:17:00 +0000

合成數據是計算機視覺應用中訓練機器學習模型的重要工具。 NVIDIA 的研究人員介紹了一種結構化域隨機化 Omniverse Replicator 中的系統，可以幫助您使用合成數據訓練和優化模型。 Omniverse Replicator 是在 NVIDIA Omniverse 平臺上構建的 SDK ，它使您能夠構建自定義的合成數據生成工具和工作流。 NVIDIA ISAAC Sim 開發團隊使用 Omniverse Replicator SDK 構建 NVIDIA ISAAC Replicator ，這是一個特定于機器人的合成數據生成工具包，在 NVIDIA ISAAC Sim 應用程序中公開。我們探索了在最近的一個項目中使用從合成環境生成的合成數據。 Trimble 計劃部署 Boston Dynamics 的 Spot 在各種室內設置和施工環境中。

Source

]]>

用 HPC + AI 應對邊緣數據挑戰

Thu, 02 Jun 2022 06:48:00 +0000

未來十年，科學儀器的靈敏度和分辨率將提高 10-100 倍，因此需要相應的存儲和處理規模。這些增強型儀器產生的數據將達到摩爾定律無法充分解決的極限，它將挑戰僅基于數據中心 HPC 的傳統運營模式。邊緣計算依賴 AI 和高性能計算（ HPC ）來跟上這些增強功能的時代已經到來。 5 月 30 日， NVIDIA 超尺度和 HPC 計算副總裁伊恩·巴克博士在德國漢堡的國際超級計算大會（ ISC ）特別演講中回應了這種觀點。在介紹此邊緣計算背景下 HPC 和 AI 本質的視角轉變的同時，特別演講還介紹了一個旨在解決邊緣 HPC 數據密集型工作負載這一難題的平臺： NVIDIA Holoscan 。 NVIDIA Holoscan 平臺已經擴展，以滿足 DevOps 工程師、性能工程師、數據科學家和研究人員在這些不可思議的邊緣儀器上工作的特定需求。

Source

]]>