- שבבי-העל NVIDIA Grace Hopper ישולבו במרכזי מחשוב-על למשימות בינה מלאכותית ומחקר בגרמניה, פולין, יפן, בריטניה וארה"ב כדי להאיץ מחקר מדעי בתחומים אנרגיה, כימיה ומזג-אוויר. בנוסף, פלטפורמת הקוד הפתוח NVIDIA CUDA-Q תפעיל יחידות עיבוד קוונטיות במכוני מחקר ברחבי העולם
NVIDIA, ענקית הבינה המלאכותית והמחשוב המואץ, חשפה היום שורה של שיתופי פעולה עם מכוני מחקר מדעיים, פרויקטים מובילים למחשוב-על ומרכזים לאומיים למחשוב קוונטי ברחבי העולם.
אנבידיה הכריזה על תשעה מחשבי על חדשים שעושים שימוש בשבב-על מסוגNVIDIA Grace Hopper . כוח העיבוד המשותף של המחשבים החדשים הוא של 200 אקספלופס, השקול ל–200 קווינטיליון חישובים לשנייה.
שיתופי הפעולה נועדו להאיץ ולייעל מחקרים מדעיים פורצי דרך בתחומים כמו שינויי אקלים, גילוי תרופות ועוד על ידי שימוש בכוח עיבוד בינה מלאכותית עוצמתי במיוחד וחסכוני באנרגיה.
בין היתר מדובר במחשב העל EXA1 של הרשות לאנרגיה אטומית של צרפת, מחשב העל Helios בפולין, מחשב העל Alps במרכז הלאומי השוויצרי למחשוב על ו-Jupiter במכון Julich למחשוב על בגרמניה, וכן מחשבים נוספים בארצות הברית, בריטניה ויפן.
הסופר שבבים מסוג Grace Hopper מורכבים ממעבדים מרכזיים (CPU) בטכנולוגיית ARM מסוג NVIDIA Grace וממעבדים גרפים (GPU) מסוג NVIDIA Hopper המחוברים באמצעות טכנולוגיית NVLink-C2C שפותחה במרכזי הפיתוח של אנבידיה בישראל. שבבי העל הללו הופכים את מערכות ה-GH200 למנוע שמאחורי מרכזי מחשוב-העל מבוססי הבינה המלאכותית המובילים בעולם.
״הבינה המלאכותית מאיצה את מחקר שינויי האקלים, מזרזת גילוי תרופות ומובילה לפריצות דרך בעשרות תחומים נוספים״, אמר איאן באק, סגן נשיא למחשוב-על באנבידיה. ״מערכות מבוססות NVIDIA Grace Hopper הופכות לחלק חיוני ממערכות של מחשוב עתיר ביצועים בשל היכולת שלהן לחולל טרנספורמציה בתעשיות שונות, ובאותה עת לשפר את היעילות האנרגטית״.
עוד הודיעה אנבידיה כי פלטפורמת התוכנה בקוד פתוח NVIDIA CUDA-Q תשמש להאצת מחשוב קוונטי במכוני מחקר ומרכזי מחשוב על לאומיים בגרמניה, יפן ופולין. מחשבי העל הללו יבצעו שימוש בפלטפורמה של אנבידיה על מנת להניע את המעבדים הקוונטיים (QPUs) במערכות המחשוב המואץ מבית אנבידיה. פתרונות המחשוב הקלאסי-קוונטי ההיברידי – המשלבים בין מחשוב מואץ מונע GPU למחשוב קוונטי מונע QPU, יאפשרו לחוקרים לחקור יישומים קוונטיים בתחומי בינה מלאכותית, למידת מכונה, אנרגיה, כימיה וביולוגיה, ולהרחיב את גבולות המחשוב הקוונטי ואת דיוקו.
