Цифровой двойник погоды дает ученым «контур управления»

Моделирование реального мира в режиме реального времени может дать ученым возможность делать прогнозы, основанные на разыгрывании сценариев по мере их развития. Это может быть полезно при работе с экстремальными погодными сценариями.


Пионер ИИ-вычислений Cerebras и Национальная лаборатория энергетических технологий Министерства энергетики США во объявили об оптимизации научных уравнений, которые могут позволить моделировать экстремальные погодные условия в реальном времени.


— генеральный директор Cerebras Эндрю Фельдман.

По словам Фельдмана, такого рода симуляция, цифровой двойник реальных условий, по сути, позволяет создать «контур управления», который позволит манипулировать реальностью.


— д-р Брайан Дж. Андерсон, директор лаборатории NETL.

Компания Cerebras сделала себе имя на экзотическом аппаратном и программном обеспечении для крупных обучающих программ искусственного интеллекта. Тем не менее, компания расширила свой репертуар, нацелившись на сложные проблемы фундаментальной науки, требующие больших вычислительных ресурсов, которые могут не иметь ничего общего с ИИ.


Работа стала возможной благодаря запуску нового пакета программного обеспечения, разработанного прошлой осенью Cerebras и NETL, который называется API уравнений поля WSE, интерфейс на основе Python, который описывает уравнения поля. Уравнения поля — это разновидность дифференциальных уравнений, которые, согласно документации GitHub, описывают практически все физические явления в природе в мельчайших пространственно-временных масштабах.

По сути, уравнения поля будут моделировать все в известной Вселенной, кроме квантовой запутанности.

API был специально разработан для использования преимуществ специального чипа искусственного интеллекта компьютера Cerebras. Чип под названием Wafer Scale Engine, или WSE, дебютировал в 2019 году и является самым большим в мире компьютерным чипом размером почти с целую полупроводниковую пластину.

Из-за своей высокораспределенной природы суперкомпьютеры ценятся за их способность выполнять компоненты уравнений параллельно, чтобы ускорить общее время вычислений. Однако ученые NETL обнаружили, что выполнение уравнений поля приводит к ограничениям пропускной способности и задержки при перемещении данных из внешней памяти в ядра процессора и графического процессора.

API уравнения поля вместо этого использовал возможности обширной встроенной памяти Cerebras WSE. WSE 2, вторая версия чипа, содержит 40 ГБ встроенной памяти, что в тысячу раз больше, чем у графического чипа Nvidia A100, текущего основного предложения от Nvidia.

Хотя исследование, проведенное в ноябре, показало, что CS-2 намного быстрее, чем Джоуль в уравнениях поля, ученые из NETL еще не сообщили об официальных сравнениях скоростей для работы по динамике жидкости, объявленной во вторник. По словам Фельдмана, эта работа проводится на кластере графических процессоров для сравнения.

В пресс-релизе NETL и Cerebras говорится: «Ожидается, что симуляция будет работать в несколько сотен раз быстрее, чем это возможно на традиционных распределенных компьютерах, как это было ранее продемонстрировано с аналогичными рабочими нагрузками».

Машина Cerebras CS-2, используемая в проекте, установлена в Питтсбургском суперкомпьютерном центре Университета Карнеги-Меллона является частью системы Neocortex, высокопроизводительной системы с искусственным интеллектом.

Текущая работа — не первый пример, когда Cerebras дистанцируется от ИИ. В 2020 чип WSE преуспел в решении еще одного набора задач дифференциальных уравнений в частных производных в гидродинамике.