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.

В области вычислительной гидродинамики машина Cerebras, называемая CS-2, способна имитировать то, что известно как конвекция Рэлея-Бенара, явление, возникающее в результате нагревания жидкости снизу и охлаждения сверху.
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.
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.
Это моделирование поведения жидкостей разного объема в динамической среде. В режиме реального времени или быстрее вы можете предсказывать будущее. С самого начала реальные природные явления разворачиваются медленнее, чем симуляция, и вы можете вернуться и внести коррективы
— 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.
Мы в восторге от потенциала этого моделирования естественной конвекции в реальном времени, так как это означает, что мы можем значительно ускорить и улучшить процесс проектирования для некоторых действительно крупные проекты, которые жизненно важны для смягчения последствий изменения климата и обеспечения безопасного энергетического будущего — такие проекты, как улавливание углерода и производство голубого водорода. При работе на обычном суперкомпьютере рабочая нагрузка в несколько сотен раз медленнее, что исключает возможность скорости в реальном времени или потоков с чрезвычайно высоким разрешением
— 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.

В области вычислительной гидродинамики машина Cerebras, называемая CS-2, способна имитировать то, что известно как конвекция Рэлея-Бенара, явление, возникающее в результате нагревания жидкости снизу и охлаждения сверху.
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.
Наши новостные каналы
Подписывайтесь и будьте в курсе свежих новостей и важнейших событиях дня.
Рекомендуем для вас
Турецкие археологи обнаружили затерянный мост, способный переписать всю раннюю историю человечества
Оказалось, что научная сенсация все это время... валялась у ученых буквально под ногами...
Эксперты говорят: изобретение ученых из Перми решает одну из самых серьезных и опасных проблем в современной авиации
Американцы потратили на это десятки лет и миллиарды долларов, но открытие сделали в России...
ДНК из ниоткуда: 6000-летние останки в Колумбии ни с кем совпадают по генам. Вообще.
Если у этих людей нет ни предков, ни потомков, то кто они такие?...
В самом большом кратере Луны происходит что-то очень странное
Поэтому астронавты планируют туда заглянуть в самое ближайшее время...
Секретные спутники Илона Маска заподозрили в использовании запрещенных сигналов
Что это значит для России и чем могут ответить наши военные?...
Археологи поражены: 404 тысячи лет назад «римляне» спокойно разделали гигантского слона... 3-сантиметровыми ножичками
Получается, что древние охотники могли справиться с самым большим животным в Европе буквально голыми руками?...
Ученые обнаружили на Кавказе «ужасного» хищника, способного дробить черепа с одного укуса
Почему же 400-килограммовый монстр, побеждавший медведей и саблезубых тигров, все-таки исчез с лица планеты?...
«Черный ящик» раскрыл тайну летучей мыши, пожирающей птиц прямо в полете
Ученые совершенно не ожидали, что рукокрылый властелин ночного неба по свирепости и охотничьему мастерству даст фору даже соколам...
2700 дней понадобилось ученым, чтобы, наконец, раскрыть главную тайну гигантских скатов
Оказалось, что манты ныряют на 1250-метровую глубину вовсе не за едой и не спасаясь от хищников...
Египетская «Зона 51»: Почему власти полностью засекретили «четвертую пирамиду»?
С 60-х годов ХХ века на объект Завиет-эль-Эриан не попал ни один ученый. Что скрывают военные за колючей проволокой?...
В ближайшие 100 лет Юпитер «выстрелит» в Землю как минимум 342 раза
Российские ученые рассчитали: ближайшее «прицеливание» состоится уже 2031 году. Что вообще нам ожидать?...
Мог ли великий художник Клод Моне видеть в ультрафиолетовом спектре, как пчела?
Историки уверены: после операции на глазах с французским живописцем стали происходит очень странные вещи...
Нападение акул, считавшихся абсолютно безобидными, вызвало шок у морских биологов
Кто виноват в этой ужасной трагедии? И почему эксперты говорят, что это только начало?...