- Konu Yazar
- #1
Bilim dünyası, yapay zeka (YZ) ile hız kesmeden dönüşüyor! NVIDIA, bu dönüşüme öncülük ederek bilimsel iş akışlarını hızlandırmak amacıyla yeni yazılım araçlarını tanıttı. Hamburg'da düzenlenen ISC Yüksek Performans Konferansı'nda duyurulan bu yenilikler, kuantum kimyasından malzeme bilimine, astrofizikten yaşam bilimlerine kadar geniş bir yelpazede çığır açmaya hazırlanıyor.
Yeni kütüphaneler arasında NVIDIA DAQIRI, yakında çıkacak olan NVIDIA cuPhoton referans kodu ve NVIDIA ALCHEMI NIM mikroservisleri bulunuyor. Bu araçlar, saatler süren CPU tabanlı iş yüklerini gerçek zamanlı, GPU hızlandırmalı süreçlere dönüştürmek için tasarlandı. Tüm bu teknolojiler, yüksek performanslı bilgi işlem (HPC) ve kurumsal YZ uygulamaları için tasarlanmış NVIDIA CUDA-X paketine sorunsuz bir şekilde entegre oluyor.
─────────────────────────
🔭 Gözlemsel Astrofizik ve Veri Akışı Hızlanıyor
Deneysel astronomi alanında, yakında piyasaya sürülecek olan NVIDIA cuPhoton referans kodu, teleskoplar, lazer deneyleri ve X-ışını cihazları tarafından toplanan yüksek boyutlu, çok boyutlu veri kümelerinden bilgi çıkarmak için özel bir yazılım çerçevesi sunuyor. NVIDIA GB200 NVL72 mimarileri üzerinde çalışan bu referans kodu, petabaytlarca Esnek Görüntü Aktarım Sistemi (FITS) verisinin yüklenmesini, okunmasını, işlenmesini ve görselleştirilmesini hızlandırıyor.
Rubin Gözlemevi'nin Uzay ve Zaman Miras Araştırması (LSST)'ndan alınan görüntülerle yapılan erken erişim değerlendirmelerinde, cuPhoton FITS dosyalarının alımını 14.900 kat hızlandırdı. 32 adet NVIDIA Grace Blackwell süperçipine ölçeklendiğinde ise sinyal işleme ve analiz verimi 8.400 kat arttı. Princeton Üniversitesi ile işbirliği içinde geliştirilen ve Harvard Üniversitesi ile birlikte kullanılan bu referans kodu, büyük ölçekli karanlık enerji ve astrofizik araştırmaları için hızlı işlemeyi mümkün kılıyor.
─────────────────────────
⚡ Gerçek Zamanlı Veri Yakalama: DAQIRI
Eş zamanlı olarak, NVIDIA, NVIDIA Holoscan Platformu içinde geliştirilen yüksek performanslı bir ağ kütüphanesi olan DAQIRI (Veri Entegrasyonlu Gerçek Zamanlı Enstrümanlar için Veri Toplama)'yi tanıttı. Geleneksel donanım merkezli sistemler, hızlı fiziksel sensörler veya dedektörler, yerel bellek dizilerinin disk kaydetme işlemlerini yürütebileceğinden daha hızlı bilgi ürettiğinde sıklıkla veri paketlerini düşürür.
DAQIRI, yüksek bant genişliğine sahip sensör veri akışlarını geldikleri anda gerçek zamanlı olarak yöneterek bu sınırlamayı ortadan kaldırıyor. Bu kütüphane, CERN, Chicago Üniversitesi ve University College London'ın CERN openlab çerçevesindeki işbirliği olan A-GHOST araştırma projesinde kullanılıyor. Sistem, ATLAS Deneyi tarafından yakalanan çarpışma verilerine gerçek zamanlı YZ çıkarımı uygulayarak, depolama kısıtlamaları nedeniyle normalde atılacak olan veri kümesinin %99'undan fazlasından potansiyel olarak önemli sinyalleri yakalıyor.
─────────────────────────
🔬 Kimyasal ve Atomistik Simülasyonlarda Çığır Açan ALCHEMI
NVIDIA ALCHEMI, batarya malzemeleri, katalizörler, organik ışık yayan diyotlar (OLED'ler) ve tüketici güzellik ürünleri gibi kullanım durumları için kimyasal ve malzeme keşfini optimize etmek üzere tasarlanmış, alana özel NIM mikroservisleri ve özel bir geliştirici araç setinden oluşuyor. Mart 2026'da şirket, makine öğrenimi atomlararası potansiyelleri (MLIP'ler) kullanarak milyonlarca malzemeyi eş zamanlı olarak işlemek için tasarlanmış iki özel ALCHEMI NIM mikroservisini piyasaya sürdü:
[]Batched Geometry Relaxation (BGR): Bir grup molekül için en kararlı geometri konfigürasyonunu belirleyen YZ hızlandırmalı bir konteyner.
[]Batched Molecular Dynamics (BMD): Atomik düzenlemelerin ve moleküler yapıların zamanla nasıl değiştiğini simüle etmek için MACE-MPA-0 gibi modelleri barındıran bir mikroservis.
─────────────────────────
⚙️ Otonom Yaşam Bilimleri ve Lila Sciences İşbirliği
Bilimsel süper zeka platformları ve otonom laboratuvar sistemleri geliştiricisi Lila Sciences, simülasyon döngüsüne tam NVIDIA bilgi işlem yığınını entegre etti. Mart 2026'da GTC San Jose konferansında sunulan yüksek doğruluklu bir mıknatıs simülasyonunda NVIDIA ile işbirliği yapan Lila Sciences, kararlı kimyasal bileşimleri izole etmek için yüksek verimli malzeme taramasını 50 kat hızlandırmak amacıyla ALCHEMI BGR mikroservisini kullandı.
Şirket daha sonra, kısa listeye alınan bileşikler için karmaşık manyetik davranışların hesaplanmasını %30 hızlandırmak amacıyla erken erişim ALCHEMI VASP mikroservisini uyguladı. ALCHEMI'nin TensorNet mimarileri için özel olarak tasarlanmış çekirdeklerinden yararlanarak, Lila Sciences, ortak eğitim ve çıkarım döngülerinde 6 kat hızlanma sağlarken, yerel bellek ayak izi gereksinimlerini üç kat azalttı. Platform, birden fazla bileşimi doğrudan GPU belleğinde değerlendirerek malzeme bilimi, kataliz ve elektromanyetik alanlarda geniş keşif döngülerini destekliyor.
Uçtan uca model eğitimi, çıkarım sunumu ve dijital ikiz yönetimi için otonom laboratuvar platformu, NVIDIA Megatron-LM, Nemotron 3 Nano, Nemotron 3 Super, NeMo RL, BioNeMo, Triton Inference Server ve NVIDIA Omniverse kütüphanelerini içeriyor. Lila Sciences Kurucu Ortağı ve Teknoloji Direktörü Andy Beam, birleşik bilgi işlem yığınının, hızlandırılmamış bireysel araştırma yöntemleriyle erişilemeyen hacimsel ölçekte bilimsel keşfi mümkün kıldığını belirtti.
─────────────────────────
💡 Veri Toplama (DAQ) ve Yeni Nesil Yaklaşımlar
Yüksek enerji fiziği ve deneysel astrofizikte veri toplama (DAQ), fiziksel dedektörlerden doğrudan dijital bilgi işlem altyapısına büyük hacimli ham verilerin akışını içerir. CERN'deki ATLAS dedektörü gibi deneylerde, parçacık çarpışmaları nanosaniye altı aralıklarla meydana gelir ve analog dedektör çıktılarının çok terabitlik akışlarını üretir. Bunlar hemen dijitalleştirilmeli ve filtrelenmelidir. Geleneksel DAQ sistemleri, bu paketleri alan programlanabilir kapı dizileri (FPGA'lar) ve merkezi işlem birimleri (CPU'lar) katmanları aracılığıyla yönlendirir.
Bu standart TCP/IP ağ mimarisi, verileri Linux çekirdek ağ yığını aracılığıyla birkaç kez kopyalar, bu da büyük CPU darboğazları ve yüksek gecikme süresi oluşturur. Bu durum, sistemin ham olayların %99'undan fazlasını kaba, donanım tabanlı tetikleme eşikleri aracılığıyla atmasına neden olur. NVIDIA DAQIRI, Veri Düzlemi Geliştirme Kiti (DPDK) ve GPUDirect Uzaktan Doğrudan Bellek Erişimi (RDMA) teknolojilerine dayalı yazılım tanımlı bir mimari uygulayarak bu yazılım darboğazlarını ortadan kaldırır. Çekirdek baypas mekanizmalarını kullanarak, DAQIRI, kullanıcı alanı uygulamalarına ConnectX ağ arayüz kartlarının (NIC'ler) halka arabelleklerine doğrudan erişim sağlar ve işletim sistemi çekirdeğini veri geçiş yolundan tamamen çıkarır.
Yazılım, gelen paketleri bir Başlık-Veri Bölme modu aracılığıyla bölebilir; burada paket başlıkları ilk ağ doğrulaması için ana CPU'ya yönlendirilirken, büyük bilimsel veri yükü, herhangi bir ara ana bilgisayar tarafı arabelleğe alma olmadan doğrudan PCIe veri yolu aracılığıyla GPU belleğinin Doğrudan Bellek Erişimi (DMA) arabelleklerine kopyalanır.
GPU belleğine girdikten sonra, ham bayt dizileri doğrudan GPU tensörlerine biçimlendirilir. Bu, evrişimli oto-kodlayıcılar veya zamansal evrişimli ağlar gibi gerçek zamanlı derin öğrenme modellerinin akış içinde yürütülmesine olanak tanır.
─────────────────────────
NVIDIA'nın bu yeni yazılım kütüphaneleri, bilimsel araştırmaların hızını ve verimliliğini devrim niteliğinde artırarak, keşif süreçlerini daha erişilebilir ve gerçek zamanlı hale getiriyor. Bilim insanları, bu araçlar sayesinde daha önce ulaşılamayan verilere erişebilecek ve karmaşık problemleri daha hızlı çözebilecekler. Bu gelişmeler, gelecekteki bilimsel atılımlar için sağlam bir temel oluşturuyor.
