На конференции ISC 2026 в Гамбурге компания Nvidia представила комплекс программных инструментов, предназначенных для радикального ускорения научных вычислений. Новые решения нацелены на астрономию, физику высоких энергий, а также химическую промышленность и материаловедение. В ряде сценариев переход на новые алгоритмы позволяет добиться прироста производительности в тысячи раз по сравнению с классическими методами обработки на центральных процессорах.
Революция в обработке астрономических данных
Ключевой новинкой стал пакет cuPhoton, оптимизированный для работы с колоссальными массивами данных, которые генерируют современные телескопы и исследовательские установки. При тестировании на системе Nvidia GB200 NVL72, объединяющей 32 суперчипа Grace Blackwell, скорость чтения и загрузки данных в формате FITS выросла в 14 900 раз. Анализ и обработка сигналов при этом ускорились до 8400 раз.
Эти достижения имеют критическое значение для обсерватории имени Веры Рубин, в частности для обзора Legacy Survey of Space and Time (LSST). Учитывая, что установленная там камера считается крупнейшей в мире и будет непрерывно сканировать миллиарды объектов, эффективность cuPhoton позволит ученым быстрее интерпретировать данные о далеких галактиках. В разработке этого инструмента принимали активное участие исследователи из Принстонского и Гарвардского университетов.
Анализ данных в реальном времени
Помимо cuPhoton, компания анонсировала библиотеку DAQIRI (Data Acquisition for Integrated Real-time Instruments). Она призвана решить проблему «бутылочного горлышка» при передаче информации от детекторов к системам хранения. В традиционных схемах большая часть «сырых» данных отбрасывается из-за нехватки вычислительных мощностей для их анализа на лету.
В рамках инициативы A-GHOST, реализуемой CERN совместно с Чикагским университетом и Университетским колледжем Лондона, DAQIRI применяется для нужд эксперимента ATLAS на Большом адронном коллайдере. Внедрение ИИ-алгоритмов позволяет «просеивать» поток событий, который раньше удалялся безвозвратно. Это открывает новые перспективы в поиске редких сигналов, связанных с темной материей.
Моделирование материалов и химия
Для сферы материаловедения и химии Nvidia развивает платформу ALCHEMI. Она содержит микросервисы, позволяющие проводить масштабное моделирование миллионов химических соединений. Такая база ускоряет создание инновационных аккумуляторов, катализаторов и компонентов для OLED-дисплеев.
Компания Lila Sciences уже подтвердила эффективность решения: использование ALCHEMI ускорило поиск перспективных материалов в 50 раз, а расчеты магнитных свойств — на 30%. Дополнительная оптимизация через TensorNet обеспечила шестикратное ускорение процесса обучения моделей и снизила потребление памяти в три раза, сократив сроки выполнения сложных задач с нескольких недель до пары дней.
