--- title: "从材料模拟到实验天文学，新的 NVIDIA AI 软件正在推动科学发现" type: "News" locale: "zh-CN" url: "https://longbridge.com/zh-CN/news/290440768.md" description: "NVIDIA 在 ISC 大会上发布了新的 AI 软件，以加速科学研究。主要发布的工具包括用于实时天文数据处理的 cuPhoton、用于粒子物理学高速数据采集的 DAQIRI，以及用于加速材料和化学发现的 ALCHEMI NIM 微服务。这些工具利用 GPU 加速，显著缩短了天体物理学、化学和材料科学等领域的计算时间" datetime: "2026-06-22T13:05:49.000Z" locales: - [zh-CN](https://longbridge.com/zh-CN/news/290440768.md) - [en](https://longbridge.com/en/news/290440768.md) - [zh-HK](https://longbridge.com/zh-HK/news/290440768.md) --- # 从材料模拟到实验天文学，新的 NVIDIA AI 软件正在推动科学发现 在本周于汉堡举行的 ISC 会议上，NVIDIA 推出了新软件，加速科学领域的人工智能，从化学和材料发现到暗物质的搜索。 NVIDIA DAQIRI 库和新的 NVIDIA ALCHEMI NIM 微服务——以及即将推出的 NVIDIA cuPhoton 参考代码——将曾经需要数小时或数天在 CPU 上完成的工作转变为实时的 GPU 加速管道。 它们是 NVIDIA CUDA-X 的一部分，这是一个工具和库的集合，能够在包括人工智能和高性能计算在内的应用领域提供显著更高的性能。 这些性能提升是显著的，并且具有实际影响。在各个学科中，科学家们正在利用人工智能和加速计算，以比以往更快的速度生成数据和洞察。 例如，在 NVIDIA GB200 NVL72 系统上，cuPhoton 加速了从天文台和望远镜加载、读取、处理和分析 FITS 数据——标准的天文文件格式。在早期访问中，cuPhoton 加速了从鲁宾天文台的空间与时间遗产调查（LSST）收集的 FITS 图像的加载和读取速度，达到了 14,900 倍。它还利用 32 个 NVIDIA Grace Blackwell 超级芯片实现了高达 8,400 倍的信号处理和分析速度。 最终，这意味着从 LSST 相机获得更快的洞察——这是有史以来建造的最大数字相机——它捕捉到数十亿个遥远星系的图像，以及更近的、反射光线较少的微弱物体。 在早期访问中，cuPhoton 加速了从鲁宾天文台的空间与时间遗产调查收集的图像的加载和读取。 ## **新软件，从实验室到望远镜** 新软件加速了对暗物质、材料模拟等的研究。 **NVIDIA cuPhoton** 是一个参考代码，供科学家从从望远镜、X 射线和激光实验收集的多维数据中提取洞察。它旨在加载、处理、分析和可视化 PB 级的数据，并可以与其他 NVIDIA CUDA-X 技术一起使用，以构建一个端到端的加速管道，适用于天体物理学和天文学等领域的工作。 普林斯顿大学的研究人员与 NVIDIA 合作开发了 cuPhoton，并将与哈佛大学一起使用它来处理和分析从天文台和暗能量调查中收集的大量数据。 **NVIDIA DAQIRI**——即集成实时仪器的数据采集——是一个高性能网络库，将数据从快速探测器和传感器流入 NVIDIA 软件。旧系统依赖于固定硬件，当仪器产生数据的速度超过它们保存数据的速度时，可能会丢失数据。DAQIRI 通过处理到达的数据流来保持同步。 一个名为 A-GHOST 的研究项目是由来自 CERN、芝加哥大学和伦敦大学学院的科学家在 CERN openlab 框架下开发的。它利用 DAQIRI 实时运行人工智能，处理 CERN ATLAS 实验记录的碰撞数据。A-GHOST 分析通常会被 ATLAS 拒绝的数据——由于存储限制，超过 99% 的数据——使其能够捕捉到潜在有趣的信号，这些信号否则将会丢失。 **NVIDIA ALCHEMI** 包含一系列特定领域的微服务和加速化学和材料发现的工具包，应用于电池材料、催化剂、OLED 显示器、美容产品等多个领域。 NVIDIA 在 3 月份发布了两个 ALCHEMI NIM 微服务，用于批量几何放松（BGR）和批量分子动力学（BMD）。这些 AI 加速工具使研究人员能够同时模拟数百万个分子和材料：BGR 用于寻找其最稳定的结构，BMD 用于模拟它们随时间的运动。 此外，ALCHEMI 预计很快将包括一个广泛使用的维也纳从头模拟软件包（VASP）的微服务，使研究人员能够以更高的 GPU 吞吐量运行材料模拟。通过在单个 GPU 上运行多个 VASP 计算，结合 NVIDIA 多进程服务，该微服务实现了几何优化的 3 倍加速——即寻找材料中原子的最稳定排列的过程。 此外，开发人员和研究人员可以使用 ALCHEMI 工具包加速名为机器学习原子间势的 AI 替代模型的训练，并轻松构建自定义的高性能原子模拟工作流。 ## **Lila Sciences 如何利用 NVIDIA ALCHEMI 不间断地运行科学方法** Lila Sciences——正在为生命科学、化学和材料科学构建科学超级智能平台和自主实验室——与 NVIDIA 合作，使用 ALCHEMI 进行高保真磁场模拟，并在 3 月份的 NVIDIA GTC San Jose 上进行了演示。 Lila Sciences 利用 ALCHEMI NIM 微服务的 BGR 将高通量材料筛选的速度提高了 50 倍，识别出更有可能被合成的稳定候选材料。然后，它利用 ALCHEMI VASP 微服务在早期访问中将入围候选材料的磁性属性计算速度提高了 30%。 Lila Sciences 使用 NVIDIA ALCHEMI 进行材料模拟。上图由 Lila Sciences 提供，展示了从样品中切割出的薄膜样品，这些样品是在溅射系统中合成的，该系统用于在表面上创建超薄、高度均匀的金属或陶瓷涂层。 加速效果是累积的。ALCHEMI 针对 TensorNet 的专用内核使 Lila 在训练和推理中实现了 6 倍的加速，并将内存使用量减少了 3 倍，使得原本需要数周的模拟在几天内完成。 这种方法不是一次运行一个实验，而是同时在 GPU 内存中评估多个材料，并可以推广到以下用例： - 材料发现 — 大规模筛选新颖、稳定的组合 - 能源 — 发现用于生产化学品和燃料的活性、丰富的地球催化剂 - 电磁学 — 理解和预测复杂的磁性行为 ALCHEMI 位于模拟层，生成为其余循环提供物理科学数据。 此外，Lila Sciences 利用完整的 NVIDIA 技术栈加速科学发现，使用 NVIDIA Megatron-LM 和 NVIDIA Nemotron 进行训练 — 包括 Nemotron 3 Nano 和 Nemotron 3 Super 开放模型，以及 NeMo RL 和 NeMo Gym 库。该公司还利用 NVIDIA BioNeMo 进行分子生成，使用 NVIDIA Triton 和 NIM 微服务进行推理服务，以及 NVIDIA Omniverse 库进行数字双胞胎。 “这项工作展示了使用强大的计算栈来加速发现，达到单个科学家无法独自实现的规模，” Lila Sciences 的联合创始人兼首席技术官 Andy Beam 说道。 ## **可用性** NVIDIA ALCHEMI 工具包和 Toolkit-Ops 可从 Github 和 PyPI 下载。ALCHEMI NIM 微服务可从 NVIDIA NGC 目录下载。ALCHEMI NIM 微服务用于 VASP 预计将在今年夏季晚些时候可用。 DAQIRI 现在可以在 GitHub 上获取。CuPhoton 预计将在今年夏季可用。 _了解更多关于_ _NVIDIA 科学的 AI_ \_。 _查看_ _关于软件产品信息的通知_。 ### 相关股票 - [NVDA.US](https://longbridge.com/zh-CN/quote/NVDA.US.md) - [NVDX.US](https://longbridge.com/zh-CN/quote/NVDX.US.md) - [NVDS.US](https://longbridge.com/zh-CN/quote/NVDS.US.md) - [07788.HK](https://longbridge.com/zh-CN/quote/07788.HK.md) - [NVDY.US](https://longbridge.com/zh-CN/quote/NVDY.US.md) - [NVDD.US](https://longbridge.com/zh-CN/quote/NVDD.US.md) - 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