--- title: "從材料模擬到實驗天文學，新的 NVIDIA AI 軟件正在推動科學發現" type: "News" locale: "zh-HK" url: "https://longbridge.com/zh-HK/news/290440768.md" description: "NVIDIA 在 ISC 大會上發佈了新的 AI 軟件，以加速科學研究。主要發佈的工具包括用於實時天文數據處理的 cuPhoton、用於粒子物理學高速數據採集的 DAQIRI，以及用於加速材料和化學發現的 ALCHEMI NIM 微服務。這些工具利用 GPU 加速，顯著縮短了天體物理學、化學和材料科學等領域的計算時間" 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) --- # 從材料模擬到實驗天文學，新的 NVIDIA AI 軟件正在推動科學發現 在本週於漢堡舉行的 ISC 會議上，NVIDIA 推出了新軟件，加速科學領域的人工智能，從化學和材料發現到暗物質的搜索。 NVIDIA DAQIRI 庫和新的 NVIDIA ALCHEMI NIM 微服務——以及即將推出的 NVIDIA cuPhoton 參考代碼——將曾經需要數小時或數天在 CPU 上完成的工作轉變為實時的 GPU 加速管道。 它們是 NVIDIA CUDA-X 的一部分，這是一個工具和庫的集合，能夠在包括人工智能和高性能計算在內的應用領域提供顯著更高的性能。 這些性能提升是顯著的，並且具有實際影響。在各個學科中，科學家們正在利用人工智能和加速計算，以比以往更快的速度生成數據和洞察。 例如，在 NVIDIA GB200 NVL72 系統上，cuPhoton 加速了從天文台和望遠鏡加載、讀取、處理和分析 FITS 數據——標準的天文文件格式。在早期訪問中，cuPhoton 加速了從魯賓天文台的空間與時間遺產調查（LSST）收集的 FITS 圖像的加載和讀取速度，達到了 14,900 倍。它還利用 32 個 NVIDIA Grace Blackwell 超級芯片實現了高達 8,400 倍的信號處理和分析速度。 最終，這意味着從 LSST 相機獲得更快的洞察——這是有史以來建造的最大數字相機——它捕捉到數十億個遙遠星系的圖像，以及更近的、反射光線較少的微弱物體。 在早期訪問中，cuPhoton 加速了從魯賓天文台的空間與時間遺產調查收集的圖像的加載和讀取。 ## **新軟件，從實驗室到望遠鏡** 新軟件加速了對暗物質、材料模擬等的研究。 **NVIDIA cuPhoton** 是一個參考代碼，供科學家從從望遠鏡、X 射線和激光實驗收集的多維數據中提取洞察。它旨在加載、處理、分析和可視化 PB 級的數據，並可以與其他 NVIDIA CUDA-X 技術一起使用，以構建一個端到端的加速管道，適用於天體物理學和天文學等領域的工作。 普林斯頓大學的研究人員與 NVIDIA 合作開發了 cuPhoton，並將與哈佛大學一起使用它來處理和分析從天文台和暗能量調查中收集的大量數據。 **NVIDIA DAQIRI**——即集成實時儀器的數據採集——是一個高性能網絡庫，將數據從快速探測器和傳感器流入 NVIDIA 軟件。舊系統依賴於固定硬件，當儀器產生數據的速度超過它們保存數據的速度時，可能會丟失數據。DAQIRI 通過處理到達的數據流來保持同步。 一個名為 A-GHOST 的研究項目是由來自 CERN、芝加哥大學和倫敦大學學院的科學家在 CERN openlab 框架下開發的。它利用 DAQIRI 實時運行人工智能，處理 CERN ATLAS 實驗記錄的碰撞數據。A-GHOST 分析通常會被 ATLAS 拒絕的數據——由於存儲限制，超過 99% 的數據——使其能夠捕捉到潛在有趣的信號，這些信號否則將會丟失。 **NVIDIA ALCHEMI** 包含一系列特定領域的微服務和加速化學和材料發現的工具包，應用於電池材料、催化劑、OLED 顯示器、美容產品等多個領域。 NVIDIA 在 3 月份發佈了兩個 ALCHEMI NIM 微服務，用於批量幾何放鬆（BGR）和批量分子動力學（BMD）。這些 AI 加速工具使研究人員能夠同時模擬數百萬個分子和材料：BGR 用於尋找其最穩定的結構，BMD 用於模擬它們隨時間的運動。 此外，ALCHEMI 預計很快將包括一個廣泛使用的維也納從頭模擬軟件包（VASP）的微服務，使研究人員能夠以更高的 GPU 吞吐量運行材料模擬。通過在單個 GPU 上運行多個 VASP 計算，結合 NVIDIA 多進程服務，該微服務實現了幾何優化的 3 倍加速——即尋找材料中原子的最穩定排列的過程。 此外，開發人員和研究人員可以使用 ALCHEMI 工具包加速名為機器學習原子間勢的 AI 替代模型的訓練，並輕鬆構建自定義的高性能原子模擬工作流。 ## **Lila Sciences 如何利用 NVIDIA ALCHEMI 不間斷地運行科學方法** Lila Sciences——正在為生命科學、化學和材料科學構建科學超級智能平台和自主實驗室——與 NVIDIA 合作，使用 ALCHEMI 進行高保真磁場模擬，並在 3 月份的 NVIDIA GTC San Jose 上進行了演示。 Lila Sciences 利用 ALCHEMI NIM 微服務的 BGR 將高通量材料篩選的速度提高了 50 倍，識別出更有可能被合成的穩定候選材料。然後，它利用 ALCHEMI VASP 微服務在早期訪問中將入圍候選材料的磁性屬性計算速度提高了 30%。 Lila Sciences 使用 NVIDIA ALCHEMI 進行材料模擬。上圖由 Lila Sciences 提供，展示了從樣品中切割出的薄膜樣品，這些樣品是在濺射系統中合成的，該系統用於在表面上創建超薄、高度均勻的金屬或陶瓷塗層。 加速效果是累積的。ALCHEMI 針對 TensorNet 的專用內核使 Lila 在訓練和推理中實現了 6 倍的加速，並將內存使用量減少了 3 倍，使得原本需要數週的模擬在幾天內完成。 這種方法不是一次運行一個實驗，而是同時在 GPU 內存中評估多個材料，並可以推廣到以下用例： - 材料發現 — 大規模篩選新穎、穩定的組合 - 能源 — 發現用於生產化學品和燃料的活性、豐富的地球催化劑 - 電磁學 — 理解和預測複雜的磁性行為 ALCHEMI 位於模擬層，生成為其餘循環提供物理科學數據。 此外，Lila Sciences 利用完整的 NVIDIA 技術棧加速科學發現，使用 NVIDIA Megatron-LM 和 NVIDIA Nemotron 進行訓練 — 包括 Nemotron 3 Nano 和 Nemotron 3 Super 開放模型，以及 NeMo RL 和 NeMo Gym 庫。該公司還利用 NVIDIA BioNeMo 進行分子生成，使用 NVIDIA Triton 和 NIM 微服務進行推理服務，以及 NVIDIA Omniverse 庫進行數字雙胞胎。 “這項工作展示了使用強大的計算棧來加速發現，達到單個科學家無法獨自實現的規模，” Lila Sciences 的聯合創始人兼首席技術官 Andy Beam 説道。 ## **可用性** NVIDIA ALCHEMI 工具包和 Toolkit-Ops 可從 Github 和 PyPI 下載。ALCHEMI NIM 微服務可從 NVIDIA NGC 目錄下載。ALCHEMI NIM 微服務用於 VASP 預計將在今年夏季晚些時候可用。 DAQIRI 現在可以在 GitHub 上獲取。CuPhoton 預計將在今年夏季可用。 _瞭解更多關於_ _NVIDIA 科學的 AI_ \_。 _查看_ _關於軟件產品信息的通知_。 ### 相關股票 - [NVDA.US](https://longbridge.com/zh-HK/quote/NVDA.US.md) - [NVDX.US](https://longbridge.com/zh-HK/quote/NVDX.US.md) - [NVDS.US](https://longbridge.com/zh-HK/quote/NVDS.US.md) - [07788.HK](https://longbridge.com/zh-HK/quote/07788.HK.md) - [NVDY.US](https://longbridge.com/zh-HK/quote/NVDY.US.md) - [NVDD.US](https://longbridge.com/zh-HK/quote/NVDD.US.md) - 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