科学计算格局的变化为美国能源部(DOE)的两个"通过先进计算实现科学发现"(SciDAC:Scientific Discovery through Advanced Computing)研究所带来了新方向,阿贡(Argonne)实验室的研究人员正在帮助引领这一进程。
25年来 SciDAC项目一直支持数学和计算机科学研究。作为该计划的一部分,RAPIDS和FASTMath研究所帮助研究人员开发先进算法、软件和数学工具,利用Aurora等DOE超级计算机实现更快、更强的科学研究。
DOE最近的资金支持为两个研究所带来了新的研究方向,这既反映了研究所的成功,也体现了科学计算格局的变化。特别值得注意的是,它凸显了人工智能(AI)在数学、计算机科学和领域科学应用中日益重要的作用,以及RAPIDS和FASTMath在帮助领域科学家将AI融入工作方式方面持续发挥的重要作用。
目标一致、互补共进的两个研究所
这两个新研究所有几个共同的重要特点。两者都汇集了来自大学和国家实验室的研究人员;都与应用开发者密切合作研究复杂物理现象;都包含强大的外展项目,通过工作坊和教程帮助培养下一代科学家。
同时,两个研究所采取了不同但互补的研究方法:
- FASTMath :专注于开发和部署稳健的数学方法和数值算法
- RAPIDS :与领域科学家合作,将AI技术应用于他们的工作,改进科学家管理和从数据中提取知识的方式,并最大化DOE强大超级计算机在其科学研究中的效用。
两者携手,共同推动新的科学发现。
RAPIDS:帮助应用团队管理复杂工作流,利用计算机科学、数据与人工智能专注于帮助科学家应对以下挑战:
利用下一代计算系统
管理和理解现代模拟与实验产生的海量数据,
通过审慎使用 AI 技术加速发现
极致规模的超级计算机、先进的实验设施和新兴的软件技术为科学发现创造了新机遇。同时,利用这些尖端资源也带来了新的技术挑战。
例如:
科学软件如何在能耗方面获得最佳 " 性价比 " ?
哪些工具可以管理模拟和实验产生的海量数据,并帮助我们获得新见解?
人工智能如何应用于复杂科学工作,以可信的方式加速科学发现?
"此时此刻,我们同时在采用百亿亿次级超级计算系统、利用新高保真实验设备产生的海量数据,并探索AI在科学中的潜力,"阿贡实验室高级科学家、RAPIDS研究所主任Robert Ross表示,"我们的目标是帮助研究人员克服这些挑战,包括充分利用DOE世界一流的计算平台,如Aurora。"
为解决这些问题,RAPIDS团队正在推进四个研究领域:
提高科学代码的性能、能效、可移植性和生产力
降低数据访问开销,协调复杂工作流中的数据移动,并提供科学数据的深度洞察
通过物理感知代理模型、创新基础模型、代理式 AI 以及与业界合作加速科学研究
推进、产品化和集成关键软件包,确保 SciDAC 社区的可用性和质量
社区参与也是RAPIDS的重要组成部分。"我们直接与DOE科学家和设施合作,在当前和新兴的超级计算平台上部署这些技术.。"Ross说。
FASTMath:为科学模拟提供可扩展算法和软件
FASTMath(数学框架、算法和可扩展技术)研究所由DOE劳伦斯利弗莫尔国家实验室领导,专注于为DOE主要设施的先进计算架构开发稳健的数学技术和高能效软件。
与应用开发者合作是FASTMath使命的核心。
"我们与领域科学家密切合作,"阿贡实验室高级科学家、FASTMath研究所副主任Todd Munson表示,"这帮助我们将数学和科学AI/ML的专业知识应用于大规模建模和仿真代码。"
Munson还将协助协调SciDAC应用合作伙伴关系的活动。目前有超过30个合作伙伴关系,覆盖8个DOE项目办公室。这些多年合作将领域科学家、应用数学家和计算机科学家聚集在一起,解决对DOE使命重要的大规模科学挑战。阿贡目前的项目包括百亿亿次级别的宇宙学和核成像研究。
FASTMath研究人员已经展示了实际成果:
计算机科学家开发了一种识别阻断设备最佳布置的方法,有助于保护电网
他们还创建了一种策略,帮助研究人员更快地识别用于设计电磁隐身材料
"我们的研究人员取得了巨大成功,"阿贡实验室FASTMath机构负责人Jeffrey Larson表示,"例如,我们开发了用于优化和结构化网格的数值算法。这些方法现已成为PETSc可扩展并行求解器套件和用于运行大量相关仿真的libEnsemble工具包的一部分。两者都被应用开发者广泛使用。"
下一波科学发现浪潮
FASTMath自2011年以来一直得到SciDAC项目的支持,RAPIDS自2017年以来也获得支持。
"DOE的持续支持确保了科学家在当前和下一代超级计算设施上拥有最先进的数学工具和计算软件,以及充分利用这些工具的专业知识,"Ross表示,"这种支持将帮助推动下一波科学发现。"
SciDAC资金来自DOE科学办公室的高级科学计算研究计划。
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