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阿貢研究人員透過重新構想的SciDAC研究所推進新技術

美國能源部SciDAC專案下的RAPIDS和FASTMath研究所獲得新資助,專注於開發先進演算法和AI工具,以應對百億億次超級計算和科學資料挑戰。阿貢國家實驗室的研究人員在這些研究所中發揮關鍵作用。

來源AIwire作者: Andrew Jolly

美國能源部(DOE)科學發現透過先進計算(SciDAC)專案下的兩個研究所——RAPIDS和FASTMath——正在經歷新的發展方向,阿貢國家實驗室的研究人員在其中扮演著重要角色。這些研究所已獲得最新資助,以應對科學計算領域不斷變化的格局,特別是人工智慧(AI)在數學、電腦科學和領域科學應用中日益增長的作用。

RAPIDS研究所:助力應用團隊管理複雜工作流 RAPIDS研究所(電腦科學、資料和人工智慧研究所)專注於幫助科學家應對下一代計算系統帶來的挑戰,管理和理解現代模擬與實驗產生的海量資料,並透過審慎使用AI技術加速發現。該研究所致力於解決四個主要研究方向:提升科學程式碼的效能、能源效率、可移植性和生產力;降低資料訪問開銷,協調複雜工作流中的資料移動,並提供科學資料的深入檢視;透過物理感知替代模型、創新基礎模型、代理AI以及與工業界的合作加速科學發現;推進、產品化並整合關鍵軟體包,確保其在SciDAC社群中的可用性和質量。

FASTMath研究所:為科學模擬提供可擴充套件演算法和軟體 FASTMath研究所(數學框架、演算法和可擴充套件技術研究所)由DOE勞倫斯利弗莫爾國家實驗室領導,專注於為先進計算架構開發穩健的數學技術和能效軟體。該研究所與領域科學家緊密合作,將數學和科學AI/ML專業知識應用於大規模建模和模擬程式碼。FASTMath已取得實際成果,例如開發了識別電網阻塞裝置最優放置的方法,以及幫助更快識別電磁隱身材料設計策略的方法。其開發的數值演算法現已成為PETSc和libEnsemble等廣泛使用的軟體工具的一部分。

這兩個研究所的共同特點包括:匯聚大學和國家實驗室的研究人員、與應用程式開發者密切合作、以及開展強有力的外展活動。RAPIDS自2017年起獲得支援,FASTMath自2011年起獲得支援。新的資助來自DOE科學辦公室高階科學計算研究專案,將繼續推動下一波科學發現。