文/蒙奇
“众星捧月”。上榜让英伟达在最新的HPC TOP500榜单中脱颖而出——或者更准确地说，是“榜单背后”:
11月中旬，在美国丹佛举行的2017全球超算大会一如既往地吸引了全球顶级超算供应商和用户的目光。
在榜单中，NVIDIA GPU加速的系统数量增加了34个，总数达到87个。英伟达榜单中的petaflops总数也增长了28%；在绿色500强排行榜的前20名最高效的超级计算机中，有14个系统采用了NVIDIA技术。
NVIDIA创始人兼首席执行官 黄仁勋。正如英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋所说，加速计算的时代已经到来。
也许是考虑到英伟达在OEM厂商和云服务提供商中的快速推广，黄仁勋在SC17期间的演讲中更愿意充满激情地谈论借助加速计算，软件和应用可以给HPC领域带来哪些价值和创新。
相比那些惊艳却略显沉闷的数字，丹佛的SC17，新品新技术都是抢眼的亮点。然而，如果你在现场，你会注意到新应用程序的访问者同样拥挤。
没错，因为这是AI和HPC技术在细分行业的真正落地——这是一个关系到HPC的大问题，也关系到AI未来的“钱途”。
科学计算需要新工具。
在黄仁勋的演讲中，他花了很长时间解释这些前沿和先进的应用。很多都是科研前沿，不为普通人所知。
在过去的5 ~ 6年里，GPU推动了深度学习发展的“大爆炸”，从而迅速进入商业领域；如今，一个新的想法再次受到关注:是时候用深度学习来推动传统科学计算中GPU的发展了，方法论只有一个:加速计算。
“这是一个自然的想法。传统的科学计算需要新的工具。”英伟达高性能计算团队负责人王鹏在丹佛SC17的英伟达展台对记者说。
以往基于HPC的科学计算主要依靠仿真。它的局限性是不能直接观测和研究很多现象，比如星系的形成或者黑洞的碰撞——它们本身人类是观测不到的。
如今，深度学习开始解决这个问题。一个最简单的方法就是，把模拟产生的数据作为深度学习的训练数据，然后训练一个新的模型，反馈科学计算。
在英伟达的展台上，通过赋予深度学习来推动科学计算的案例不在少数，比如引力波探测、药物研发、中微子探测、核聚变研究等。-虽然这些应用如此专业，却很容易吸引人驻足探索。显然，人们想知道今天的科学家在做什么，他们将如何改变我们未来的生活。
核聚变的研究是一个有趣的案例，由于数据量巨大，即使是基于HPC的传统科学计算也很难通过模拟预测核聚变电站何时变得不稳定。
在上述方法的帮助下，普林斯顿的科学家们基于科学计算的实验数据，通过AI深度学习训练了一个新的模型。过去传统方法的预测准确率在70%左右；随着新工具的引入，预测准确率已经达到了惊人的90%——相信对于绝大多数参观者来说，这将是一个晦涩难懂的数字。
科学计算领域的另一个新工具是可视化。科学计算数据的规模越来越大，数据可视化被提上日程是理所当然的。
实现可视化的传统方式是将数据从HPC远程传输到工作站，但数据能力的倍增现在已经让这种方式很难实现可视化。
新方法的思想是在模拟的地方做可视化——这是GPU的天然优势。“既做计算又做模拟。某种程度上，只有GPU能做到。”英伟达自上而下的自信无处不在。
普通大众对VR应用的兴趣会更强——相比较而言，这更接近英伟达的商业传统:
如今的气象研究已经可以让气象学家通过VR可视化三维云图。当然，这个结果比屏幕上的二维图像要精确得多。我相信很快，我们就能分辨出哪朵云有雨，哪朵云没有雨。
基于这些案例的演示，黄仁勋表示，“Volta是世界上最强大的人工智能和高性能计算平台，可以帮助世界顶级科研人员在新药研发、替代能源和自然灾害预测等领域取得突破。部署在全球数据中心和云端的Volta必将引发新一轮的创新，给整个社会带来无与伦比的影响。”
黄仁勋论点的关键在于英伟达在科学计算和人工智能方面的价值。一份报告证实了这一点:
本文分析了Interesect360研究的最新报告，该报告将NVIDIA列为未来科学计算的关键，指出前15名的HPC应用都在使用GPU加速，前50名的HPC应用中也有70%在使用GPU加速。
容器将允许研究人员进行科学研究。
容器在商业计算领域的应用如火如荼，NVIDIA也没有缺席这个火热的市场。
在宣布主流云服务提供商已经采用基于Volta的云服务的同时，在SC17上，NVIDIA还发布了面向HPC行业容器应用的软件和工具。
在大型超级计算中心，管理员会为用户安装各种应用软件；但在更广泛的用户群中，研究人员就没那么幸运了。他们通常需要自己安装和部署各种应用程序。
英伟达注册英伟达GPU Cloud container的软件和工具正是为了解决这些困难，它可以帮助科学家轻松部署英伟达的加速计算平台，进行计算密集型的研究。
NVIDIA的科学计算应用和高性能计算可视化工具的容器允许用户访问许多广泛使用的GPU优化的高性能计算软件。如今，他们已经加入了NVIDIA NGC容器注册中GPU优化的人工智能框架和深度学习应用的行列。
这些新容器使研究人员能够轻松、自由地访问人工智能框架、高性能计算应用程序和可视化工具，这些工具对于他们的科学工作流程至关重要，只需通过NGC这一单一资源即可。
英伟达的官方判断是，基于NGC的GPU优化的高性能计算容器传统上需要几天或几周的时间来部署，用户几分钟就可以完成。
SC17推出的前一天，黄仁勋在演讲PPT中写下了这样一段话:
“NVIDIA VOLTA，在每个云、每个OEM、每个数据中心。”
没有人会不同意这一点。人工智能高性能计算领域的爆炸性增长让黄仁勋有理由如此自信。
在开发过程中，英伟达还宣布，基于英伟达Volta架构的“全球最先进”数据中心GPU——英伟达特斯拉V100 GPU已经正式由主流电脑厂商推出，并被各大云服务商采用。戴尔EMC、HPE、华为、IBM和联想此前已宣布，他们将向客户提供基于Volta的产品。
与此同时，包括阿里云、AWS、云、微软Azure、甲骨文云和腾讯云在内的云服务提供商也宣布推出基于Volta的云服务。
【IT创造】创造科技未来，旨在为读者提供对科技企业和趋势的前瞻性分析和评论。《商业伙伴》副主编、创始人蒙奇，担任《计算机商报》总编辑、都市媒体记者编辑超过14年。
【IT创作】同名已入驻各主流社交媒体平台。
