Magyar kutatók jelentős előrelépést tettek a szuperszámítógépek terén, amely új távlatokat nyithat a számítástechnika világában.

Fedezd fel, hogyan forradalmasíthatja az AI az üzleti világot! Ezen a tartalmas napon nem csupán elméleteket hallgathatsz, hanem konkrét stratégiákat, gyakorlati megoldásokat és valós példákat is bemutatunk. Ne hagyd ki ezt a lehetőséget, hogy mélyrehatóan megismerd az AI üzleti alkalmazásait! Regisztrálj most, és tudd meg a részleteket!

A világ legrangosabb szuperszámítógépes rendezvényén, az atlantai TOP500 Birds of a Feather (BoF) konferencián,

Az NVIDIA technológiai vállalat a magyar kvantumszimulációs szoftver által elért eredményekre építve prezentálta legfrissebb gyorsítókártyáit, bemutatva azok kiemelkedő numerikus teljesítményét és jellemzőit.

Legeza Örs, a HUN-REN Wigner Fizikai Kutatóközpont tudományos tanácsadója és Menczer Andor, az ELTE doktorandusz hallgatója az Nvidiával szoros együttműködésben a kvantumos rendszerek szimulációjára fejlesztett programcsomagjukat sikeresen integrálták a techcég legújabb, Blackwell technológiájára épülő B100 és B200 hardverek szoftveres megoldásaival.

A Blackwell B100 és B200 platform technológiai újításait az Nvidia elsősorban a mesterséges intelligencia (AI) területén jelentkező hatalmas számítási igények kielégítésére alakította ki. Míg az AI-alapú szoftverek számára elegendő az FP16-os (16 bites lebegőpontos) pontosság, Legeza Örs és Menczer Andor kutatásai azt mutatják, hogy az új platformon a tizedesjegyek pontosabb kezelése is lehetséges. Ráadásul mindez jelentős sebességnövekedéssel és lényegesen alacsonyabb energiafogyasztással jár.

Három japán kutató (Hiroyuki Ootomo, Katsuhisa Ozaki, Rio Yokota) nemrég egy olyan algoritmikus eljárást publikált, amelyben az FP64-es (64 bites lebegőpontos) számítási aritmetikát FP16-os szeletekre lehet bontani, majd az elvégzett matematikai műveletek után azt vissza lehet alakítani FP64-re. Az így végrehajtott közelítő megoldás lehetővé teszi, hogy a Blackwell alapú technológiát ne csak a mesterséges intelligenciára épülő számításoknál alkalmazhassák, hanem szélesebb körben és általánosabb problémák szimulációira is fel lehessen használni.

A közelítő eljárás pontossága és alkalmazhatósága azonban még nem egyértelmű, jelenleg is intenzív vizsgálat és kutatás tárgyát képezi. A Legeza Örs által 30 éve folyamatosan fejlesztett tenzorhálózat algoritmusának olyan új verzióját alkotta meg a két magyar kutató az elmúlt hónapokban, amely hatékonyan ki tudja aknázni az Nvidia legújabb, még nem publikus cuBLAS könyvtárak és a B100 hardver által biztosított új matematikai eljárás lehetőségeit.

A szimulációs szoftverünk kiváló matematikai alapot biztosít az új hardverek teszteléséhez. A paraméterezési lehetőségek révén rendkívüli pontosságot érhetünk el, miközben a különböző paraméterek precíz elméleti leírását is könnyedén elkészíthetjük.

- mondta Legeza Örs, aki szerint a pontos számításokat különböző fizikai vagy kémiai modellek készítésénél (pl. klímaváltozásnál, mérnöki tervezéseknél vagy repülőgépszimulációknál, de a gyógyszeriparban is) nagy pontossággal tudják majd alkalmazni. Az elért eredmények tudományos publikálása - együttműködve az Nvidiával - jelenleg előkészítés alatt áll. A HUN-REN Wigner és az ELTE kutatóinak nagy eredménye ismét rámutat a kutatás és ipar szinergiájában rejlő óriási lehetőségekre.