На конференции ISC 2026 в Гамбурге Nvidia представила несколько новых программных инструментов для научных вычислений, которые должны ускорить исследования в астрономии, физике высоких энергий, химии и материаловедении. В ряде задач прирост производительности измеряется тысячами и даже десятками тысяч раз по сравнению с традиционной обработкой на центральных процессорах.

Одной из главных новинок стал пакет cuPhoton, предназначенный для работы с многомерными научными данными, получаемыми телескопами, рентгеновскими установками и лазерными экспериментами. На системах Nvidia GB200 NVL72 он обеспечил ускорение загрузки и чтения астрономических файлов формата FITS в 14 900 раз, а обработка и анализ сигналов стали выполняться до 8400 раз быстрее при использовании 32 суперчипов Grace Blackwell.

Эти возможности особенно важны для обсерватории имени Веры Рубин и её обзора Legacy Survey of Space and Time (LSST). Камера LSST считается крупнейшей цифровой камерой в мире и будет регулярно получать снимки миллиардов далёких галактик, а также слабых объектов Солнечной системы. В разработке cuPhoton участвовали специалисты Принстонского и Гарвардского университетов.

Источник: Nvidia

Ещё одним новым инструментом стала библиотека DAQIRI (Data Acquisition for Integrated Real-time Instruments), предназначенная для высокоскоростной передачи данных от научных датчиков и детекторов. В отличие от традиционных систем, которые могут терять часть информации из-за ограничений хранилищ, DAQIRI позволяет обрабатывать поток данных в реальном времени.

В рамках проекта A-GHOST, созданного специалистами Европейской организации по ядерным исследованиям (CERN), Чикагского университета и Университетского колледжа Лондона, библиотека используется для анализа данных эксперимента ATLAS на Большом адронном коллайдере. Обычно более 99% событий отбрасываются из-за невозможности сохранить весь поток информации, однако система с ИИ позволяет исследовать и эти данные, повышая шансы обнаружить редкие сигналы, связанные, например, с тёмной материей.

Для химии и материаловедения Nvidia развивает платформу ALCHEMI, включающую специализированные микросервисы для моделирования молекул и новых материалов. Система позволяет одновременно проводить расчёты для миллионов соединений, что может использоваться при создании аккумуляторов, катализаторов, OLED-дисплеев и даже косметических продуктов.

Компания Lila Sciences, создающая платформу автономных научных лабораторий, сообщила, что благодаря ALCHEMI смогла ускорить массовый поиск перспективных материалов в 50 раз, а расчёты магнитных свойств — на 30%. Дополнительная оптимизация моделей TensorNet дала шестикратное ускорение обучения и втрое сократила потребление памяти, что позволило выполнять задачи за несколько дней вместо недель.

По сути, Nvidia пытается превратить ИИ и ускорители вычислений в универсальный инструмент научных открытий. Новые библиотеки позволяют обрабатывать огромные массивы данных от телескопов и ускорителей частиц, а также значительно ускорять компьютерное моделирование веществ, сокращая время между постановкой гипотезы и получением результата.