集AI与高性能计算于一身的超级计算机，赋能天体物理、气象科学等领域科学发展近4亿亿级混合精度性能的超级计算机正式上线。这台以Perlmutter命名的超级计算机将为7,000多名研究人员提供近4exascale的AI性能。 以Perlmutter命名的超级计算机正式启动 SaulPerlmutter是暗能量的主要发现者。他是伯克利实验室的天体物理学家，并因此获得诺贝尔奖。暗能量光谱仪(DESI)地图将揭示暗能量，即宇宙加速膨胀背后的神秘物理学。 Perlmutter因这一发现获得诺贝尔奖后，Thomas与他一起进行了后续项目。以Perlmutter命名，采用全球最大的A100赋能系统，搭载6144颗NVIDIAA100TensorCoreGPU，正式发布。据了解，Perlmutter可支持20多种应用，能够很好地推动天体物理学、气象科学等领域的科学发展。 Perlmutter超级计算机将协助一个项目，组装迄今为止最大的宇宙三维地图。它将处理来自宇宙相机暗能量摄谱仪(DESI)的数据。暗能量光谱仪每次曝光最多可捕获5,000个星系。 研究人员需要使用Perlmutter的GPU速度每晚及时捕捉数十次曝光，以确定第二天晚上将DESI瞄准的位置。在以前的系统中，研究人员需要数周甚至数月的时间来准备一年的数据以供发布。有了Perlmutter，他们可以在短短几天内完成。 NERS数据架构师RollinThomas目前正在帮助研究人员为Perlmutter编写代码，他说：“GPU使我们的数据准备工作速度提高了20倍，这令人惊叹。” 在线在NERSC组织的剪彩仪式上，NERSC数据和分析服务组代理负责人WahidBhimji说：“美国能源部正在推进人工智能科学，将概念验证引入生产粒子物理学、材料科学和生物能源等领域的用例。“他说，目前人们正在探索更大规模的神经网络模型，希望获得更强大的资源，而Perlmutter基于A100GPU、全闪存系统和数据流功能，可以及时满足人们对AI的需求。 软硬件结合加速高性能计算应用 据了解，传统的超级计算机很难使用QuantumEspresso等程序在几纳秒内处理模拟多个原子所需的数学运算。然而，通过将它们结合起来，科学家们可以在更长的时间内研究更多的原子。浮点数学运算还可以加速深度学习所需的混合精度计算。 NERSC的应用性能专家BrandonCook说：“以前不可能对电池接口等大型系统进行完整的原子模拟，但现在科学家们计划使用Perlmutter进行这种模拟。“目前，BrandonCook正在帮助研究人员启动此类项目。 去年11月，入围GordonBellAward决赛的BerkeleyGW项目获得了NERSC的批准，该项目使用了NVIDIAV100GPU。JackDeslippe，他监督项目和监督应用程序性能，相信A100的强大性能有望将此类研究提升到一个新的水平。 除了硬件，Perlmutter的另一个战略组成部分是软件。同时，他还指出系统使用的NVIDIAHPCSDK可以支持OpenMP和其他常见的编程模型。 此外，GPU上数据科学的开源代码RAPIDS将加速不断壮大的Python团队的工作NERSC内的程序员。它已经在一个项目中证明了它的价值：与之前的CPU相比，它在NERSCCori超级计算机上对网络流量的分析速度提高了近600倍。fic研究和RAPIDS将发挥重要作用。” 众所周知，就AI使用的16位和32位混合精度数学运算而言，Perlmutter是世界上最快的系统。二期工程在实验室系统开展。
