NVIDIA rejoint la mission Genesis
NVIDIA s'associe au département de l'Énergie des États-Unis pour un important projet novateur baptisé Mission Genesis. Cette initiative gouvernementale vise à maintenir les États-Unis à la pointe de l'intelligence artificielle et du calcul haute performance, notamment dans les secteurs qui dépendent fortement de la puissance de calcul avancée, tels que l'énergie, la recherche scientifique et la sécurité nationale.
Ce programme, issu d'un récent décret présidentiel, positionne l'IA comme un outil essentiel au leadership américain. Pour les passionnés d'informatique et de matériel informatique, c'est une preuve supplémentaire que la technologie GPU, utilisée pour les jeux vidéo, est désormais au cœur du calcul scientifique à grande échelle et des charges de travail liées à l'IA.
Le département de l'Énergie prévoit que la mission Genesis augmentera considérablement la productivité et l'impact de la science et de l'ingénierie américaines. Grâce au calcul accéléré et aux modèles d'IA à grande échelle, l'objectif est de réaliser des avancées majeures dans des domaines qui dépendent de la puissance de calcul brute et d'architectures performantes.
Comment la technologie NVIDIA alimente l'IA scientifique
NVIDIA ne se contente pas de fournir du matériel. L'entreprise aide le Département de l'Énergie américain à intégrer une plateforme de découverte complète qui réunit les laboratoires gouvernementaux, les universités et l'industrie privée autour d'une architecture commune de calcul accéléré et d'intelligence artificielle.
La collaboration couvre déjà plusieurs domaines du calcul haute performance :
NVIDIA contribue à l'IA ouverte avec des modèles tels que la famille Apollo, afin de prendre en charge des charges de travail comme la prévision météorologique, la dynamique des fluides numérique et la mécanique des structures. Ces tâches nécessitent un traitement parallèle massif et bénéficient directement de l'accélération GPU, similaire à celle utilisée dans les PC de jeu modernes, mais à l'échelle des centres de données.
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L'IA au service de la production et des chaînes d'approvisionnement : des modèles d'IA avancés contribuent à optimiser les processus complexes, la planification et la logistique. Ces modèles s'exécutent souvent sur des serveurs à accélération GPU pour traiter d'énormes ensembles de données en temps réel.
Robotique et IA embarquée : ce partenariat porte sur la robotique, les laboratoires autonomes et l’IA embarquée, utilisant la simulation physique haute fidélité et les jumeaux numériques alimentés par l’IA. Nombre de ces systèmes s’appuient sur des plateformes GPU compactes mais puissantes, dont l’architecture est similaire à celle des cartes graphiques haut de gamme pour jeux vidéo.
La recherche sur la fission et la fusion nucléaires, et notamment la simulation du comportement des réacteurs et de la dynamique des plasmas, exige une puissance de calcul considérable. Des supercalculateurs accélérés, dotés de centaines voire de milliers de GPU, sont utilisés pour exécuter ces simulations plus rapidement et avec une résolution supérieure.
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Recherche en informatique quantique : Avant même que les systèmes quantiques pratiques ne soient déployés à grande échelle, des supercalculateurs équipés de GPU sont utilisés pour simuler des algorithmes quantiques et explorer de nouvelles approches. Ces simulations exigent une bande passante mémoire et un débit parallèle considérables.
Biologie, matériaux et conception synthétique : de la découverte de médicaments aux matériaux avancés, de nombreuses méthodologies de recherche modernes combinent simulation traditionnelle et intelligence artificielle générative. L’ensemble de ces processus repose largement sur les clusters de GPU pour accélérer l’apprentissage et l’inférence.
L'architecture de calcul accéléré de NVIDIA est le fil conducteur de tous ces domaines. Il s'agit de la même approche fondamentale qui a fait des GPU le moteur du jeu PC moderne, désormais étendue à l'IA et au supercalcul scientifique.
La nouvelle feuille de route de collaboration entre NVIDIA et le DOE
Afin d'organiser cet effort à long terme, NVIDIA et le Département de l'Énergie ont signé un protocole d'accord qui définit leurs priorités communes. Celles-ci comprennent l'infrastructure d'IA à l'échelle du cloud et sur site, les outils d'IA open source et de nouvelles méthodes pour exécuter des simulations complexes plus rapidement et plus efficacement.
Le protocole d'entente porte sur plusieurs axes clés :
L'IA au service de la production et de la chaîne d'approvisionnement : utiliser l'IA accélérée par GPU pour modéliser les usines, prédire les goulots d'étranglement et optimiser les opérations.
IA open source : développer et partager des modèles et des outils sur lesquels la communauté de recherche au sens large peut s'appuyer, favorisant ainsi l'adoption du calcul accéléré.
Systèmes énergétiques avancés : application de l'IA et du calcul haute performance à tous les domaines, de la fission et de la fusion nucléaires aux ressources géothermiques et souterraines.
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Jumeaux numériques rendus possibles par l'IA : Création de versions virtuelles complètes de réacteurs, d'infrastructures et de laboratoires permettant aux scientifiques de tester des modifications et de mener des expériences en simulation avant d'intervenir sur des systèmes réels.
IA embarquée pour un contrôle en temps réel : Déploiement des modèles d’IA vers les capteurs, les instruments et les systèmes autonomes afin qu’ils puissent prendre des décisions localement avec une faible latence grâce à des plateformes compactes alimentées par GPU.
L’objectif à long terme est d’utiliser l’IA et le calcul accéléré pour concevoir, exploiter et contrôler des systèmes extrêmement complexes, notamment les réacteurs nucléaires, les installations expérimentales, les laboratoires autonomes et les infrastructures critiques.
Il existe également un potentiel pour d'autres projets, comme des avancées plus rapides en informatique quantique, en science des matériaux et en biologie. Une autre idée intéressante concerne les modèles d'IA collaboratifs qui aident les chercheurs à générer du code et de nouveaux algorithmes pour des applications scientifiques exigeantes. Cela rappelle certains assistants de programmation IA déjà populaires auprès des développeurs, mais optimisés pour le calcul haute performance et les simulations.
Supercalculateurs construits sur la puissance des GPU
Le rôle d'NVIDIA dans la mission Genesis s'appuie sur des collaborations antérieures avec le Département de l'Énergie américain (DOE) concernant les supercalculateurs dédiés à l'intelligence artificielle. Lors de la conférence GTC d'NVIDIA à Washington D.C., l'entreprise et Oracle ont annoncé leur collaboration pour la construction du plus grand supercalculateur d'IA du DOE, destiné à la recherche scientifique au Laboratoire national d'Argonne.
De plus, NVIDIA assure le support de sept nouveaux systèmes répartis entre les laboratoires nationaux d'Argonne et de Los Alamos. Ces machines sont conçues pour accélérer la mission du Département de l'Énergie américain en matière de leadership technologique et reposeront largement sur les GPU et les logiciels NVIDIA.
Pour les passionnés de matériel informatique, il s'agit du même écosystème de calcul accéléré qui alimente les cartes graphiques haut de gamme pour le jeu et les stations de travail pour créateurs, déployé à l'échelle de vastes clusters. La capacité des GPU à gérer des milliers de threads parallèles les rend idéaux pour le rendu de jeux à fréquence d'images élevée et pour l'entraînement de modèles d'IA complexes sur des données scientifiques.
NVIDIA a contribué à l'essor de cette approche de calcul accéléré, où les processeurs (CPU) gèrent le contrôle et l'orchestration tandis que les processeurs graphiques (GPU) effectuent la majeure partie des calculs bruts. Cette architecture est aujourd'hui au cœur d'une nouvelle révolution industrielle alimentée par l'intelligence artificielle (IA). La mission Genesis vise à amplifier cette révolution en intégrant le matériel GPU de pointe, les logiciels d'IA et la recherche scientifique dans un effort national unifié.
Concrètement, chaque amélioration issue de cet écosystème, qu'il s'agisse de meilleurs modèles d'IA ou d'architectures GPU plus performantes, finit par se répercuter sur les produits grand public. Les futurs GPU pour le jeu et les PC compatibles avec l'IA bénéficieront probablement des progrès permis par ces vastes collaborations du Département de l'Énergie américain.
Article et image originaux : https://blogs.nvidia.com/blog/nvidia-us-government-to-boost-ai-infrastructure-and-rd-investments/
