Generatived (Beta) | Cung cấp tin tức và xu hướng mới nhất về AI sáng tạo

Autodesk Research vừa công bố Thư viện Accelerated Lattice Boltzmann (XLB), một bộ giải động lực học chất lưu tính toán (CFD) mới được thiết kế để tích hợp với hệ sinh thái AI/ML mà vẫn duy trì hiệu suất cao. Thư viện XLB gốc Python này tận dụng phương pháp Lattice Boltzmann (LBM) và hướng đến việc thúc đẩy nghiên cứu và thử nghiệm trong lĩnh vực này. Kiến trúc khả vi của nó cho phép tích hợp mượt mà với các khung mô hình vật lý AI đang ngày càng phổ biến trong điện toán khoa học.

Hợp tác với NVIDIA, Autodesk Research đã cải thiện đáng kể tốc độ của XLB bằng cách sử dụng NVIDIA Warp và siêu chip GH200 Grace Hopper. Sự kết hợp này mang lại tốc độ tăng gấp 8 lần trong một số trường hợp benchmark nhất định, cho phép XLB mở rộng quy mô để xử lý khoảng 50 tỷ ô tính toán. NVIDIA Warp, một nền tảng Python , kết hợp tính dễ sử dụng của Python với khả năng tính toán hiệu năng cao của CUDA, trong khi siêu chip GH200 được thiết kế để chạy hiệu quả các mô phỏng quy mô lớn, độ trung thực cao.

Hiệu suất XLB được NVIDIA Warp tăng tốc đã được chứng minh là ngang ngửa với các triển khai C++ truyền thống. Đây là một bước tiến lớn trong lĩnh vực nghiên cứu CFD, vốn từ lâu đã phải đối mặt với tình thế tiến thoái lưỡng nan khi lựa chọn giữa tính dễ sử dụng của Python và hiệu quả của các ngôn ngữ lập trình cấp thấp. Với Warp, các nhà nghiên cứu giờ đây có thể tận dụng các thư viện và khung máy học phong phú của Python mà không phải hy sinh thông lượng tính toán.

Sự hợp tác giữa Autodesk Research và NVIDIA đã chứng minh rằng kiến ​​trúc siêu chip GH200 Grace Hopper và nền tảng Warp cho phép thực hiện hiệu quả các mô phỏng CFD quy mô lớn bằng Python. Bước tiến này đánh dấu một bước chuyển mình trong lĩnh vực CFD, tận dụng khả năng tiếp cận của Python mà không ảnh hưởng đến hiệu suất, mang lại lợi thế đột phá trong việc phát triển và thử nghiệm các nguyên mẫu nghiên cứu mới.