Szuperszámítógép | Számítási rekordot állított fel két magyar kutató
Menczer Andor, az ELTE doktorandusz hallgatója és Legeza Örs, a Wigner Fizikai Kutatóközpont tudományos tanácsadója összetett kvantumfizikai rendszerek szimulációit készítette el szuperszámítógépre, ezzel pedig új számítási rekordot állított fel. A program másodpercenként majdnem kétszázötvenezer milliárdnyi elemi műveletet képes megoldani. Eredményük bonyolult biokémiai összefüggéseket oldhat meg, és nagy segítséget nyújthat az ipari fejlesztések, például a gyógyszerfejlesztés vagy az energiaszállítás terén.
A hardver az NVIDIA DGX-H100 eszköz volt, a számítási teljesítmény pedig csaknem nyolcvan darab 128 magos számítógép, avagy 700-1000 darab modern laptop teljesítményével egyenértékű. Az eredmény komoly áttörést jelent az új hardvereszközök által biztosított teljesítmény kiaknázásában a nem kifejezetten mesterséges intelligenciára épülő algoritmusok esetében. Az elérhető teljesítmény ráadásul még tovább növelhető az egyedi számítógépek összekapcsolásával.
Bonyolult kvantumos rendszerek vizsgálata
„Az egyre újabb matematikai algoritmusok és az információtechnológia szinte felfoghatatlan ütemű fejlődése együttesen olyan bonyolult kvantumos rendszerek vizsgálata előtt nyitja meg az utat, melyek korábban csak a kutatók álmaiban léteztek” – mondta Legeza Örs, aki szerint a számítási bravúr mellett a közös kutatás példátlan pontosságú eredményeket hozott az átmenetifém-metalloenzimeket tartalmazó összetett biokémia rendszerekben is. A fémtartalmú katalizátorok számos ipari és biológiai folyamatban kulcsfontosságúak, alapvető szerepet játszanak a kémiai reakciók elősegítésében.
Az energiaátalakítás ezen „kiserőművei” továbbá létfontosságúak több iparág számára is, beleértve az orvostudományt, az energiatermelést és számos fogyasztói terméket. A katalizátorok felgyorsítják a kémiai reakciókat, csökkentve a kémiai átalakuláshoz szükséges energiát, hatékonyabbá és fenntarthatóbbá téve a kapcsolódó folyamatokat.
„Megértésük és optimalizálásuk elengedhetetlen napjaink nagy globális kihívásainak kezeléséhez, mint például a zöldenergia-termelés vagy a fenntarthatóság” – tette hozzá a kutató.
A tenzorhálózat-algoritmusok
Az új kutatási irány egyre nagyobb figyelmet kap ipari körökben is, mivel a tenzorhálózat algoritmus AI-alapú módszerekkel való ötvözése egy egészen új szimulációs környezetet teremt a gyógyszeripar és vegyipar számára is. Az óriási teljesítménynövekedés révén pedig a korábban több hónapig tartó számítások jelenleg már akár napi szinten is megvalósíthatók, ami a kvantumkémiai modellezéshez biztosít egy egészen új eszköztárat.
A tenzorhálózat-algoritmus a kvantumfizikában és gépi tanulásban használt módszer, amely komplex rendszerekben található sokdimenziós adatok hatékony tárolására és feldolgozására szolgál. A tenzorhálózatok segítenek egyszerűsíteni a sok részecskéből álló rendszerek kölcsönhatásainak modellezését úgy, hogy a rendszer összefüggéseit könnyebben kezelhető kisebb részekre bontják. Az algoritmusok ezután a különböző tenzorok (vagyis sokdimenziós mátrixok) összekapcsolásával hatékony számításokat végeznek a rendszerben található kölcsönhatásokra.
Jelenleg olyan újabb fejlesztésű hardvereken folyik az algoritmus optimalizálása, amelyek egy része csak a jövőben válik elérhetővé a nyilvánosság számára. „A közös kutatási eredmény egyben rávilágít az akadémia és az ipari szektor szinergiájában rejlő óriási lehetőségekre” – hangsúlyozta Legeza Örs.
Az kutatásban részt vett az amerikai Pacific Northwest Nemzeti Laboratórium, az NVIDIA és a SandboxAQ Google startup is. Bővebb információk a kutatásról itt találhatók.
Kép forrása: Pixabay
Hozzászólásokhoz gördülj a kapcsolódók alá!
Kedves olvasó,
ha nem vagy még támogató, lépj be a Klubba ITT. Csupán havi két kiló kenyér áráért elérsz minden támogatói tartalmat. Alkalmi támogatásra Paypalon keresztül van lehetőség (kattints a kis gombra!).
Ha egyik mód sem megfelelő, de szeretnéd támogatni a Cenwebet és a rezervátumot, akkor keress minket mailben a centauri16@gmail.com címen. Segítségedet előre is köszönjük!
még több számítógép
Ez szuper jól hangzik- ha ezt rávetítem a saját szakmámra, nagyon hiányoznak olyan applikációk a képfeldolgozásban amelyek sokféle javítást el tudnak végezni egy algoritmussal (mondjuk egy kattintásra) úgy az eredeti adatokon, hogy nem visznek bele hibát a rendszerbe (pl. túlsimít és minden negatív, vagy túlszoroz és minden pozitív), hanem az igazán valós negatív és a biztosan pozitív eltérést validálja. Az eüben hiába vannak korszerű modalitások(szuper több teslás MR , vagy félvezetős PET kamera, ha képfelvételt követő postprocessálás nem nyújtja azt a funkciót ami tuti biztos s ez többnyire nem azért van nem léteznek ilyen programok, hanem azért mert az állami ellátó rendszerben amikor valahogy végre megvásárolnak egy korszerű képalkotó eszközt nem adják, csak külön sok sok pénzért az okos applikációkat és sajnos mindig az a pályázó nyer aki a legolcsóbb….
Amikor ilyeneket olvasok, mindig elképedek, hogy hová is fejlődött az informatika ötven év alatt!
Az jut eszembe, hogy a 70-es évek első felében mi még egy lengyel gyártmányú ODRA 1013-as számítógépet használtunk az ELTE-n, mikor programozást tanultunk. Ennek a gépnek a memóriája még nem érte el a 40K-t sem! Az input és az output is lyukszalag volt, onnan olvasták be a programokat. Az egyszerűbb műveleteket 600 mikrosecundum alatt hajtotta végre.
Persze, biztosan voltak már akkor is korszerűbb, gyorsabb gépek máshol – pl. kutatóintézetekben -, de az egyetemek kezdetben ilyen gépekkel rendelkeztek csak. (Már az is fejlődésnek számított, amikor valamivel később kaptunk egy ODRA 1204-et! 🙂 )