Nvidia は科学研究用のスーパーコンピューティングに関するあらゆる情報を入手しています

Nvidia は科学コンピューティングにエージェント AI を推進しており、それには新しい科学コンピューティングスタックが必要であると述べており、GPU 巨人はそれを確実に提供する準備ができています。

ドイツのハンブルクで開催された ISC High Performance 2026 イベントで、Nvidia はスーパーコンピューティングにおける自社の成果を称賛し、現在、世界トップクラスのコンピューティングクラスターの多くが同社のハードウェアを使用していることを強調しています。

しかし、マシンインテリジェンス業界でエージェント AI が今年の流行語になったのと同じように、GPU Slinger は、次世代 Vera Rubin プラットフォームと新しいソフトウェアツールを活用して、エージェント AI をスーパーコンピューターとその研究プログラムの次の目玉として推進しています。

Nvidia の HPC および AI ファクトリーソリューション担当シニアディレクターのディオンハリス氏は、「現在、エージェント AI は大きな転換点を迎えています。AI は単に質問に答えるだけのツールから、複雑なタスクを実行するツールに移行しつつあります」と会見でメディアに語った。

同氏は、米国のロスアラモス国立研究所（LANL）のミッションシステムとビジョンシステムが稼働すれば、世界初のエージェントAIスーパーコンピューターになるだろうと述べている。

ハリス氏は、新しい科学コンピューティングスタックがエージェント、シミュレーション、AI を結び付けて、次世代の科学的発見を加速すると主張しています。

「科学者はエージェントティック AI の共同科学者を活用して、ツールやアプリケーション、シミュレーターやサロゲートモデルを集めて、実験の計画から、シミュレーションを実行するためのコードの作成、AI とデータ分析を単一のワークフローにシームレスに移行するまで、あらゆることを行っています。」と彼は説明します。

これには、信じられないほどの量のコンピューティング、メモリ、ネットワーキングが必要です。これは、NVIDIA にとって、Vera Rubin および Grace Blackwell プラットフォーム上に構築されたスーパーコンピューター、量子 InfiniBand ネットワーキング、および検索を高速化するための新しいソフトウェアを意味します。

後者には、ALCHEMI、DAQIRI、cuPhoton が含まれます。 1 つ目は、BGR マイクロサービスを使用して数百万の分子と構造をシミュレートする、化学および材料の発見のためのドメイン固有のツールキットとして Nvidia によって説明されています。

ハリス氏は、DAQIRI は次世代の科学機器向けに設計されており、センサーをリアルタイム AI 推論ポイントに直接接続していると述べています。「CERNのATLAS実験では、通常、保存できる衝突データは2パーセント未満です。DAQIRIは、GPUが深層学習モデルを実行しながら、FPGAが低レイテンシーのルーティングを処理できるようにするGPU加速AIトリガーパイプラインを備えており、より多くのデータから確実に学習できるようにします。」と同氏は説明した。

最後に、cuPhoton は、ペタバイト規模のカメラや望遠鏡のデータを処理し、科学者が膨大な宇宙データセットを数か月ではなく数分で分析できるように設計されています。

ハリス氏は、「ルービン天文台からのデータをシミュレートする 32 個のグレースブラックウェルスーパーチップを使用したテストで、QPhoton は画像の読み込みと読み取りが 15,000 倍速くなり、信号処理と分析が最大 8,000 倍高速化されました」と主張しました。

しかし、Nvidia は、次世代シリコンをエージェントスーパーコンピューティングのプラットフォームとして位置付けています。今年第 4 四半期に発売予定の Vera Rubin NVL ラックは、ラックあたり最大 144 個の GPU を搭載し、5 ペタフロップスの FP64 浮動小数点パフォーマンスを実現します。

ハイパフォーマンスコンピューティングのワークロードの多くはメモリのパフォーマンスに関係していることが多いため、Vera Rubin では Blackwell と比較してメモリ帯域幅を 2.8 倍増加させ、ラックあたり 41 TB の HBM4 メモリを使用して 1 秒あたり 3 ペタバイトの帯域幅を実現しているとハリス氏は述べています。

Vera Rubin が取得しているシステムには、LANL のミッションシステムとビジョンシステムが含まれています。 Mission の場合、これらは最大 2,160 Rubins GPU と 1,080 Vera CPU ですが、Vision の場合はより控えめな 1,298 Rubins と 648 Vera です。

「そして、ISC で発表されている Veritas は、288 Vera CPU を搭載した 576 Rubin GPU を搭載しています」と Harris 氏は言います。

私たちは Nvidia に、科学コンピューティングにエージェント AI を組み込む目的は何なのかを尋ねました。科学コンピューティングの多くは人間の好奇心によって動かされる研究に関するものです。

「エージェント AI はもちろん、どの AI も科学を行う必要はありません」とハリス氏は説明しました。 登録する。

「しかし、Nvidia は、人間の科学者が単独でプロセスを実行する場合には不可能な規模で科学を行うための強力なツールとして、エージェント AI がすでに登場していると考えています。エージェントは、寝たり、食べたり、休憩したりする必要がありません。彼らは何千、何百万もの技術論文を読んで詳細を記憶することができ、場合によっては、天体物理学から動物学に至るまでのさまざまな分野における博士レベルの理解から恩恵を受けることができます。」と同氏は述べました。

Nvidia のビジョンは、人間の科学者が 24 時間体制で働くエージェントのチームを抱え、自分たちではできない調査を実行できるようにすることです。

「しかし、エージェントは科学を実行するために基礎モデル、LLM、データとツールへの接続を必要とします。エージェントはCPU上で実行されますが、ツールにアクセスできます。その多くは最大のパフォーマンスと効率で実行するためにGPUを必要とします」とハリス氏は述べた。

Nvidia は、ヨーロッパが現在 HPC のホットスポットであり、昨年 35 台の新しいスーパーコンピューターが稼働し、すべて Nvidia テクノロジーが使用されていると主張しています。これらには、ヨーロッパのエクサスケールシステムである Jupyter、バルセロナスーパーコンピューティングセンターの Marenostrum 5、Bavaria AI の Blue Swan、シュトゥットガルト大学の HammerHAI、イタリアの CineCa が含まれます。 ®