陕西中欣科技有限公司
解 决 方 案
公司新闻
当前位置:首页 >解决方案>更多
解 决 方 案
数字科技负能产业升级
强大的深度学习技术
深度学习是人工智能 (AI) 中发展迅速的领域之一,可帮助计算机理解大量图像、声音和文本形式的数据。利用多层次的神经网络,现在的计算机能像人类一样观察、学习复杂的情况,并做出相应的反应,有时甚至比人类做得还好。这样便提供了一种截然不同的方式,用于思考数据、技术以及人类所提供的产品和服务。

智能是各行各业之所欲
通过改进机器学习算法和升级计算硬件各行各业中有远见的公司偶在采用深度学习技术来处理爆炸性增长的数据量.这帮助他们找到新方法来利用随手可得到的数据财富开发新产品,服务和流程,从而创超巨大的竞争优势 。

NVIDIA 的深度学习优势
NVIDIA 是加速深度学习发展方面的先行者,多年来一直致力于开发深度学习软件、库和工具。为训练诸如图像、笔迹和声音识别等颇具挑战的应用程序并加快训练速度,目前的深度学习解决方案几乎完全依赖 NVIDIA GPU 加速计算。采用 NVIDIA GPU 的深度学习系统具有以下优势:


加速的 DNN 和训练性能
NVIDIA GPU 特别擅长处理并行工作负载,可让网络提速 10-20 倍,从而将各个数据训练迭代周期从几个星期缩短为几天。实际上,GPU 在仅仅三年内便将深度神经网络 (DNN) 的训练速度提高了 50 倍(这一速度远远超过摩尔定律),预计未来几年还将再提高 10 倍。
查看信息图

快速的人工智能应用程序开发
人工智能正以极快的速度进行创新。今天,计算机不仅是在学习,而且是在独立思考。这为机器人、医学和自动驾驶汽车等应用程序领域提供了好时机。您可以快速设计和部署深度学习应用程序,以利用这些不可思议的突破性技术。
立即开始开发
IBM与NVIDIA联手开发世界最快的深度学习企业级解决方案——POWER AI
全新IBM PowerAI Software Toolkit与针对IBM Power架构优化的NVIDIA NVLink和GPUDL组件完美结合,在AlexNet with Caffe上能实现两倍的性能突破。

为深度学习打造的 GPU
开发者想要随时随地进行创造和部署。您可以通过世界各地的台式机、笔记本电脑、服务器和超级计算机,以及由 Amazon、IBM 和微软提供的云服务使用 NVIDIA GPU。借助来自 NVIDIA GPU 以及支持软件技术和深度学习专家的支持,现在您可以创建容天为您定制的"即插即用"深度学习解决方案。
GPU加速更快的AMBER模拟

在分子动力学中,AMBER是用来模拟生物催化和药物与受体蛋白相互作用的关键应用。AMBER的一个特色是有能力使用NVIDIA GPU来大规模地加速复杂的分子模拟。这大大提升了采样效率,提高了研究的准确性,使得更先进的科学变成可能,加速了研究的进程。

为AMBER定制的GPU系统
AMBER GPU发展背后的主要驱动力已经把超级计算机的强大性能转移到个人台式电脑上,并且价格实惠,而且提高了效率,为广大的研究人员受益而设计的。
这些机器为AMBER模拟提供了最佳的解决方案,预装最新的版本,准备随时运行并且提供可靠的性能。这为科学家购置最佳的工作站和集群来运行GPU AMBER(普通的CPU AMBER模拟也可以)提供了一个解决方案。

AMBER 16 优化
为AMBER定制的AMBER MD工作站和集群,除了使用定制的GPU验证套件来验证数值,还提供了一个优化的版本AMBER 16,是由AMBER主要开发者Ross Walker,NVIDIA合作开发的。这些优化和容天硬件以及NVIDIA Maxwell(GTX 1080, Titan X, M40 and M60)的结合为所有的AMBER PMEMD GPU模拟,显式溶剂和隐式溶剂提供了优越的性能,比其他厂商提供的按位相同的结果的系统实现要快15%到25%。

为AMBER定制的MD系统预览
1、为满足原子论的分子动力学模拟而设计
2、保证经过优化能够满足或者超过公布的性能数据
3、预装的AMBER GPU计算解决方案
4、包括样本工作提交脚本,基准测试,充分验证的测试套件和最新的软件补丁的快速实现
5、节省安装,优化,基准测试和验证的时间,以便做更多的科学研究
6、完全可定制,以满足您的预算

GPU加速更快的VASP模拟
在全球各地的超级计算机中占据15%的运算周期、在材料研究领域中最受欢迎的应用VASP,得益于NVIDIA GPU加速的支持,在进行标准密度泛函和杂化泛函计算性能测试时,达到创纪录的1.4-8 倍加速!

无论是量子信息处理、能源催化剂、新型药物、高分子聚合物,还是光敏器件或者是太阳能电池等一系列新材料的研究,都需要使用第一性原理来模拟材料特性。在材料研究领域中,VASP 是最受欢迎的量子化学软件,它在国内外具有广泛用户群,在全球各地的超级计算机中占据15%的运算周期。

材料科学最受欢迎!VASP:从原子级建模&模拟

VASP 全称“Vienna Ab Initio Simulation Program”,它能够对各种材料进行原子级建模,并模拟各项数据,帮助研究人员更好地掌握材料的基础结构及其特性,以开发出更坚固、更具适应性,或是专门用于特定方面的材料,如电子设备、催化剂和磁性材料,到玻璃、相较、金属、陶瓷灯等等。

一直以来,VASP只能运行于采用CPU的计算机系统,现在已遇到可扩展性瓶颈,绝对计算时间存在上限,无法利用更多的 CPU 加速。


GPU加速VASP的计算

基于赝势的密度泛函和杂化泛函是 VASP 最常用的方法,广泛用于多体薛定谔方程自洽计算和量子分子动力学。

在传统的纯CPU系统中,对于数百原子的系统,求解多体薛定谔方程,尤其采用杂化泛函计算时,总体计算时间往往达数周,即使采用多节点集群计算,由于网络带宽和延迟问题,总体计算时间也没有得到明显提升,制约了新材料研发进展。

通过与诸多大学和科研机构协作,NVIDIA 在今年年初顺利完成了 GPU 加速版VASP。通过对原有包含 FFT 和 BLAS 算法以 cuFFT 和 cuBLAS 替代,新算法能够完全适合 GPU 硬件架构,充分发挥 GPU 的计算潜力。同时,标准密度泛函和杂化泛函计算也均得到了 GPU 支持。


为VASP定制的系统,带来最高8倍性能提升

作为NVIDIA在中国最重要的战略合作伙伴之一,容天通过分析 VASP 异构计算特点,进一步设计了可靠的集群解决方案,在 CPU 和 GPU 运行能力、内存数量、网络延时与带宽上达到最佳匹配。

该集群解决方案为每节点配置两块Tesla K40 GPU加速器,并通过EDR InfiniBand 网络缩短 GPU 间的通信延时,增加通信带宽,从硬件层面进一步压缩软件的通信时间。

最终,在进行标准密度泛函和杂化泛函计算性能测试时,达到创纪录的1.4-8 倍加速!

其中,对于 256 原子( 9K 点) GaAsBi 体系标准密度泛函计算,在最重要的绝对计算时间上,单节点两颗E5 2660 V3 CPU 共 16 核心计算耗时 7546 秒,使用 8 个 MPI 进程和两颗Tesla K40 GPU 计算耗时 1242 秒,达到6 倍加速!
可以预见,对于大型集群来说,多 GPU 系统会带来更加显著的提速。
杂化泛函计算采用 63 原子、 192 能带和 4K 点 MgO 体系, 16 个 CPU 核心自洽计算耗时 900 秒,使用 4 个 MPI 进程和两颗 Tesla K40 GPU 自洽计算耗时 640 秒。

为VASP定制的系统预览
1、为满足原子论的分子动力学模拟而设计
2、保证经过优化能够满足或者超过公布的性能数据
3、预装的VASP GPU计算解决方案
4、包括样本工作提交脚本,基准测试,充分验证的测试套件和最新的软件补丁的快速实现
5、节省安装,优化,基准测试和验证的时间,以便做更多的科学研究
6、完全可定制,以满足您的预算
联系我们
陕西中欣科技有限公司
微信公众号
立即询价
Copyright © 2021陕西中欣科技有限公司 版权所有
免责声明:本站部分资讯、图片来源于网络及网友投稿,如有侵权请及时联系客服,我们将尽快处理。
地址 陕西省西安市灞桥区东城新市一单元1017室
管理网站 举报反馈 网站统计