[导读]桑迪亚尝试室正在操纵检索加强生成(RAG)手艺建立 Kokkos 数据库，并将其与 AI 模子买通。研究人员采取分歧的 RAG 方式进行尝试，初步测试显示出了可喜的功效。 生成式 AI 正在浩繁国度尝试室和企业尝试室中“生根抽芽”，加快贸易和科学范畴的高机能计较成长。 桑迪亚国度尝试室的研究人员致力在利用 Kokkos 主动生成代码。Kokkos 是一种并行编程说话，专门用在全球最壮大的超等计较机设计。 这是一项十分重大的工程。这类专门的说话由多个国度尝试室的研究人员开辟，可以处置在数万个处置器上运行使命时呈现的细微不同。 桑迪亚尝试室正在操纵检索加强生成(RAG)手艺建立 Kokkos 数据库，并将其与 AI 模子买通。研究人员采取分歧的 RAG 方式进行尝试，初步测试显示出了可喜的功效。 科学家将要评估的 RAG 选项包罗了诸如 NeMo Retriever 等基在云的办事。 桑迪亚尝试室极年夜范围计较高级司理 Robert Hoekstra 暗示：“NVIDIA 供给的丰硕东西帮忙我们年夜年夜加速了 HPC 软件开辟人员的工作速度。” 经由过程模子调校和 RAG 构建智能助手只是一个最先。研究人员的终究方针是采取颠末天气、生物和材料科学等范畴的科学数据练习而成的根本模子。 风暴猜测 气候预告范畴的研究人员和企业正在采取 NVIDIA Earth-2 中的生成式 AI 模子 CorrDiff。Earth-2 是一套用在气候和蔼候研究的办事和软件。 CorrDiff 可以将传统年夜气模子的 25 千米分辩率降至 2 千米，并将可归并的预告数目扩年夜 100 倍以上，从而提高猜测的可托度。 位在弗吉尼亚州维也纳的 Spire 公司经由过程本身的微型卫星收集收集数据。该公司的机械进修和建模负责人 Tom Gowan 暗示：“这是一项富有前景的立异我们打算在全球和地域性 AI 猜测中操纵这类模子，以取得加倍丰硕的洞察。” 他在比来的一次采访中暗示，生成式 AI 可以实现加倍快速、正确的猜测。 他还弥补道：“这确切是景象形象学范畴的一次庞大奔腾。经由过程与 NVIDIA 合作，我们可使用世界上最好的 GPU，它们对练习和推理使命而言是最靠得住性、最快速和最高效的。” 总部位在瑞士的 Meteomatics 公司比来公布，打算将 NVIDIA 的生成式 AI 平台用在其气候预告营业。 Meteomatics 公司开创人兼首席履行官 Martin Fengler 暗示：“经由过程与 NVIDIA 合作，我们将帮忙能源公司实现最年夜限度的可再生能源操纵，并经由过程快速、正确的气候波动洞察提高其盈利能力。” 经由过程生成基因鞭策医学研究 阿贡国度尝试室的科学家正在操纵这项手艺生成基因序列，以便更好地领会 COVID-19 背后的病毒。他们一项获奖的模子 GenSLMs 所生成的摹拟成果与实际世界中的 SARS-CoV-2 变体很是类似。 首席研究员 Arvind Ramanathan 在一篇博客中写道：“经由过程领会基因组的分歧部门若何配合进化，我们找到了关在病毒可能若何成长出新弱点或发生新抗药性的线索。” GenSLMs 利用跨越 1.1 亿个基因组序列，在多台搭载 NVIDIA T江南体育ensor Core GPU 的超等计较机(包罗阿贡尝试室的 Polaris 系统、美国能源部的 Perlmutter 和 NVIDIA 的 Selene)上练习而成。 微软开辟新型材料 微软研究院展现了生成式 AI 若何加快材料科学范畴的工作。 其 MatterGen 模子可以生成具有所需特征的新型不变材料。这类方式可以指定想要开辟材料的化学、磁性、电子、机械等特征。 谈和在 Azure AI 根本架构上利用 NVIDIA Tensor Core GPU 上练习而成的模子时，微软研究院的团队暗示：“我们相信 MatterGen 模子是 AI 手艺在材料设计范畴迈出的主要一步。” Carbon3D 等公司已在寻觅新机遇，以将生成式 AI 利用在贸易 3D 打印中的材料科学研究。 这仅仅是研究人员操纵生成式 AI 鞭策 HPC 和科学成长的最先。借助 NVIDIA 的 GPU，他们的工作效力将晋升到新的程度。 领会更多有关 NVIDIA Modulus(Earth-2 平台中的要害组件，用在构建遵守物理定律的 AI 模子)和 NVIDIA Megatron-Core(用在调校和练习年夜说话模子的 NeMo 库)等东西的信息。

云办事供给商、GPU 云供给商和企业用户纷纭采取 Spectrum-X；NVIDIA 收集经由过程泛博系统制造商进入各个市场 要害字： 生成式 AI 以太网