分布在世界各地的大学高校和研究机构都在各个领域扮演着发现者和创新者的角色，大学教授和研究人员们正在其所处学科中孜孜不倦地寻找答案，来解决那些最困难的问题。

凭借性能强大的GPU计算资源，如今学者们可以借助AI、机器学习和数据科学的力量来加速推进各自领域的研究进程。

关于宇宙是如何起源的？黑洞是如何运转的？人类有着数不尽的疑问。一支来自多伦多大学（University of Toronto）的研究团队正在利用深度学习技术来解析月球陨石坑的卫星图像，帮助科学家评估有关太阳系历史的理论。

P8超级计算机，位于SciNet HPC Consortium，借助其搭载的NVIDIA GPU运行该神经网络，神经网络可以在仅仅几个小时内发现6,000个新的陨石坑——这几乎是过去几十年中科学家们通过手工识别方式发现的陨石坑数量的2倍。

在伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校（University of Illinois, Urbana-Champaign0的国家超级计算应用中心(National Center for Supercomputing Applications)，研究人员们正在利用深度学习来探测和分析引力波，这些引力波是由于黑洞等大规模行星之间发生碰撞所引发的。

此外，来自于加州大学圣克鲁兹分校（University of California, Santa Cruz）和普林斯顿大学（Princeton University）的科学家们也一直在使用NVIDIA GPU来更好地研究星系的形成过程。

深度学习也为科学家们研究地球生物提供了强有力的工具。来自美国史密森尼学会（Smithsonian Institution）和哥斯达黎加理工学院（Costa Rica Institute of Technology）的研究人员们正在借助大规模数据分析和GPU加速的深度学习技术对植物进行识别，通过图像分类模型对博物馆标本中记录的生物进行分类。

马里兰大学（University of Maryland）的研究人员们正在利用NVIDIA GPU研究生物进化历史。借助于一个名为BEAGLE的软件工具，该团队正在研究不同病毒之间的潜在联系。

此外，在澳大利亚蒙纳士大学（Australia’s Monash University），研究人员们正在开发一种超级药物来应对那些对抗生素有抗药性的超级细菌。利用一种名为冷冻电子显微镜的工艺，术研究人员能够以极高的分辨率对分子进行分析。借助于一台由超过150个NVIDIA GPU赋力的超级计算机，该团队能够在几日内完成原本需要数月才能完成的图像模型解析。

地质学家和气象学家们会通过使用数据流来分析自然环境，并预测环境将如何随时间发生变化。

全球各地每年都会发生数百次自然灾害。其中一些灾害，例如飓风，可以在登陆前几天就被发现；而有些自然灾害，例如地震和龙卷风，却会毫无征兆地突然爆发。

在加州理工学院（Caltech），研究人员们正在借助深度学习技术对超过250,000场过去发生过的地震进行地震分析。这项工作将有助于指导地震预警系统的开发，从而可以在地震发生前，给政府部门，交通部门和能源公司发出预警，让他们可以及时停运列车或能源管线，从而将损失降至最低。

深度学习技术也可以用于灾后应对工作，使用深度学习技术分析卫星图像，评估受损状况，可以帮助灾害应对人员决定应该把救援资源集中部署在哪些位置。德国领先的研究中心DFKI正在使用NVIDIA DGX-2 AI超级计算机来实现这一目标。

气象学家们在预测未来全球气温变化的时候，也需要依赖于GPU来处理复杂的数据集一位来自于哥伦比亚大学（Columbia University）的研究人员正在利用深度学习来更好地表示气候模型中的云，从而实现更清晰分辨率的模型，并改进对极端降水的预测。

对AI和GPU加速的应用远不止于生物和物理科学，在考古学、社会学和文学领域也有着广泛应用。

两千年前，维苏威火山（Mount Vesuvius）大规模爆发，喷发出来的岩浆和火山灰淹没了庞贝（Pompeii）和邻近的城市。在这场火山爆发中，一座装满莎草纸卷轴的图书馆也被熔浆席卷，300多年前，这些卷轴被人发现，但是由于卷轴已经被炽热的熔浆粘接在了一起，而无法阅读。一位来自肯塔基大学（University of Kentucky）的计算机科学教授发明了一种深度学习工具，可以自动检测这些卷轴的每一层，并将其虚拟展开，从而让学者们可以阅读上面的内容。

此外，对于几个世纪前的文学作品，人文学科的研究者们经常会将页面扫描或拍照，转化为数码格式，进行阅读。但是，对于一些使用古老字体书写的文学作品，电脑无法以文本格式识别这些文字。这意味着学者们将无法通过搜索引擎，查找作品中特定的某一页，或者反复分析特定词汇的用法。

众多欧洲研究人员们正在利用AI研究德国早期的印刷文本，和收藏在梵蒂冈秘密档案馆（Vatican Secret Archives）中的12世纪教皇亲笔书信。通过AI将手写稿件录入成电子文档，免去了漫长且昂贵的人工录入过程。

AI和GPU也被广泛应用于医疗健康和医药研究中。在大学中，这些技术也正在被用于医学影像、药物发明和其它的应用领域的新工具开发工作中。

其中，MIT的研究人员们正在利用神经网络通过乳房放射照片评估乳房密度，并借此创建了一个工具来帮助放射科医生读取放射照片，并提高乳房摄影师密度评估的一致性。

此外，在医药发现领域，借助于深度学习和GPU的计算性能，科学家们能够挖掘出数十亿种潜在的药物化合物，从而更快地为那些目前无法治愈的疾病寻求治疗方法。

其中，一位来自于匹兹堡大学（University of Pittsburgh）的教授正在利用神经网络来提高分子对接的速度和准确性，这是一种数字模拟药物分子与体内靶蛋白结合的技术。

物理学研究人员们会通过模拟一些最复杂的分子互动来测试世界的运行规律。这些试验需要大规模的算力——例如普林斯顿大学（Princeton University）和葡萄牙的Técnico Lisboa，利用深度学习技术研究和预测核聚变反应堆中的等离子体行为。

如果能够在聚变反应期间甚至在其发生前的30毫秒内预测到可能引发破坏性事件的危险信号，就可以让科学家有足够长的时间来利用这种潜在的无碳能源。

在瑞士的伯尔尼大学（University of Bern），一个研究团队正在分析重力对反物质的影响。反物质是一种罕见的物质，它在与普通粒子碰撞后会发生湮灭，释放能量。通过GPU，科学见能够进一步研究在物质与反物质碰撞的过程中粒子间相互作用的方式。

不仅是深度学习，研究人员也会依赖于机器学习和数据分析来推动他们的工作。RAPIDS，由CUDA-X AI GPU加速，能够让数据科学家通过一个强大的软件库平台来实现GPU加速。

RAPIDS是一个开源平台，将Python数据科学库与最底层的CUDA相集成。它能够将训练时间从几天缩短至几小时，或从几小时缩短至几分钟—从而让数据科学家们可以更快地迭代他们的分析工作流程，从他们的数据集中提出更多的问题，并更快地获得答案。

将数据存储到GPU内存中的能力让学者们可以尝试用不同的算法处理数据集，而无需在GPU内存和主机之间移动数据的耗时过程。RAPIDS还具有允许不同的软件库之间的互操作性，包括数据分析，机器学习，图像分析和单一数据格式下的深度学习算法。