现在，全球各地的科学家和研究人员都在竞相寻找治愈COVID-19的方法。

这使得，在本周举行的高性能计算大会ISC 2020 Digital上，所有线上与会者们的工作都显得比以往更加重要。

而且这些研究人员的工作范围正在扩展，所覆盖的方法范围比之前更加广泛。

NVIDIA科学计算平台发挥了至关重要的作用。从数据分析到模拟和可视化再到AI与边缘处理，该平台为各个领域的方法提供了加速。



部分亮点：

---- 在基因组学领域，Oxford Nanopore Technologies使用NVIDIA GPU在短短7个小时内完成了病毒基因组测序。
---- 在感染分析和预测领域，NVIDIA RAPIDS团队使用GPU加速的Plotly Dash（一种数据可视化工具）为实时感染率分析提供更清晰的洞见。
---- 在结构生物学领域，美国国立卫生研究院（U.S. National Institutes of Health）和德克萨斯大学奥斯汀分校（University of Texas, Austin）正在使用GPU加速软件CryoSPARC和低温电子显微镜重建首个病毒蛋白3D结构。
---- 在治疗领域，NVIDIA与美国国立卫生研究院合作构建了一个AI，该AI可以根据肺部扫描对COVID-19感染进行准确分类，从而制定有效的治疗方案。
---- 在新药研究领域，橡树岭国家实验室在GPU加速的Summit超级计算机上运行了Scripps研究所的AutoDock ，只用了短短12小时对十亿种潜在药物组合进行了筛选。
---- 在机器人技术领域，初创企业Kiwi正在制造自动提供医疗用品的机器人。
---- 在边缘检测领域，Whiteboard Coordinator Inc.建立了一个可以自动测量和筛查人员体温升高的AI系统，每小时可筛查2000多名医护人员。

每天醒来，只要看到全球各地正在开展的惊人工作以及NVIDIA科学计算平台帮助全球了解COVID-19和探索抗击疫情的测试与治疗方案，我们就会感到振奋。

我们之所以能够在这么多工作中发挥作用，是因为我们始终致力于为科学计算社区提供端对端工作流程。



我们能够提供这些工作流程是因为我们采取完整的创新策略来加速所有关键应用领域。

在数据分析领域，我们为Spark3.0、RAPIDS和Dask等关键框架提速。我们使用用于数据分析的特定领域CUDA-X库（例如cuDF、cuML和cuGRAPH）以及来自Magnum IO的IO加速技术实现这一加速。

这些库包含数百万行代码，无论开发者和用户是在通过NVIDIA GPU加速的台式电脑上创建应用，还是在数据中心、边缘计算机、超级计算机或云端运行这些应用，都能为他们提供无缝加速。

同样，NVIDIA为700多种HPC应用提速，其中包括所有使用最广泛的科学应用。

NVIDIA能够为所有AI框架提速，这对于信息不完整的任务（没有基本原则可以使用或基于基本原则的方法速度过慢）而言至关重要。

此外，凭借在视觉计算领域的深厚知识，NVIDIA可以提供加速可视化解决方案，因此可以实现TB级数据的可视化。

例如美国国家航空航天局（NASA）在全球最大的立体可视化项目中使用我们的加速堆栈实现了首次载人火星任务着陆过程的交互实时可视化。

我们的深度领域库还为科学计算用户在各代架构上的应用提供无缝性能提升，比如从Volta 到 Ampere等。

模拟、AI和数据处理、边缘串流以及可视化工作流程都是科学计算的支柱，它们是应对当今和未来挑战的关键。