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AI和NVIDIA A100 GPU如何助力粒子物理学实现自动化

AI和NVIDIA A100 GPU如何助力粒子物理学实现自动化

2021-01-05 16:45

#人工智能 #深度学习 #A100


 
支配宇宙的基本定律是什么?宇宙中的物质是如何形成的?暗物质到底是什么?

这些可能是“永恒的问题”,人类科学家在有限的生命内还无法做出解答。

如今,得益于NVIDIA技术和先进的AI,来自26个国家/地区的1,000多家合作伙伴开展了Belle II粒子物理学实验,以便快速找出这些问题的答案。

位于东京北部的Belle II探测器通过高能电子和反电子的撞击,再现了早期宇宙的粒子。

此类碰撞会产生大量的数据。研究人员将在整个实验过程中,对数千亿次碰撞进行了高精度记录。如果不愿牺牲高精度测量所需的详细信息,筛选全部数据则是一项艰巨的任务。

卡尔斯鲁厄理工学院的James Kahn表示,在Belle II实验中,研究人员通过AI重建单个颗粒从较大规模的粒子群衰变的过程。James Kahn是Belle II的研究员,也是德国应用人工智能公共研究平台Helmholtz AI的AI顾问。

Kahn表示:“鉴于AI的成功,及其可基于大量数据进行实例学习的能力,将AI用在此类研究上可谓完美。”

为加速AI,他们采用了NVIDIA A100 GPU,并充分利用了NVIDIA Ampere架构多实例GPU技术。

当物理学遇到A100

Kahn的团队提前采用了全新推出的NVIDIA DGX A100系统。该系统是一个紧凑型系统,具有5 petaflops的AI计算能力。

它是欧洲最早通过InfiniBand高速互连技术实现连接的系统。Steinbuch计算中心的HPC运营团队将其安装于卡尔斯鲁厄理工学院中。

AI顾问团队、国际科学家和HPC运营团队之间的这种紧密联系,将助益日后的研究。

卡尔斯鲁厄理工学院 HPC核心设施负责人Jennifer Buchmüller表示:“我们很高兴地看到DGX A100仅仅在投入运行的几个小时后,就已经在进行科学分析了。”

未来,该校的下一台超级计算机HoreKa将配备超过740个NVIDIA A100 GPU。

关于粒子衰变的新观点

以上这些都有助于Kahn及其团队与斯特拉斯堡大学的研究人员展开合作,在卡尔斯鲁厄理工学院为其开发的新方法提供加速。

通过设计新的粒子衰变展现形式,或不稳定的亚原子粒子的分解过程,Kahn的团队已经能够使用专门的神经网络(称为图神经网络),对Belle II检测到的单个粒子的衰变进行自动化重建。

Kahn表示:“我们意识到,仅仅根据检测到的粒子之间的关系,就能重新表达粒子衰变。这是实现完整的端到端AI解决方案的关键。”

该团队已通过一系列专门设计的粒子衰变模拟,证明了该技术的成功。此外,该团队最近还对其进行了扩展,模拟了Belle II实验中发生的相互作用。

但这种扩展,需要相应的资源来处理海量数据,以及基于这些数据训练的大型神经网络。

为此,他们使用了多实例GPU技术进行GPU拆分,以执行网络超参数的扩展和搜索。多实例GPU技术可使单个GPU同时执行多项任务。

Kahn表示:“曾经需要耗时数天的架构搜索,如今仅需几个小时就能完成。”

因此,就能将更多的时间用于科学研究,提出并解答更多“永恒的问题”。

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