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輝達為美打造超級電腦 採新一代Rubin平台 2026年啟用

anue鉅亨網

更新於 2025年06月02日07:13 • 發布於 2025年06月02日07:13
圖中為輝達創辦人暨執行長黃仁勳。(圖:業者提供)

美國能源部今 (2) 日宣布,將在美國加州柏克萊勞倫斯伯克利國家實驗室 (Lawrence Berkeley National Laboratory) 部署新一代超級電腦「Doudna」,採用輝達 (NVDA-US) 下一代 Vera Rubin 平台,預計 2026 年正式啟用,為能源部探索迫切的科學任務助一臂之力。

Doudna 將由戴爾集團建置,並搭載輝達下一代 Vera Rubin 平台,可望整合 AI 、資料處理與模擬運算,助力 11,000 位科學家化解核融合、天文學與生命科學等領域的未來挑戰。

Doudna 創造的科學成果預計將比前代系統 Perlmutter 高出 10 倍以上,而使用的能量僅為 Perlmutter 的 2 至 3 倍,代表每瓦的效能提升達 3 至 5 倍,這樣的成果來自晶片設計、動態負載平衡與系統級效率的創新。

Doudna 也稱為 NERSC-10,是以諾貝爾獎得主與 CRISPR 基因編輯技術先驅 Jennifer Doudna 命名,此次發表的新世代系統,不僅是為追求運算速度而設計,更著眼於其影響力,象徵美國在高效能運算 (HPC) 領導地位的重大國家級投資,可確保美國研究人員能掌握頂尖工具,以應對全球關鍵挑戰。

美國能源部長 Chris Wright 表示,Doudna 將推動從化學、物理學到生物學的科學發現,而這一切的背後動力,正是 AI 所釋放的能量。

美國能源部看好,該系統是專為迫切的科學任務即時探索需求量身打造,將使美國研究人員走在關鍵科學突破的尖端,促進創新並鞏固美國在關鍵技術領域的競爭優勢。

輝達創辦人暨執行長黃仁勳表示,對於美國持續投資該領域感到無比自豪。這是美國科學發現的基礎,也是美國保持經濟和科技領先地位的基石。

Jennifer Doudna 指出,能夠來到這裡,我感到無比榮幸。我認為我們正處於生物學領域一個非常有趣的時刻,擁有不同技能的人們齊聚一堂,共同應對全球性的問題。也補充表示一台超級電腦以她的名字命名,這讓她感到「既驚喜又欣喜」。

美國國家能源研究科學運算中心 (NERSC) 總監 Sudip Dosanjh 表示,Doudna 超級電腦是為加速一系列科學工作流程而打造,將透過能源科學網路 (ESnet) 連接至美國能源部的實驗與觀測設施,使科學家能夠將來自全國各地的數據無縫傳輸到該系統中,並進行近乎即時的分析。

Doudna 能為逾 11,000 名研究人員提供近乎即時的回應能力與整合的工作流程,幫助科學家探索更宏大的問題,並比以往更快的速度找到解答。

美國國家能源研究科學運算中心 (NERSC) 先進技術部門負責人暨 Doudna 首席架構師 Nick Wright 表示,我們不只是正在打造一台更快的電腦,而是建立一個系統,幫助研究人員更廣泛地思考,並更快地發現問題。Wright 預期 Doudna 將在以下領域推動進展,包括核融合、材料科學、加速藥物探索、天文學等。

Doudna 不光是一個獨立系統,更是科學工作流程不可或缺的組成。美國能源部的 ESnet 將透過低延遲、高處理量的 NVIDIA Quantum-X800 InfiniBand 網路,將來自望遠鏡、探測器與基因定序儀的資料即時傳輸至 Doudna。

這些關鍵資料流由智慧型服務品質機制優先處理,以確保資料從輸入到深入分析的過程快速且不中斷。

這將使得系統反應速度變得極快。以美國 DIII-D 國家核融合點火實驗設施為例,控制室的即時事件資料將直接傳輸到 Doudna,用於離子建模的快速回應,讓科學家得以即時做出調整。

Wright 表示,我們曾經把超級電腦視為角落裡被動的參與者。現在,它已成為整個工作流程的一部分,與實驗、望遠鏡和探測器相連。

另外,Doudna 也支援傳統高效能運算 (HPC)、尖端 AI、即時串流以及量子運算等工作流程,這包括支援可擴展的量子演算法開發,以及透過 NVIDIA CUDA-Q 等平台共同設計未來整合式量子與高效能運算系統。

所有這些流程都將在下一代 NVIDIA Vera Rubin 平台上運行,該平台結合高效能 CPU 與具備記憶體一致性的 GPU,讓所有處理器能直接存取及共享資料,以支援要求最嚴苛的科學工作負載。

為了進一步擴展,該系統預計使用 NVIDIA Quantum-X800 InfiniBand,將網路運算效能提高 9 倍,讓最具挑戰性的工作負載得以存取更多的運算與記憶體,突破 NVLink 網域的限制。

研究人員已經使用 PyTorch、NVIDIA Holoscan 軟體開發套件、TensorFlow、NVIDIA cuDNN 以及 NVIDIA CUDA-Q 等框架來移植完整的管道,這些框架皆針對 Rubin GPU 與 NVIDIA NVLink 架構進行最佳化。

目前已有超過 20 個研究團隊透過美國國家能源研究科學運算中心的科學加速計畫,將完整工作流程移植到 Doudna,處理涵蓋氣候模型到粒子物理的各項問題。這不僅關乎原始運算,更與從構想到洞察的整合發現相關。

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