在亚特兰大举行的SC24大会上，NVIDIA发布了一系列AI和超级计算工具，这些工具凭借公司在变革计算领域的深厚积累，将对生物制药、气候科学等诸多行业产生深远影响。

　　NVIDIA创始人兼CEO黄仁勋以及加速计算副总裁Ian Buck共同发布了这些创新成果，旨在重塑计算领域格局，引发新一轮工业革命。

　　NVIDIA加速计算历程与影响

　　黄仁勋强调，NVIDIA的加速计算之旅始于2006年发布的CUDA和首款用于科学计算的 GPU，这一创举开启了计算领域的新纪元。

　　2008年东京工业大学的Tsubame超级计算机、2012年橡树岭国家实验室的Titan超级计算机以及2016年交付给OpenAI的AI超级计算机NVIDIA DGX - 1等里程碑式成果，充分彰显了NVIDIA在该领域的变革性力量。

　　黄仁勋表示，自CUDA诞生以来，NVIDIA将计算成本大幅降低至之前的百万分之一，这一成果为科研人员带来了前所未有的机遇，无论是微观层面的研究还是宏观宇宙探索，亦或是处理大规模数据和复杂计算任务，都变得更加高效和可行。

　　AI改变世界，NVIDIA多点开花

　　计算领域：cuPyNumeric库发布

　　为增强数据科学、机器学习和数值计算领域应用，NVIDIA发布了全新的cuPyNumeric库，它是NumPy的GPU加速版本。

　　科研人员无需具备计算机科学专业知识，只需使用熟悉的NumPy界面编写代码，或将cuPyNumeric应用于现有代码，并遵循优秀实践，就能在不修改Python代码的情况下，将其运行在基于CPU的笔记本电脑、GPU加速工作站、云服务器或大型超级计算机上，实现从单个GPU到数千个GPU的无缝扩展，且处理数据速度大幅提升。

　　这使得科学家能够更快地处理海量数据，如SLAC国家加速器实验室的科研人员使用cuPyNumeric后，数据分析应用程序速度提高了6倍，运行时间从几分钟缩短到几秒钟，从而能够在实验设施内同时进行重要分析和实验，有望更快发现新材料特性并发表论文。

　　澳大利亚国立大学、洛斯阿拉莫斯国家实验室、斯坦福大学湍流研究中心、马萨诸塞大学波士顿分校和印度国家支付公司等机构的科研人员也在各自研究中集成了cuPyNumeric，显著改善了数据分析工作流程。

　　数字孪生领域：Omniverse Blueprint推出

　　NVIDIA发布了用于实时计算机辅助工程数字孪生的NVIDIA Omniverse Blueprint，这是一个参考工作流，借助NVIDIA加速库、物理- AI框架以及基于物理的交互式渲染构建而成。它将模拟速度提高了1200倍，为实时交互树立了新标杆。

　　该蓝图帮助航空航天、汽车、能源和制造业等行业的开发人员创建交互式数字孪生体，像Ansys等早期采用者已在使用该蓝图优化工作流、降低成本并加速产品推向市场。

　　例如，Ansys在Texas Advanced Computing Center的320颗NVIDIA Grace Hopper超级芯片上运行Fluent，仅用六个多小时就完成了25亿个单元的汽车仿真，而在2048颗x86 CPU Core上运行则需近一个月时间，大大提高了隔夜高保真CFD分析的可行性。

　　量子模拟领域：与谷歌合作

　　在与谷歌的合作中，NVIDIA的CUDA-Q平台为量子处理器详细的动态模拟提供支持。谷歌量子AI使用量子-经典混合计算平台和NVIDIA Eos超级计算机模拟其量子处理器物理特性，借助CUDA - Q和Hopper GPU，能够对包含40个量子比特的器件进行逼真的全面模拟，这是同类模拟中规模最大的。

　　原本需要一周时间完成的噪声模拟现在只需几分钟，这有助于克服量子计算硬件当前面临的局限，推动量子计算发展，使量子硬件工程师能够更快地扩展系统设计，探索更具可扩展性的量子比特设计。

　　药物发现和化学领域：BioNeMo框架开源及相关工具发布

　　随着BioNeMo框架的开源，研究人员获得了专门针对药物应用的强大工具。与其他AI软件相比，BioNeMo将训练速度提高了2倍，有助于更快开发挽救生命的治疗方法。同时，NVIDIA发布了DiffDock 2.0，这一突破性工具在全新cuEquivariance库支持下，比以前快了6.2倍，能让研究人员以前所未有的高速度和高准确度筛选数百万种分子，对药物发现至关重要。

　　不仅如此，NVIDIA ALCHEMI NIM微服务将生成式AI引入化学领域，使科学家能够定义所需材料特性，如强度、导电性、低毒性或颜色等，生成式AI模型推荐潜在候选化合物，ALCHEMI NIM通过求解候选化合物最低能量状态根据稳定性排序。

　　例如在NVIDIA H100 Tensor Core GPU上运行材料化学预训练基础模型MACE-MP-0时，评估潜在混合物长期稳定性速度可加快100倍，完成1600万个结构评估从数月缩短到几小时，这将助力开发电动汽车电池、太阳能电池板等所需的可持续材料，SES AI等公司已开始使用该微服务推动锂电池技术发展。

　　气候科学领域：Earth-2 NIM微服务发布

　　Ian Buck发布了两项全新的微服务——CorrDiff NIM和FourCastNet NIM，可将NVIDIA Earth-2平台上的气候变化建模和模拟结果提速多达500倍。

　　Earth-2是用于模拟和可视化呈现天气和气候条件的数字孪生云平台，这些微服务提供更高分辨率和更准确预测，在预测极端天气事件时速度更快、能效更高。

　　例如，CorrDiff NIM微服务计算速度比传统高分辨率数值天气预报高出500倍，能效提升10000倍，可对整个美国进行超分辨率处理，预测降雪、结冰和冰雹等降水事件；FourCastNet NIM微服务能提供全球范围中期粗分辨率预报，速度比传统数值天气模型快5000倍，为气候技术提供商带来新机遇，有助于评估极端天气相关风险。

　　产能扩大与硬件优化

　　随着市场对AI系统需求增长，NVIDIA正通过Foxconn在美国、墨西哥等地的新工厂扩大产能，Foxconn使用NVIDIA Omniverse加快建造生产和测试工厂。

　　写在最后，NVIDIA在SC24大会上发布的一系列创新成果，涵盖计算、数字孪生、量子模拟、药物发现与化学、气候科学等多个领域，以及产能扩大和硬件优化等方面，展示了其在推动科学突破、变革行业和应对全球挑战方面的决心和实力，有望为全球各行业发展带来新的动力和机遇，也将吸引更多行业和研究人员关注并参与到相关创新应用中来。