Na conferência ISC, que acontece em Hamburgo esta semana, a NVIDIA está apresentando um novo software que acelera a IA para a ciência, desde a química e a descoberta de materiais até a busca por matéria escura. A biblioteca NVIDIA DAQIRI e os novos microsserviços NVIDIA ALCHEMI NIM — assim como o código de referência NVIDIA cuPhoton, que será lançado em breve — transformam o trabalho que antes levava horas ou dias em CPUs em pipelines acelerados por GPU em tempo real. Eles fazem parte do NVIDIA CUDA-X, uma coleção de ferramentas e bibliotecas que oferecem um desempenho drasticamente superior em domínios de aplicação, incluindo IA e computação de alto desempenho. Esses ganhos de desempenho são grandes e têm um impacto real. Em todas as disciplinas, os cientistas estão usando IA e computação acelerada para gerar dados e insights com instrumentos e pesquisas mais rapidamente do que nunca. Por exemplo, rodando em sistemas NVIDIA GB200 NVL72, o cuPhoton acelera o carregamento, leitura, processamento e análise de dados FITS — o formato de arquivo astronômico padrão — de observatórios e telescópios. Em acesso antecipado, o cuPhoton acelerou em 14.900x o carregamento e a leitura de imagens FITS coletadas pela Legacy Survey of Space and Time (LSST) do Observatório Rubin. Ele também permitiu um processamento e análise de sinal até 8.400x mais rápidos usando 32 superchips NVIDIA Grace Blackwell. Em última análise, isso significa insights mais rápidos da câmera LSST — a maior câmera digital já construída — que captura imagens de bilhões de galáxias distantes, assim como objetos mais próximos e fracos que não refletem muita luz. Novo Software, da Bancada de Laboratório ao Telescópio O novo software acelera a pesquisa sobre matéria escura, simulação de materiais e muito mais. O NVIDIA cuPhoton é um código de referência para cientistas que buscam extrair insights de dados multidimensionais coletados de telescópios, raios X e experimentos a laser. Ele foi construído para carregar, processar, analisar e visualizar petabytes de dados e pode ser usado em conjunto com outras tecnologias NVIDIA CUDA-X para construir um pipeline acelerado de ponta a ponta para trabalhos em campos como astrofísica.
Fonte: NVIDIA AI Blog
Publicado em 2026-06-22