Quatro equipes usaram computação acelerada e as plataformas de IA da NVIDIA no trabalho que lhes rendeu lugares como finalistas do prêmio Gordon Bell padrão ou um prêmio especial para pesquisas envolvendo COVID-19 - incluindo, em dois projetos, simulações impressionantes de bilhões de átomos
Duas simulações de um bilhão de átomos, duas novas percepções sobre como o vírus SARS-CoV-2 funciona e um novo modelo de inteligência artificial (IA) para acelerar a descoberta de medicamentos. Esses são os resultados dos finalistas do prêmio Gordon Bell, considerado o prêmio Nobel em computação de alto desempenho. Os grupos usaram IA, computação acelerada ou ambos para avançar a ciência com as tecnologias da NVIDIA Enterprise. Um finalista do prêmio especial para a pesquisas envolvendo a COVID-19 usou IA para vincular várias simulações, mostrando, em um novo nível de clareza, como o vírus se replica dentro de um hospedeiro.
A pesquisa, liderada por Arvind Ramanathan, um biólogo computacional do Laboratório Nacional de Argonne, fornece uma maneira de melhorar a resolução de ferramentas tradicionais usadas para explorar o DNA. Isso poderia fornecer novos insights sobre as maneiras de impedir a propagação de um vírus. A equipe, formada por diversas organizações nos EUA e no Reino Unido, projetou um fluxo de trabalho que funciona em sistemas como o Perlmutter, com NVIDIA A100, desenvolvido pela Hewlett Packard Enterprise, e os sistemas NVIDIA DGX A100 da Argonne.
“A capacidade de realizar análises de dados multisite e simulações para biologia integrativa será inestimável para fazer uso de grandes dados experimentais que são difíceis de transferir”, segundo a pesquisa.
Como parte de seu trabalho, a equipe desenvolveu uma técnica para acelerar a pesquisa de dinâmica molecular usando o popular programa NAMD em GPUs. A equipe de pesquisadores também aproveitou o NVIDIA NVLink para acelerar os dados “muito além do que é possível atualmente com uma interconexão de rede HPC convencional ou transferências PCIe".
Um bilhão de átomos em alta fidelidade
Ivan Oleynik, professor de física da Universidade do Sul da Flórida, liderou uma das equipes finalistas do prêmio Gordon Bell padrão por seu trabalho na produção da primeira simulação altamente precisa de um bilhão de átomos. A equipe quebrou por 23 vezes o recorde estabelecido por um vencedor do Gordon Bell do ano passado. “É uma alegria ver coisas nunca vistas antes, além de ser uma grande conquista da qual nos orgulhamos”, conta Oleynik.
A simulação de átomos de carbono sob temperatura e pressão extremas pode abrir portas para novas fontes de energia e ajudar a descrever a composição de planetas distantes. Esse é um avanço especialmente impressionante porque a simulação tem precisão de nível quântico, refletindo fielmente as forças entre os átomos. “É uma precisão que só poderíamos alcançar aplicando técnicas de machine learning em um supercomputador com GPUs - a IA está criando uma revolução na forma como a ciência é feita”, afirma Oleynik.
A equipe utilizou 4.608 servidores IBM Power AC922 e 27.900 GPUs NVIDIA no supercomputador Summit do Departamento de Energia dos EUA, construído pela IBM, um dos supercomputadores mais poderosos do mundo. Ele demonstrou que seu código pode escalar com eficiência de quase 100% para simulações de 20 bilhões de átomos ou mais. Esse código está disponível para qualquer pesquisador que queira ultrapassar os limites da ciência dos materiais.
Dentro de uma gota mortal
Em outra simulação de bilhões de átomos, um segundo finalista do prêmio, focado em COVID-19, mostrou a variante Delta em uma gota no ar (imagem abaixo). Ele revela forças biológicas que espalham essa e outras doenças, fornecendo uma primeira visão de nível atômico em aerossóis.
O trabalho tem “implicações de longo alcance para a ligação viral no pulmão profundo e para o estudo de outros patógenos aerotransportados”, de acordo com o artigo da equipe liderada pela vencedora do prêmio especial do ano passado, a pesquisadora Rommie Amaro, da Universidade California San Diego.
A equipe liderada por Amaro simulou o vírus Delta SARS-CoV-2 em uma gota no ar com mais de um bilhão de átomos
“Demonstramos como a IA acoplada ao HPC em vários níveis pode resultar em um desempenho efetivo significativamente melhorado, permitindo novas maneiras de compreender e interrogar sistemas biológicos complexos”, afirma Amaro.
Os pesquisadores usaram GPUs NVIDIA no Summit, o supercomputador Longhorn construído pela Dell Technologies para o Texas Advanced Computing Center e sistemas comerciais em Oracle Cloud Infrastructure (OCI).
“HPC e recursos de nuvem podem ser usados para reduzir significativamente o tempo até a solução para grandes esforços científicos, bem como conectar pesquisadores e permitir interações colaborativas complexas”, conclui a equipe finalista na pesquisa.
A linguagem da descoberta de medicamentos
Os finalistas do prêmio para COVID-19 no Laboratório Nacional de Oak Ridge (ORNL) aplicaram o processamento de linguagem natural (PNL) ao problema de triagem de compostos químicos para novos medicamentos.
Eles usaram um conjunto de dados contendo 9,6 bilhões de moléculas, o maior conjunto de dados aplicado a essa tarefa até hoje, para treinar, em duas horas, um modelo de PNL de BERT que pode acelerar a descoberta de novos medicamentos. Os melhores esforços anteriores levaram quatro dias para treinar um modelo usando um conjunto de dados com 1,1 bilhão de moléculas.
O trabalho utilizou mais de 24.000 GPUs NVIDIA no supercomputador Summit, a fim de entregar 603 petaflops colossais. Agora que o treinamento está concluído, o modelo pode ser executado em uma única GPU para ajudar os pesquisadores a encontrarem compostos químicos que podem inibir COVID-19 e outras doenças. “Temos colaboradores aqui que querem aplicar o modelo às vias de sinalização do câncer”, conta Jens Glaser, cientista computacional do ORNL.
“Estamos apenas arranhando a superfície dos tamanhos dos dados de treinamento. Esperamos usar um trilhão de moléculas em breve”, afirma Andrew Blanchard, cientista pesquisador que liderou uma equipe finalista.
Contando com uma solução full stack
As bibliotecas de software NVIDIA para IA e computação acelerada ajudaram a equipe a concluir seu trabalho em um tempo surpreendentemente curto. “Não precisamos otimizar totalmente nosso trabalho para os núcleos tensores da GPU, porque você não precisa de código especializado, pode apenas usar a pilha padrão”, comenta Glaser. Ele resumiu o que muitos finalistas sentiram: “Ter a chance de fazer parte de uma pesquisa significativa com potencial impacto na vida das pessoas é algo que é muito satisfatório para um cientista”.
Os interessados podem sintonizar na apresentação da NVIDIA, durante o SC21, mediante solicitação. Marc Hamilton, da NVIDIA, fornece uma visão geral das últimas novidades, inovações e tecnologias, seguido por um painel de perguntas e respostas ao vivo com especialistas da NVIDIA.
Sobre a NVIDIA
A invenção da GPU pela NVIDIA (NASDAQ: NVDA), em 1999, estimulou o crescimento do mercado de games para PC e redefiniu a computação gráfica moderna, computação de alto desempenho e Inteligência Artificial. O trabalho pioneiro da empresa em computação acelerada e IA tem revolucionado setores de trilhões de dólares, como transporte, saúde e manufatura, enquanto incentiva o crescimento de muitos outros mercados. Saiba mais em: http://nvidianews.nvidia.com/
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Sing Comunicação de Resultados
06/12/2021
