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时间:2026-04-21 22:19:56 来源:网络整理 编辑:焦点
7月29日,美国国家能源实验室NETL)发布消息称正在与其项目合作伙伴Cerebras开展高性能计算HPC)与人工智能AI)物理模型深度融合的研究,旨在降低高性能计算的能源消耗与温室气体排放,预估最大
7月29日,美国美国国家能源实验室(NETL)发布消息称正在与其项目合作伙伴Cerebras开展高性能计算(HPC)与人工智能(AI)物理模型深度融合的国家高性研究,旨在降低高性能计算的源能计能源消耗与温室气体排放,预估最大降幅可达30%。实验室开算减
报道指出随着高性能计算机的发晶需求愈发迫切,其耗电量正以每两年至两年半翻一番的圆级引擎速度增长,但电力应用效率却未能同步提升,助力这直接导致高性能计算的美国成本、功耗及碳足迹的国家高性不成比例增加。针对这一挑战,源能计Cerebras研发的实验室开算减晶圆级引擎(WSE)提供了解决方案,该引擎将超级计算机算力浓缩至单个芯片之中,发晶每个计算节点的圆级引擎等效物缩小至仅几百微米,实现了前所未有的助力计算密度。
该研究始于2019年,美国目前NETL与Cerebras已为WSE开发了HPC及HPC/AI应用程序,首个项目聚焦于在结构化网格上评估双共轭梯度稳定性能,这是NETL多相流与相间交换(MFiX)CFD模拟的核心部分。Cerebras负责WSE的编程工作,而NETL则在Joule 2.0平台上利用MFiX求解器进行了基准测试。鉴于测试所展现的显著速度提升,NETL决定开发名为WSE Field-equa ti的应用程序编程接口(API),以便研究人员能够更便捷地对WSE进行编程。
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