NVIDIA: CUDA-X biblioteke cuPhoton, DAQIRI i ALCHEMI ubrzavaju astronomiju, kemiju i materijale
NVIDIA je objavila tri nove CUDA-X softverske biblioteke za AI u znanosti: cuPhoton za astronomiju nudi ubrzanje do 14.900×, ALCHEMI kod Lila Sciences postiže 50× brži screening materijala, a DAQIRI ubrzava real-time networking za fizikalne detektore.
Ovaj članak generiran je uz pomoć umjetne inteligencije na temelju primarnih izvora.
NVIDIA lansira CUDA-X biblioteke za AI u znanosti
NVIDIA je objavila tri nove softverske biblioteke iz ekosustava CUDA-X — platforme koja ubrzava GPU aplikacije za specifične znanstvene domene. Knjižnice cuPhoton, DAQIRI i ALCHEMI ciljaju astronomiju, fiziku detektora i kemiju/materijale, donoseći dramatična ubrzanja u odnosu na klasične CPU pipeline-e.
Što je ubrzanje od 14.900× u praksi?
cuPhoton je biblioteka dizajnirana za optičke i radio teleskope: na NVIDIA GB200 sustavu postiže 14.900× brže učitavanje astronomskih podataka i 8.400× bržu obradu signala za LSST teleskop (Legacy Survey of Space and Time). Nasuprot tome, klasični CPU pristup koji je ranije trajao satima sada se izvršava u sekundama — razlika koja mijenja tempo astronomskih istraživanja. cuPhoton i VASP microservice stižu ljeto 2026., dok je DAQIRI za real-time networking fizikalnih detektora već dostupan na GitHubu.
Rezultati i dostupnost
ALCHEMI — skup microservisa za kemiju i materijale — integrirala je kompanija Lila Sciences i postigla 50× ubrzanje pri screeningu materijala te 30% brže računanje magnetskih svojstava. ALCHEMI je već dostupan na GitHub-u i PyPI-ju. Šire, NSF NAIRR program (National AI Research Resource) u dvije godine podupro je više od 700 istraživačkih projekata, osiguravajući minimalno četiri DGX noda po istraživačkom timu. Kombinacija CUDA-X biblioteka i NAIRR infrastrukture označava pomak prema demokratizaciji GPU-accelerated science.
Česta pitanja
- Što je CUDA-X i zašto je važan za znanstvena istraživanja?
- CUDA-X je skup NVIDIA softverskih biblioteka koje optimiziraju GPU računanje za specifične domene — od astronomije do kemije — smanjujući vrijeme obrade podataka s dana na sekunde.
- Koliko je cuPhoton brži od klasičnog CPU pristupa?
- cuPhoton postiže 14.900× brže učitavanje astronomskih podataka i 8.400× bržu obradu signala za LSST teleskop na NVIDIA GB200 sustavu.
Povezane vijesti
NVIDIA: JUPITER — prvo europsko exascale superračunalo postavlja znanstvene rekorde na ISC 2026
NVIDIA: Vera CPU u Los Alamosu — 7× brži agentic AI za nuklearnu znanost i 3 nova superračunala
AMD: ROCm optimizacija Matrix3D-a za 3D svjetove ubrzala renderiranje do 54 posto na Instinct GPU-ima