Jensen Huang se gaba de que os chips Grace Hopper da NVIDIA vão acelerar a simulação climática dez vezes

Hoje, no Earth Virtualization Engines Summit em Berlim, o CEO da NVIDIA, Jensen Huang, falou com modeladores climáticos digitais sobre as ferramentas e métodos que a empresa oferece nessa área com os quais eles precisarão trabalhar nos próximos anos. Uma ilustração de um avanço na climatologia foi o “desenho” de um voo virtual gerado na nuvem da plataforma NVIDIA de um nível acima das nuvens até as ruas de Berlim.

Fonte da imagem: NVIDIA

Não é segredo que a NVIDIA está preparando uma plataforma climatológica preditiva e, em geral, está criando um gêmeo digital da Terra no projeto Earth-2. Seria bom para a empresa se outros projetos semelhantes usassem seu hardware e software. Jensen Huang está confiante de que a iniciativa internacional Earth Virtualization Engines receberá um impulso significativo no desenvolvimento se aproveitar os três “milagres” da NVIDIA: simulação climática de alta velocidade com resolução de cerca de 2 km2; a capacidade de pré-processar uma “enorme” quantidade de dados; e a capacidade de visualizar dados interativamente na plataforma NVIDIA Omniverse.

Os dados devem ser apresentados da forma mais compreensível e simples, diz o chefe da NVIDIA, para que políticos, empresários, empresas e pesquisadores construam suas estratégias com base no entendimento claro do problema. As GPUs NVIDIA e as plataformas de ciência climática relacionadas da empresa oferecem isso.

Todos os três “milagres” anunciados serão possíveis em breve em uma plataforma de hardware escalável usando os aceleradores NVIDIA GH200 Grace Hopper. Eles fornecem desempenho até 10 vezes melhor para aplicativos que trabalham com terabytes de dados. A produção em massa de processadores começou há cerca de um mês e levará ao surgimento de soluções prontas em um ano.

Como exemplo, a empresa mostrou simulações de temperatura no norte da África. O modelo de previsão meteorológica global baseado em dados FourCastNet foi lançado na estrutura de código aberto NVIDIA Modulus para construir, treinar e ajustar modelos de aprendizado de máquina baseados em física. A plataforma foi capaz de calcular trajetórias meteorológicas de 21 dias para 1.000 componentes individuais em um décimo do tempo que levava para calcular cada componente anteriormente e com 1.000 vezes menos consumo de energia.

«Para os participantes da cúpula, Huang demonstrou uma impressionante visualização interativa de alta resolução de dados climáticos globais na nuvem, ampliando de uma visão do globo para uma visão detalhada de Berlim. Essa abordagem pode funcionar para prever o clima e o tempo em locais tão diversos quanto Berlim, Tóquio e Buenos Aires, diz Huang.

«Esses novos tipos de supercomputadores estão apenas surgindo”, disse Huang. “Esta é a tecnologia de computação mais recente que você pode imaginar.”