NVIDIA sta guidando una rivoluzione nell’uso dell’intelligenza artificiale generativa nei laboratori nazionali e aziendali, accelerando la computazione ad alte prestazioni (HPC) in ambiti come la scienza e il business. Questo approccio innovativo promette di trasformare il modo in cui i ricercatori sviluppano software e simulazioni, spingendo i confini di ciò che è possibile in vari campi di ricerca.

Applicazioni nell’HPC e Generazione Automatica di Codice

Al Sandia National Laboratories, gli scienziati stanno sperimentando la generazione automatica di codice in Kokkos, un linguaggio di programmazione parallela, attraverso il modello di generazione potenziata da recupero di informazioni (RAG). Questo metodo mostra risultati promettenti nel legare una database Kokkos con modelli AI, potenzialmente trasformando lo sviluppo di software per il calcolo ad alte prestazioni.

Innovazioni in Meteorologia e Previsioni Meteo

L’AI generativa sta anche trovando applicazione in meteorologia, dove modelli come CorrDiff, parte del progetto NVIDIA Earth-2, permettono una scalabilità della risoluzione dei modelli atmosferici tradizionali e migliorano significativamente la precisione delle previsioni. Questa innovazione offre nuove possibilità per le previsioni globali e regionali, migliorando la comprensione e la gestione delle variazioni climatiche.

Progressi nel campo della Genetica

All’Argonne National Laboratory, la tecnologia AI generativa viene impiegata per generare sequenze geniche, aiutando i ricercatori a comprendere meglio il virus della COVID-19. I modelli GenSLMs, allenati su oltre 110 milioni di sequenze genomiche, hanno prodotto simulazioni che riproducono fedelmente le varianti reali del SARS-CoV-2, offrendo nuove prospettive sulla co-evoluzione del virus.

Materiali e innovazione chimica con AI Generativa

Microsoft Research ha illustrato come l’AI generativa possa accelerare la ricerca nella scienza dei materiali attraverso il modello MatterGen. Questo modello è capace di generare materiali nuovi e stabili con proprietà desiderate specifiche, spianando la strada a nuove scoperte in diversi ambiti, dalla chimica all’elettronica.

Implicazioni future

L’AI generativa sta emergendo come uno strumento potente per diverse applicazioni di HPC e ricerca scientifica. Con il sostegno di infrastrutture avanzate come i GPU NVIDIA A100 e le future architetture NVIDIA Blackwell, si prevede un’ulteriore accelerazione e raffinamento di queste tecnologie, ampliando le possibilità di scoperta e innovazione in molti settori cruciali. L’impatto dell’intelligenza artificiale generativa sulla ricerca scientifica e tecnologica continua a crescere, promettendo rivoluzioni in numerosi campi e offrendo strumenti sempre più potenti agli scienziati di tutto il mondo.

La piattaforma NVIDIA Blackwell rivoluziona il Calcolo Scientifico

NVIDIA ha recentemente svelato la piattaforma Blackwell, segnando un avanzamento significativo nel campo del calcolo scientifico e dell’intelligenza artificiale. Questa innovazione promette di potenziare i modelli di intelligenza artificiale su larga scala con parametri nell’ordine dei trilioni, riducendo i costi e il consumo energetico fino a 25 volte rispetto alla precedente architettura Hopper.

Caratteristiche e Implicazioni della Piattaforma Blackwell

La piattaforma Blackwell di NVIDIA si distingue per il suo impatto notevole sulle applicazioni di intelligenza artificiale, ma le sue capacità tecnologiche si estendono anche a tutte le forme di calcolo scientifico, inclusa la simulazione numerica tradizionale. Con una riduzione dei costi energetici, il calcolo accelerato e l’IA guidano un computing sostenibile, beneficiando applicazioni già in atto, come le simulazioni meteorologiche e i gemelli digitali, riducendo significativamente i costi e l’energia consumata.

Moltiplicazione delle Simulazioni nel Calcolo Scientifico con Blackwell

Le simulazioni scientifiche e fisiche spesso richiedono formati di doppia precisione, o FP64, per risolvere problemi accuratamente. I GPU Blackwell offrono un miglioramento del 30% nelle prestazioni FP64 e FP32 FMA rispetto a Hopper, cruciali per il design di prodotti e lo sviluppo in vari settori industriali.

Esempi di applicazioni accelarate

Simulazione di Circuiti con Cadence SpectreX: Le simulazioni di circuiti SpectreX sono proiettate per essere 13 volte più veloci sui superchip GB200 Grace Blackwell rispetto ai tradizionali sistemi CPU.

Dinamica Fluida Computazionale con Cadence Fidelity: Le simulazioni CFD su sistemi GB200 sono previste fino a 22 volte più veloci rispetto ai sistemi basati su CPU, consentendo una modellazione più dettagliata dei flussi.

Implicazioni per il Gemello Digitale: Il software di gemello digitale Cadence Reality, utilizzato per creare repliche virtuali di centri dati fisici, beneficia enormemente delle GPU Blackwell, con simulazioni previste fino a 30 volte più rapide rispetto ai CPU. Questo accelera i tempi di sviluppo e aumenta l’efficienza energetica.

Intelligenza Artificiale per il Calcolo Scientifico: Gli acceleratori Blackwell promettono enormi avanzamenti nelle simulazioni avanzate, con il supporto a motori transformer di seconda generazione ottimizzati per accelerare i carichi di lavoro inferenziali per LLM, offrendo un miglioramento di 30 volte nelle applicazioni che richiedono un’intensa quantità di risorse.

Potenzialità nel Quantum Computing: Il computing quantistico beneficia anch’esso della piattaforma NVIDIA, con la CUDA-Q che permette la simulazione di computer quantistici e lo sviluppo di applicazioni ibride, accelerando la ricerca in settori come la chimica, la fisica delle alte energie e la chimica quantistica.

Con la piattaforma Blackwell, NVIDIA non solo continua a spingere i confini del calcolo scientifico tradizionale ma apre anche nuove strade per l’intelligenza artificiale e il quantum computing, promettendo di accelerare le scoperte scientifiche in un’ampia gamma di discipline. La piattaforma Blackwell di NVIDIA si preannuncia come un cambiamento rivoluzionario nel panorama del calcolo scientifico e dell’intelligenza artificiale, offrendo prestazioni senza precedenti con un occhio di riguardo per l’efficienza energetica.

OpenAI è pronta a rivelare un nuovo assistente digitale multimodale, capace di interagire attraverso il riconoscimento di immagini e di condurre conversazioni. Questo annuncio è previsto per un evento programmato da OpenAI per lunedì 13 maggio.

Dettagli sull’Assistente Multimodale di OpenAI

L’assistente multimodale di OpenAI sarà in grado di interpretare sia immagini che audio con una precisione e velocità superiori rispetto ai modelli attuali. Questo modello potrebbe assistere gli operatori del servizio clienti a comprendere meglio l’intonazione vocale dei chiamanti o se questi stanno usando sarcasmo. Teoricamente, potrebbe anche aiutare gli studenti con la matematica o tradurre insegne nel mondo reale.

Comparazione con GPT-4 Turbo

Le fonti suggeriscono che il nuovo modello supera GPT-4 Turbo nel rispondere a certi tipi di domande, sebbene possa ancora commettere errori con sicurezza. Questo mostra un passo avanti significativo nella capacità di gestire interazioni più naturali e complesse.

Potenzialità del nuovo modello

Nonostante le voci su un possibile motore di ricerca AI da parte di OpenAI, Sam Altman ha confermato che l’annuncio non riguarderà il GPT-5 o un motore di ricerca. Tuttavia, le capacità descritte per il nuovo assistente multimodale indicano un potenziale significativo per rivoluzionare l’interazione tra intelligenza artificiale e utenti, competendo direttamente con le soluzioni di Google e Apple.

Implicazioni per Google I/O

Questo annuncio di OpenAI potrebbe influenzare l’evento Google I/O, soprattutto se le capacità dell’assistente multimodale di OpenAI si dimostrassero superiori a quelle degli assistenti attuali di Google. Questo potrebbe rappresentare una sfida diretta all’innovazione di Google nel campo degli assistenti digitali che va oltre il semplice motore di ricerca enfatizzato dalla stampa nostrana.

L’evento di lunedì di OpenAI è attesissimo, con aspettative che potrebbero ridefinire le capacità degli assistenti digitali. L’industria osserverà attentamente per vedere come queste nuove tecnologie potrebbero trasformare l’interazione quotidiana con i dispositivi e i servizi basati su AI.

Il U.K. Safety Institute, un ente britannico dedicato alla sicurezza dell’intelligenza artificiale, ha lanciato “Inspect”, una suite di strumenti progettata per rafforzare la sicurezza delle applicazioni AI. Questo toolkit, rilasciato sotto licenza open source (MIT License), permette a industria, organizzazioni di ricerca e istituzioni accademiche di sviluppare e eseguire valutazioni sui modelli di IA.

Funzionalità di Inspect

Inspect mira a valutare alcune capacità fondamentali dei modelli AI, come la conoscenza di base e la capacità di ragionamento, generando un punteggio basato sui risultati. La piattaforma si compone di tre componenti principali: data sets, solvers e scorers. I data sets forniscono campioni per i test di valutazione, i solvers eseguono i test e gli scorers valutano il lavoro dei solvers aggregando i punteggi in metriche.

Estendibilità e collaborazione

Un punto di forza di Inspect è la sua estendibilità. I componenti integrati possono essere potenziati tramite pacchetti di terze parti scritti in Python, permettendo agli utenti di adattare e ampliare la piattaforma in base alle proprie esigenze specifiche. Questa flessibilità promuove una collaborazione aperta e la condivisione di approcci per le valutazioni della sicurezza AI.

Supporto e potenziale impatto

Ian Hogarth, presidente del Safety Institute, ha evidenziato l’importanza di un approccio condiviso e accessibile alle valutazioni di sicurezza AI, sperando che Inspect possa servire come un fondamento su cui la comunità globale di AI può costruire. La piattaforma ha già suscitato interesse da parte di esperti e aziende del settore, con proposte di integrazione con altre librerie di modelli o la creazione di classifiche pubbliche basate sui risultati delle valutazioni di Inspect.

Contesto e sviluppi futuri

Il lancio di Inspect segue iniziative simili negli Stati Uniti, come il programma NIST GenAI, e rientra in un più ampio partenariato transatlantico per sviluppare metodi avanzati di test dei modelli di AI annunciato dai governi degli USA e del Regno Unito. Questa collaborazione mira a valutare i rischi associati all’IA e all’IA generativa, spingendo verso uno sviluppo più sicuro e responsabile delle tecnologie AI.

Con Inspect, U.K. Safety Institute non solo fornisce uno strumento vitale per la verifica della sicurezza dei modelli di IA, ma facilita anche un ecosistema di cooperazione e miglioramento continuo nel campo della sicurezza AI, ponendo le basi per futuri sviluppi normativi e tecnologici.