アクセラレータの加速化:科学者がGPUとAIでCERNのHPCを高速化

Accelerating Accelerators Scientists Speed Up CERN's HPC with GPUs and AI

注:これは、高性能コンピューティングを利用した科学を前進させる研究者のシリーズの一環です。

Maria Gironeは、高速コンピューティングとAIを用いて、世界最大の科学コンピュータネットワークを拡大しています。

2002年以来、粒子物理学の博士号を持つ彼女は、40以上の国の170以上のサイトにまたがるシステムのグリッドで、CERNの大型ハドロン衝突型加速器(LHC)をサポートしています。HL-LHCと呼ばれる巨大加速器の高輝度版は、1年にエクサバイト単位のデータを生成する10倍の陽子衝突を生み出します。これは、2012年に2つの実験で宇宙の科学者たちの理解を確認したサブ原子粒子であるヒッグスボソンを発見したときに生成されたものよりも桁違いに多いです。

ジュネーブの呼び声

彼女は南イタリアで育った最初の日から科学が大好きでした。

「大学で、宇宙を支配する基本的な力について学びたかったので、物理学に焦点を合わせました」と彼女は言います。「私はCERNに惹かれました。それは、世界中の異なる地域の人々が科学に共通の情熱を持って一緒に働く場所です。」

レマン湖とジュラ山脈の間にある欧州原子核研究機構は、1万2千人以上の物理学者の中心地です。

CERNとフランス・スイス国境にあるLHCの地図(CERN提供の画像)

27キロメートルのリングは、陽子が光速の99.9999991%で疾走する世界最速のレーシングトラックと呼ばれることがあります。超伝導磁石は絶対零度に近く動作し、太陽よりも一時的に何百万倍も熱い衝突を生み出します。

ラボのドアを開く

2016年、Gironeは、革新を加速し、将来のコンピューティング課題に取り組むために学術および産業研究者を集めるグループであるCERN openlabのCTOに任命されました。彼女は、イタリアのHPCおよびAIの専門家であるE4 Computer Engineeringとの協力を通じて、NVIDIAと密接に協力しています。

最初の行動の1つで、GironeはCERN openlabのAIに関する最初のワークショップを開催しました。

産業界の参加者たちは、その技術に熱心でした。物理学者たちは、課題について説明しました。

「その日の終わりに、私たちは2つの異なる世界から来たことに気づきましたが、人々はお互いに耳を傾け、熱心に次に何をするか提案しました」と彼女は言います。

物理AIの高まり

今日、高エネルギー物理学全体のデータ処理チェーンにAIを適用する出版物の数が増加しているとGironeは報告しています。彼女は、複雑な問題をAIで解決する機会を見出す若い研究者を引き付けると述べています。

一方、研究者たちは物理ソフトウェアをGPUアクセラレータに移植し、GPU上で実行される既存のAIプログラムを使用しています。

「NVIDIAの支援なしに、私たちの研究者が問題を解決し、質問に答え、記事を書くために協力することは、これほど迅速には起こりませんでした」と彼女は言います。「NVIDIAの人々が、科学が技術と並行して進化する方法、およびGPUを用いたアクセラレーションをどのように利用できるかを理解していることは、非常に重要でした。」

エネルギー効率は、Gironeのチームの別の優先事項です。

「私たちは、より低電力アーキテクチャへの移植など、多数のプロジェクトに取り組んでいます。次世代の低電力プロセッサを評価することを楽しみにしています」と彼女は言います。

デジタルツインと量子コンピュータ

HL-LHCに備えて、3月にCERN openlabの責任者に任命されたGironeは、機械学習と高速コンピューティングを用いて科学を加速する新しい方法を模索しています。他にもツールが近くおよび遠くにあります。

グループは最近、デジタルツインの作成エンジンのプロトタイプを開発するために資金を調達しました。これは、天文学から環境科学までの研究者だけでなく、物理学者にもサービスを提供します。

加速器の内部(CERN提供の画像)

また、CERNは、量子コンピューティングに関する学術および産業研究者の協力を開始しました。この技術は、科学を進歩させ、より良い量子システムにつながる可能性があります。

多様性への情熱

コミュニティ作りの一環として、Gironeは、Women in HPCグループのスイス支部の4人の共同設立者の1人でした。これは、女性がキャリアのすべての段階で支援するための具体的な行動を定義するのに役立ちます。

「私は多様性に満ちたチームを作り出すことに情熱を持っています。誰もが自分自身が貢献し、属すると感じることができるようにしたいのです。数字のチェックボックスではありません。属する感覚を実現したいのです。」と彼女は言いました。

ジローネは、CERNがヒッグス粒子の発見を発表した日にその精神の一部を捉えた数千人の物理学者の1人でした。

彼女は、メインオーディトリアムの座席を取るために4時に起きて並ぶことを思い出します。その日到着した研究者やゲストを全員収容することはできませんでしたが、達成感は彼女と近くのホールでイベントを見ていた他の人たちにも続きました。

「私がした貢献は知っていました。私は論文の多数の著者の1人であることを誇りに思っており、私の両親や子供たちも誇りに思っていました。」と彼女は言います。

このシリーズの他のプロフィールもチェックしてください:

  • 科学者がAIで天気予報を磨く
  • 科学者がHPCとAIで量子世界を探索
  • AIとHPCが核融合の大発見を後押し

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!

Share:

Was this article helpful?

93 out of 132 found this helpful

Discover more

機械学習

「AIがクリーンエネルギーの未来を支える方法」

人工知能は、最先端の技術と共に太陽と風の力を利用して世界を改善しています。 I AM AI ビデオシリーズの最新エピソードでは...

人工知能

GPTエンジニア:1つのプロンプトで強力なアプリを構築する

GPTエンジニアは、1つのプロンプトで完全なコーディングプロジェクトを構築できるAIエージェントです

データサイエンス

AdaTape 適応計算とダイナミックな読み書きを持つ基礎モデル

Googleの研究インターンであるFuzhao Xueと研究科学者であるMostafa Dehghaniによって投稿されました。 適応的計算とは、機械...

機械学習

「MosaicMLは、AIユーザーが精度を向上し、コストを削減し、時間を節約するのを支援します」

スタートアップのMosaicMLは、大規模なAIモデルの簡単なトレーニングと展開のためのツールを提供することにより、AIコミュニ...

機械学習

「FastEmbedをご紹介:高速かつ軽量なテキスト埋め込み生成のためのPythonライブラリ」

言葉やフレーズは、埋め込みを使用して高次元空間で効果的に表現することができます。これは、自然言語処理(NLP)の分野で重...

AI研究

「AWS 研究者がジェミニを紹介:大規模な深層学習トレーニングにおける画期的な高速障害回復」

ライス大学とAmazon Web Servicesの研究者チームが、GEMINIと呼ばれる分散トレーニングシステムを開発しました。このシステム...