Op de ISC-conferentie in Hamburg presenteert NVIDIA een pakket nieuwe softwarebibliotheken die AI-onderzoek flink versnellen. De toolkit, deel van CUDA-X, richt zich op uiteenlopende vakgebieden: van materiaalsimulatie en chemie tot astronomie en deeltjesfysica.

De highlight is cuPhoton, referentiecode voor het verwerken van gigantische astronomische datasets. Op NVIDIA GB200-systemen haalt cuPhoton een versnelling van 14.900x bij het laden en lezen van FITS-bestanden van de Rubin-telescoop. Met 32 Grace Blackwell-superchips gaat signaalverwerking tot 8.400x sneller. Daarnaast brengt DAQIRI een oplossing voor real-time datastroom van detectoren naar GPU’s. CERN gebruikt het al in het A-GHOST-project om botsingsdata van het ATLAS-experiment te analyseren. Tot nu toe moest CERN 99% van die data weggooien wegens opslagbeperkingen.

Voor chemie en materiaalonderzoek biedt NVIDIA ALCHEMI, een collectie microservices die processen zoals geometrie-relaxatie en moleculaire dynamica versnellen. Dat is relevant voor de ontwikkeling van batterijmaterialen, katalysatoren en OLED-schermen. De boodschap van NVIDIA is helder: de rekenkracht van GPU’s verandert niet alleen AI-training, maar ook fundamenteel wetenschappelijk onderzoek.