AI と HPC のコンバージェンス
クリーンな核融合エネルギー研究を前進させるエクサスケール・スーパーコンピューター Aurora
電力発生源となる核融合反応を閉じ込めるための新たなアプローチを探し求めている研究者たちは、Aurora の可能性をフルに引き出す準備ができています。
有効ながん治療方法の特定にディープラーニングを活用する CANDLE
がん分散学習環境 (CANDLE) は、ディープラーニングを利用して、がんの生物学を調査し、非常に効果的な治療法を特定します。
触媒研究を推進するエクサスケール・コンピューティング
Aurora が実現するエクサスケールの可能性は、触媒の研究者がシミュレーションの忠実度を向上させ、定量的記述をより正確に行えるようにします。
航空宇宙研究を推進する Aurora のエクサスケール
航空宇宙学の Ken Jansen 教授が、エクサスケール・スーパーコンピューターにより、エンジニアが高速でより複雑なモデルをどのように構築できるようになるかを説明します。
Aurora のエクサスケールを神経科学研究に活用
上級コンピューター・サイエンティストの Nicola Ferrier 氏が、神経科学研究でエクサスケール・スーパーコンピューター Aurora を活用し、エクサバイト単位のデータを処理する方法について説明します。
Aurora エクサスケールによる宇宙科学研究
リサーチ・サイエンティスト Jimmy Proudfoot 氏が、宇宙を研究する自身の仕事に対して、エクサスケール・スーパーコンピューティングが与える影響について話しています。
マシンラーニング用の Aurora ブレードのデモ
インテル® Max シリーズ・プロセッサーを搭載した 10,000 枚のブレードサーバーが、アルゴンヌ国立研究所の Aurora スーパーコンピューターに力を与えます。マシンラーニング推論プロセスが、トレーニング済みの AI モデルを使用して、マウス脳内の構造を特定し、3D 視覚化を作成する方法をプレビューします。
画期的な HPC パフォーマンス
インテルの HPC プラットフォームは、世界最高レベルのコンピューティングを強力なメモリー、ストレージ、ファブリック、アクセラレーションと統合して、最大の課題の数々に挑みます。