在本周于汉堡举行的ISC大会上，NVIDIA推出了多款新软件，旨在加速科学领域的AI应用，涵盖化学、材料发现乃至暗物质探索等方向。

NVIDIA DAQIRI库、全新NVIDIA ALCHEMI NIM微服务，以及即将推出的NVIDIA cuPhoton参考代码，将原本需要在CPU上耗费数小时乃至数天才能完成的工作，转变为可实时运行的GPU加速计算流程。这些工具均隶属于NVIDIA CUDA-X工具与库集合，能够大幅提升AI与高性能计算等多个应用领域的性能表现。

性能提升幅度显著，实际影响深远。各学科科学家正借助AI与加速计算，以前所未有的速度从仪器和观测项目中获取数据与洞察。

cuPhoton：加速天文数据处理

cuPhoton运行在NVIDIA GB200 NVL72系统上，可对FITS文件（天文台与望远镜通用的天文数据格式）进行加载、读取、处理与分析。在早期访问测试中，cuPhoton将鲁宾天文台时空遗产巡天项目（LSST）所采集FITS图像的加载与读取速度提升了14,900倍；借助32块NVIDIA Grace Blackwell超级芯片，信号处理与分析速度最高提升8,400倍。

这意味着，科学家能够更快地从LSST相机获取洞察。LSST相机是迄今建造的最大数字相机，可拍摄数十亿个遥远星系及附近光线微弱天体的图像。

cuPhoton是一款面向科学家的参考代码，可从望远镜、X射线及激光实验所采集的多维数据中提取有效信息，支持加载、处理、分析和可视化PB级数据。普林斯顿大学与NVIDIA合作开发了cuPhoton，并将联合哈佛大学，将其用于处理与分析来自天文台和暗能量巡天项目的海量数据。

DAQIRI：实时流式处理探测器数据

NVIDIA DAQIRI（即"集成实时仪器数据采集"）是一款高性能网络库，可将快速探测器和传感器产生的数据实时传输至NVIDIA软件。传统系统受限于固定硬件，当仪器产生数据的速度超过存储速度时往往会丢失数据，而DAQIRI能够实时处理数据流，有效避免这一问题。

由欧洲核子研究中心（CERN）、芝加哥大学和伦敦大学学院的科学家在CERN openlab框架下联合开发的A-GHOST项目，正是借助DAQIRI对ATLAS实验记录的碰撞数据进行实时AI分析。由于存储限制，ATLAS通常会丢弃超过99%的数据，而A-GHOST能够分析这些原本被丢弃的数据，从中捕捉可能被忽视的潜在信号。

ALCHEMI：加速化学与材料发现

NVIDIA ALCHEMI是一套面向特定领域的微服务集合及工具包，专为加速化学与材料发现而设计，应用场景涵盖电池材料、催化剂、OLED显示屏、美妆产品等多个领域。

今年3月，NVIDIA已发布两款ALCHEMI NIM微服务，分别用于批量几何结构弛豫（BGR）和批量分子动力学（BMD）。这两款AI加速工具支持研究人员同时模拟数百万种分子与材料：BGR用于寻找最稳定的结构，BMD用于模拟材料随时间变化的运动行为。

此外，ALCHEMI预计还将推出面向广泛使用的维也纳从头算模拟软件包（VASP）的微服务，助力研究人员以更高的GPU吞吐量运行材料模拟。通过利用NVIDIA多进程服务在单块GPU上运行多个VASP计算任务，该微服务可将几何优化速度提升3倍。

开发者与研究人员还可使用ALCHEMI工具包，加速训练机器学习原子间势等AI代理模型，并轻松构建定制化的高性能原子模拟工作流。

Lila Sciences的实践成果

加速效果叠加显著：ALCHEMI针对TensorNet的专用计算内核为Lila Sciences带来了6倍的训练与推理加速，内存占用降低3倍，使原本需要数周完成的模拟在数天内即可完成。

这一方案不再局限于每次运行单个实验，而是在GPU内存中同时评估多种材料，可广泛应用于以下场景：

材料发现——大规模筛选新型稳定材料组合

能源——发现可用于化学品和燃料生产的高活性、地球丰量催化剂

电磁学——理解并预测复杂磁学行为

此外，Lila Sciences还充分利用NVIDIA完整技术栈加速科学发现，涵盖NVIDIA Megatron-LM和NVIDIA Nemotron（用于模型训练）、NVIDIA BioNeMo（用于分子生成）、NVIDIA Triton和NIM微服务（用于推理服务），以及NVIDIA Omniverse库（用于数字孪生）。

"这项工作展示了如何利用强大的计算技术栈，以任何单个科学家都无法独立实现的规模加速科学发现。"Lila Sciences联合创始人兼首席技术官Andy Beam表示。

软件获取方式

NVIDIA ALCHEMI工具包和Toolkit-Ops可从GitHub和PyPI下载；ALCHEMI NIM微服务可从NVIDIA NGC目录下载；VASP对应的ALCHEMI NIM微服务预计将于今年夏季晚些时候发布。DAQIRI现已在GitHub上线，cuPhoton预计今年夏季发布。

Q&A

Q1：NVIDIA cuPhoton能处理哪类科学数据？速度能提升多少？

A：cuPhoton是专为多维科学数据设计的参考代码，支持处理来自望远镜、X射线及激光实验的FITS格式数据。在鲁宾天文台LSST项目的早期测试中，cuPhoton将FITS图像的加载与读取速度提升了14,900倍，借助32块Grace Blackwell超级芯片，信号处理与分析速度最高可提升8,400倍，能够支持PB级数据的加载、处理、分析与可视化。

Q2：NVIDIA DAQIRI解决了科学实验中的什么问题？

A：DAQIRI解决的是传统数据采集系统因硬件限制导致数据丢失的问题。在粒子物理等高能实验场景中，仪器产生数据的速度往往超过存储能力，导致大量数据被丢弃。以CERN的A-GHOST项目为例，ATLAS实验通常因存储限制丢弃超过99%的碰撞数据，DAQIRI通过实时流式处理让AI能够分析这些原本会被舍弃的数据，从中发现潜在的重要物理信号。

Q3：ALCHEMI NIM微服务在材料科学研究中有哪些实际应用效果？