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速度的需求：NVIDIA加速全球大多数超级计算机，推动科学与技术的进步
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内容提要
自2006年CUDA发布以来，NVIDIA推动了AI和加速计算的发展。最新的TOP500超级计算机榜单中，384个系统采用NVIDIA技术，87%的新系统为加速型。NVIDIA推出cuPyNumeric库，助力开发者扩展计算集群。混合精度和AI已成为现代科学研究的关键工具，推动基因组学和蛋白质设计的进展。NVIDIA的加速计算平台在AI性能和能效方面表现卓越，促进可持续计算。
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关键要点
- 自2006年CUDA发布以来，NVIDIA推动了AI和加速计算的发展。
- 最新的TOP500超级计算机榜单中，384个系统采用NVIDIA技术，87%的新系统为加速型。
- NVIDIA推出cuPyNumeric库，帮助开发者扩展计算集群，无需修改Python代码。
- 混合精度和AI已成为现代科学研究的关键工具，提供更高的速度和效率。
- 在SC24大会上，使用AI和混合精度的项目推动了基因组学和蛋白质设计的进展。
- NVIDIA BioNeMo框架现已开源，专为药物发现和分子设计加速AI模型创建。
- TOP500系统中249 exaflops的AI性能反映了全球计算优先级的转变。
- NVIDIA加速计算平台在AI和混合精度系统性能方面表现卓越，成为科学计算的新引擎。
- 在Green500榜单中，NVIDIA加速计算系统在前10名中占据8个名额，展示了高性能与可持续性的结合。
- NVIDIA推出的新微服务可加速气候变化建模和模拟结果，提升效率。
- NVIDIA的创新在加速计算中平衡高性能与能效，助力可持续未来。
❓
延伸问答
NVIDIA的CUDA发布于哪一年？
CUDA于2006年发布。
在最新的TOP500超级计算机榜单中，有多少系统采用了NVIDIA技术？
384个系统采用了NVIDIA技术。
NVIDIA推出的cuPyNumeric库有什么功能？
cuPyNumeric库帮助开发者扩展计算集群，无需修改Python代码。
混合精度和AI在科学研究中有什么重要性？
混合精度和AI提供更高的速度和效率，成为现代科学研究的关键工具。
NVIDIA BioNeMo框架的主要用途是什么？
BioNeMo框架专为药物发现和分子设计加速AI模型创建。
NVIDIA在Green500榜单中的表现如何？
NVIDIA加速计算系统在前10名中占据8个名额，展示了高性能与可持续性的结合。
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