大規模研究施設における加速コンピューティングを用いた科学実験のリアルタイム制御

独自の科学研究施設を設計・構築する科学者やエンジニアは、類似した課題に直面している。これには、科学的知見を抽出するために現在の計算インフラの容量を超える膨大なデータレートの管理や、実験のリアルタイム駆動が含まれる。これらの課題は科学的発見のインパクトを最大化する上での障害であり、知識の成長ペースを大幅に遅らせている。 NVIDIAの科学者とエンジニアは、これらの施設と協力し、これらの障害を取り除く並列・分散コンピューティング上に構築された新たなソリューションを開発している。この記事では、複雑な物理学の問題を扱いやすい数学的パズルとして定式化し、GPUアクセラレーテッド・サイエンティフィック・コンピューティングから大きな恩恵を受ける注目すべき二つの例、米国エネルギー省関連のNSF-DOE Vera C. Rubin ObservatoryとSLACのLinac Coherent Light Source II (LCLS-II)について詳しく見ていく。 これらの独自かつ大規模な研究施設は、どちらも構築に10年を要し、世界中の科学コミュニティに奉仕する前例のない科学的発見を可能にする。NVIDIAのアクセラレーテッド・コンピューティングと、GPUアクセラレーテッドPythonライブラリであるCuPyおよびcuPyNumericは、実験の操縦（ステアリング）のためのライブフィードバックを可能にしており、これは以前は不可能だった。チームは、南天のリアルタイム「映画」を処理するAccelerated Space and Time Image Analysis (ASTIA)と、cuPyNumericとCuPyを使用してLCLS II実験のリアルタイム制御を実現するX-ray Analysis for Nanoscale Imaging (XANI)を活用した。 以前は9ヶ月かかっていたデータ分析が、4時間で完了した。 天体物理学と超高速X線科学 実験技術の飛躍的進歩により、極めて高いデータ取得レートが可能になり、固有の時間スケール・長さスケールで、かつてないほど多くの対象を捕捉できるようになった。 Vera C. Rubin Observatoryでは、天体物理学者と天文学者は初めて、32億ピクセルのカメラを用いて南天全体を捉え、一晩で2,000個以上の新しい小惑星を発見できるようになった。一方、LCLS IIでは、科学者とエンジニアは電子を駆動し、それらが3kmのトンネルに沿って光子に変換され、超高速X線バーストを用いて原子スケールでの物質の「映画」を作成する。 天体物理学: NSF-DOE Vera C. Rubin ObservatoryのLSSTカメラは、一晩に20テラバイトの画像を生成し、10年間連続稼働して、3〜4日ごとに南天全体をマッピングする。1ヶ月以上にわたって、LSSTカメラはペタバイト規模のデータを蓄積し、10年間の宇宙のタイムラプス映画の作成に使用される。 X線科学: LCLS-IIは、最も強力なX線パルス（毎秒最大100万バースト）を生成し、元のLCLSと比較して輝度を10,000倍向上させる。これにより、物質内部の電子と原子の最も速く、最も小さな動きをマッピングすることが可能になる。LCLS-IIは数日以内にペタバイト規模のX線データを生成し、量子現象の映画を作成し、物質の振る舞いに関する前例のない知見を提供する。 共通の課題: 膨大なデータセットのリアルタイム分析の要求は、従来のシステムを超える計算速度とメモリの両方を必要とする。アクセラレーテッド・コンピューティングは計算速度を提供するが、これらの驚異的な規模の問題を処理するには、依然として分散システムを使用する必要がある。アクセラレーションと専用ネットワークを備えたHPCシステムを利用することで、科学者はこれらの要求を満たすことができる。cuPyNumericを使用することで、プログラマーは、従来のシステム上で動作し、かつ現代のハードウェア機能を活用する単一のプログラミングモデルを利用できるようになる。 完全なワークフロー自動化へ: 両施設はバッチ分析を超え、実験規模に関わらず確実に実行されるモジュール式で高度に並列化されたパイプラインを採用している。データの移動、変換、抽出は自動化され、人間の監視は手動介入やITチューニングではなく、仮説と解釈に集中できる程度になっている。 ソリューション: NVIDIAのアクセラレーテッド・コンピューティングと、GPUアクセラレーテッドPythonライブラリであるCuPyおよびcuPyNumericが組み合わさることで、実験操縦のためのライブフィードバックが可能になった。これは、計算時間が過度に長いために以前は不可能だった。現在、これらの同じ科学分析パイプラインをNVIDIA DGX Grace HopperおよびNVIDIA Blackwell、NVIDIA DGX Spark、NVIDIA RTX PRO上で実行することで、研究者はパフォーマンスとコラボレーションの両方において強力な新たな利点を得ている。 以前は9ヶ月かかっていたデータ分析が、GPU上での分散計算を用いて巧妙に解かれた方程式により、現在では4時間で可能になった。NVIDIA GH200 Grace Hopper SuperchipおよびNVIDIA Blackwellアーキテクチャで利用可能な統一メモリは、GPUアクセラレーションを通じて膨大な問題サイズを解放し、物理パラメータを迅速に抽出する。これらは、自律的な実験と科学分析のためのAIモデルを前例のない速度でトレーニングするために使用される。 Vera C. Rubin Observatory: 加速されたワークフローと迅速な処理 LSSTは、32億ピクセルのカメラで空間と時間の中で空を横断し、南天を捉え、一晩に最大20TBの画像を生成する。毎晩、カメラはこれまで見られたことのない2,000個以上の新しい小惑星を発見する。主な科学的目標は以下の通りである: 正確な時間分解測定による数十億の天体の追跡。 これまで観測されたことのない突発現象（例えば、超新星、地球近傍天体、変光星）の検出と分類。 拡大を続ける宇宙の暗黒物質/暗黒エネルギーの兆候の探索。 南天全体の天体とその時空間における位置の年間リポジトリの作成。世界中のブローカープラットフォームと天文望遠鏡のネットワークにアラートを送信し、個々の星、銀河、ブラックホールのより詳細な追跡観測を取得する。 現在までに、天体物理学および天文学コミュニティは共同で、最大10分でデータを処理するオープンソースのCPUベースのデータ処理パイプラインを開発してきた。各画像の取得にかかる時間は40秒である。世界中の望遠鏡に迅速にアラートを送信し、観測判断を導くためのライブデータ処理には、アクセラレーテッド・コンピューティングが必要である。 これらのステップには、高度な画像較正、基底構築、畳み込み、サブピクセル差分、パターン抽出、および、世界中の天体物理学・天文学コミュニティの科学者・エンジニアによって開発された現在のCPUクラスター処理ワークフローには大きすぎるデータストリームに対するリアルタイム統計的推論が必要である。 これらの目標を加速された時間スケールで実現し、データ処理操作の複雑さを高めるために、NVIDIAとプリンストン大学の科学者およびエンジニアは、Accelerated Space and Time Image Analysis (ASTIA)と呼ばれる加速GPUワークフローを開発している。このワークフローには以下が含まれる: 較正と基底構築: 大規模なCCDデータを迅速に較正してアーティファクトや歪みを除去し、取得した各画像の基底関数を構築して座標マッピングと変換を可能にする。 連鎖変換: ワーピング、畳み込み、背景・画像減算、物体移動、誤差計算（CuPy経由）は、NVIDIA Grace HopperとNVIDIA Grace Blackwellの両方でベンチマークされている。 並列化: バッチまたはインタラクティブセッションとして実行される並列迅速処理（マッピング、物体検出、フィッティング、カタログ化）。数値計算は数分ではなくミリ秒で行われる。 パッケージ化とブローカーアラート: 新天体、軌道情報、座標をカタログ化し、数秒以内に世界中のLSSTコミュニティにグローバルアラートを発行する。 LCLS II: 並列・分散コンピューティングによるスケーリング LCLS IIでは、超高速X線パルスが、材料および分子内の原子・電子ダイナミクスの映画を生成する。主な科学的課題は以下の通りである: 単一セッションで数十テラバイトに及ぶ3D X線映画の捕捉 散乱データから欠陥、フォノン分散、結晶構造、電子分布、量子現象を特徴付けること。

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