Nvidia apresenta atualizações para bibliotecas CUDA-X

GTC — A Nvidia revela mais de 60 atualizações para sua coleção CUDA-X de bibliotecas, ferramentas e tecnologias em diversas disciplinas, melhorando significativamente o desempenho da plataforma de computação de software CUDA.

Dezenas de atualizações estão disponíveis, reforçando a posição da CUDA como a plataforma mais abrangente do setor para que os desenvolvedores criem aplicações aceleradas para enfrentar desafios em campos de computação de alto desempenho, como pesquisa em 6G, computação quântica, genômica, descoberta de medicamentos e otimização logística, bem como trabalho avançado em robótica, segurança cibernética, análise de dados e muito mais.

A plataforma CUDA foi baixada mais de 33 milhões de vezes desde seu lançamento em 2008, com 8 milhões de downloads apenas em 2021, triplicando em três anos.

“A inovação em IA e computação acelerada está impulsionando grandes avanços científicos e a criação de novas aplicações e serviços em todos os setores”, declara Greg Estes, vice-presidente de programas de desenvolvedores da Nvidia. “Com essas atualizações, a Nvidia está tornando mais fácil do que nunca que pesquisadores e desenvolvedores aproveitem o poder da CUDA para obter o mais alto desempenho de nossas plataformas.”

Desenvolvidas com base na CUDA, as plataformas da Nvidia para IA, HPC e placas de vídeo incluem kits de desenvolvimento de software (SDK) e ferramentas que estão possibilitando um desempenho maior e algoritmos acelerados em vários domínios de aplicações. Os SDKs facilitam que desenvolvedores, pesquisadores e cientistas de dados aproveitem todo o poder da plataforma avançada da Nvidia, lidando com a imensa complexidade na interseção entre computação, algoritmos e ciência.

“O número de desenvolvedores vem crescendo exponencialmente na América Latina e é um orgulho para a Nvidia fazer parte deste processo de educação e aprimoramento dos profissionais”, comemora Marcio Aguiar, diretor da divisão Enterprise da Nvidia para América Latina.

Essas atualizações tornam os sistemas da Nvidia que os desenvolvedores já usam ainda mais rápido em ciência, IA e processamento de dados. Estes são alguns dos destaques:

 cuQuantum, para acelerar a simulação de circuitos quânticos, já está em disponibilidade geral e, pela primeira vez, no cuQuantum DGX Appliance, que oferece aos pesquisadores de HPC um pacote completo de simulação quântica otimizado para implantação na plataforma Nvidia DGX. O cuQuantum é um componente-chave de um ecossistema em rápida expansão. Agora ele está integrado como backend em simuladores populares do Google Quantum AI, Xanadu e Oak Ridge National Laboratory. Ele também está sendo oferecido agora como parte de plataformas de desenvolvimento de aplicações quânticas da Classiq e Zapata Computing, e está sendo usado por QC Ware, Xanadu e outras para impulsionar a pesquisa quântica em escala em áreas desde química até modelagem climática.

 Sionna, para pesquisa em camada física 6G, é uma nova biblioteca de código aberto, acelerada por GPU, com suporte nativo para integração de redes neurais e Machine Learning. A Sionna possibilita a prototipagem rápida de arquiteturas complexas de sistemas de comunicação e acrescenta ao investimento da Nvidia em domínio sem fio, incluindo a Aerial, uma plataforma unificada definida por software para oferecer IA no 5G.

“A Sionna transformará a maneira como os sistemas de comunicação baseados em IA/ML serão desenvolvidos no futuro”, afirma Christoph Studer, professor do Departamento de Tecnologia da Informação e Engenharia Elétrica da ETH Zürich. “E o melhor: ela é executada incrivelmente rápida em nossa NVIDIA DGX Station.”

 RAPIDS, bibliotecas de ciência de dados para acelerar a descoberta de medicamentos, as conexões sociais, a detecção de fraudes e muito mais, agora é o SDK da Nvidia mais popular, com 2 milhões de downloads e mais de 5.000 projetos no GitHub. O RAPIDS Accelerator para Apache Spark acelera o processamento em mais de 3 vezes, sem alterações de código. Com 80% da Fortune 500 usando o Apache Spark na produção, os engenheiros de dados podem acelerar de modo transparente o DataFrame do Spark e as operações de SQL.

O cuOpt, anteriormente conhecido como ReOpt, para pesquisa de otimização logística focada no roteamento de veículos, permite que os usuários encaminhem milhares de pacotes para milhares de locais em segundos com precisão inédita, permitindo o redirecionamento em tempo real e economizando bilhões em custos de entrega a cada ano.

 O Morpheus, para aplicações de cibersegurança, possibilita a análise de até 100% de seus dados em tempo real para detecção mais precisa e correção mais rápida de ameaças à medida que elas ocorrem. A F5 obteve melhorias de desempenho de 200 vezes no modelo de detecção de malware, indo de 1.013 mensagens por segundo para 208.333 mensagens por segundo, com apenas 136 linhas de código.

O contêiner DGL, para treinamento de redes neurais gráficas, adiciona melhorias de algoritmos que proporcionam workflows de ETL e treinamento de ponta a ponta 4 vezes mais rápido do que CPUs em áreas como descoberta de medicamentos e detecção de fraudes.

O Nsight Systems, para visualização em todo o sistema do desempenho de uma aplicação, permite que os desenvolvedores vejam como as bibliotecas aceleradas por GPU usam recursos do sistema, interagem com a aplicação e identificam oportunidades de otimização para reduzir gargalos.

Entre outras bibliotecas atualizadas estão o MONAI, para imagens médicas; o Nvidia Flare, para aprendizado federado, com aproximadamente 300.000 downloads; o Maxine, para reinventar as comunicações; o Riva, para IA de fala; o Merlin, para sistemas de recomendação; e o Isacc, para robótica.

Junte-se aos 3 milhões de desenvolvedores que já aproveitam as vantagens, como acesso a cursos de treinamento e materiais no Deep Learning Institute da Nvidia, palestras técnicas e ferramentas, inscrevendo-se no Programa de Desenvolvedores Nvidia.

Para saber mais sobre bibliotecas CUDA-X, assista à apresentação no GTC 2022 de Jensen Huang, CEO da NVIDIA. Inscreva-se gratuitamente no GTC para participar de sessões com a Nvidia e líderes do setor, como CUDA: Novos Recursos e Muito Mais.