胰島素、脊髓灰質(zhì)炎疫苗、元素周期表，幾乎每個學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域都有數(shù)不盡的發(fā)現(xiàn)。

分布在世界各地的大學(xué)高校和研究機構(gòu)都在各個領(lǐng)域扮演著發(fā)現(xiàn)者和創(chuàng)新者的角色，大學(xué)教授和研究人員們正在其所處學(xué)科中孜孜不倦地尋找答案，來解決那些最困難的問題。

憑借性能強大的GPU計算資源，如今學(xué)者們可以借助AI、機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)的力量來加速推進各自領(lǐng)域的研究進程。

AI在天體物理學(xué)和天文學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用

關(guān)于宇宙是如何起源的？黑洞是如何運轉(zhuǎn)的？人類有著數(shù)不盡的疑問。一支來自多倫多大學(xué)（UniversityofToronto）的研究團隊正在利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)來解析月球隕石坑的衛(wèi)星圖像，幫助科學(xué)家評估有關(guān)太陽系歷史的理論。

P8超級計算機，位于SciNet HPC Consortium，借助其搭載的NVIDIA GPU運行該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以在僅僅幾個小時內(nèi)發(fā)現(xiàn)6,000個新的隕石坑——這幾乎是過去幾十年中科學(xué)家們通過手工識別方式發(fā)現(xiàn)的隕石坑數(shù)量的2倍。

在伊利諾伊大學(xué)厄巴納-香檳分校（UniversityofIllinois,Urbana-Champaign0的國家超級計算應(yīng)用中心(NationalCenterforSupercomputingApplications)，研究人員們正在利用深度學(xué)習(xí)來探測和分析引力波，這些引力波是由于黑洞等大規(guī)模行星之間發(fā)生碰撞所引發(fā)的。

此外，來自于加州大學(xué)圣克魯茲分校（University of California, Santa Cruz）和普林斯頓大學(xué)（Princeton University）的科學(xué)家們也一直在使用NVIDIA GPU來更好地研究星系的形成過程。

GPU在生物學(xué)中的應(yīng)用

深度學(xué)習(xí)也為科學(xué)家們研究地球生物提供了強有力的工具。來自美國史密森尼學(xué)會（SmithsonianInstitution）和哥斯達黎加理工學(xué)院（CostaRicaInstituteofTechnology）的研究人員們正在借助大規(guī)模數(shù)據(jù)分析和GPU加速的深度學(xué)習(xí)技術(shù)對植物進行識別，通過圖像分類模型對博物館標(biāo)本中記錄的生物進行分類。

馬里蘭大學(xué)（University of Maryland）的研究人員們正在利用NVIDIA GPU研究生物進化歷史。借助于一個名為BEAGLE的軟件工具，該團隊正在研究不同病毒之間的潛在聯(lián)系。

此外，在澳大利亞蒙納士大學(xué)（Australia’sMonashUniversity），研究人員們正在開發(fā)一種超級藥物來應(yīng)對那些對抗生素有抗藥性的超級細菌。利用一種名為冷凍電子顯微鏡的工藝，術(shù)研究人員能夠以極高的分辨率對分子進行分析。借助于一臺由超過150個NVIDIA GPU賦力的超級計算機，該團隊能夠在幾日內(nèi)完成原本需要數(shù)月才能完成的圖像模型解析。

AI在地球和環(huán)境科學(xué)中的應(yīng)用

地質(zhì)學(xué)家和氣象學(xué)家們會通過使用數(shù)據(jù)流來分析自然環(huán)境，并預(yù)測環(huán)境將如何隨時間發(fā)生變化。

全球各地每年都會發(fā)生數(shù)百次自然災(zāi)害。其中一些災(zāi)害，例如颶風(fēng)，可以在登陸前幾天就被發(fā)現(xiàn)；而有些自然災(zāi)害，例如地震和龍卷風(fēng)，卻會毫無征兆地突然爆發(fā)。

在加州理工學(xué)院（Caltech），研究人員們正在借助深度學(xué)習(xí)技術(shù)對超過250,000場過去發(fā)生過的地震進行地震分析。這項工作將有助于指導(dǎo)地震預(yù)警系統(tǒng)的開發(fā)，從而可以在地震發(fā)生前，給政府部門，交通部門和能源公司發(fā)出預(yù)警，讓他們可以及時停運列車或能源管線，從而將損失降至最低。

深度學(xué)習(xí)技術(shù)也可以用于災(zāi)后應(yīng)對工作，使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)分析衛(wèi)星圖像，評估受損狀況，可以幫助災(zāi)害應(yīng)對人員決定應(yīng)該把救援資源集中部署在哪些位置。德國領(lǐng)先的研究中心DFKI正在使用NVIDIA DGX-2AI超級計算機來實現(xiàn)這一目標(biāo)。

氣象學(xué)家們在預(yù)測未來全球氣溫變化的時候，也需要依賴于GPU來處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)集一位來自于哥倫比亞大學(xué)（ColumbiaUniversity）的研究人員正在利用深度學(xué)習(xí)來更好地表示氣候模型中的云，從而實現(xiàn)更清晰分辨率的模型，并改進對極端降水的預(yù)測。

AI在人文學(xué)中的應(yīng)用

對AI和GPU加速的應(yīng)用遠不止于生物和物理科學(xué)，在考古學(xué)、社會學(xué)和文學(xué)領(lǐng)域也有著廣泛應(yīng)用。

兩千年前，維蘇威火山（MountVesuvius）大規(guī)模爆發(fā)，噴發(fā)出來的巖漿和火山灰淹沒了龐貝（Pompeii）和鄰近的城市。在這場火山爆發(fā)中，一座裝滿莎草紙卷軸的圖書館也被熔漿席卷，300多年前，這些卷軸被人發(fā)現(xiàn)，但是由于卷軸已經(jīng)被熾熱的熔漿粘接在了一起，而無法閱讀。一位來自肯塔基大學(xué)（UniversityofKentucky）的計算機科學(xué)教授發(fā)明了一種深度學(xué)習(xí)工具，可以自動檢測這些卷軸的每一層，并將其虛擬展開，從而讓學(xué)者們可以閱讀上面的內(nèi)容。

此外，對于幾個世紀(jì)前的文學(xué)作品，人文學(xué)科的研究者們經(jīng)常會將頁面掃描或拍照，轉(zhuǎn)化為數(shù)碼格式，進行閱讀。但是，對于一些使用古老字體書寫的文學(xué)作品，電腦無法以文本格式識別這些文字。這意味著學(xué)者們將無法通過搜索引擎，查找作品中特定的某一頁，或者反復(fù)分析特定詞匯的用法。

眾多歐洲研究人員們正在利用AI研究德國早期的印刷文本，和收藏在梵蒂岡秘密檔案館（VaticanSecretArchives）中的12世紀(jì)教皇親筆書信。通過AI將手寫稿件錄入成電子文檔，免去了漫長且昂貴的人工錄入過程。

AI在醫(yī)藥領(lǐng)域的應(yīng)用

AI和GPU也被廣泛應(yīng)用于醫(yī)療健康和醫(yī)藥研究中。在大學(xué)中，這些技術(shù)也正在被用于醫(yī)學(xué)影像、藥物發(fā)明和其它的應(yīng)用領(lǐng)域的新工具開發(fā)工作中。

其中，MIT的研究人員們正在利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過乳房放***密度，并借此創(chuàng)建了一個工具來幫助放射科醫(yī)生讀取放射照片，并提高乳房攝影師密度評估的一致性。

此外，在醫(yī)藥發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域，借助于深度學(xué)習(xí)和GPU的計算性能，科學(xué)家們能夠挖掘出數(shù)十億種潛在的藥物化合物，從而更快地為那些目前無法治愈的疾病尋求治療方法。

其中，一位來自于匹茲堡大學(xué)（UniversityofPittsburgh）的教授正在利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來提高分子對接的速度和準(zhǔn)確性，這是一種數(shù)字模擬藥物分子與體內(nèi)靶蛋白結(jié)合的技術(shù)。

GPU在基礎(chǔ)物理學(xué)中的應(yīng)用

物理學(xué)研究人員們會通過模擬一些最復(fù)雜的分子互動來測試世界的運行規(guī)律。這些試驗需要大規(guī)模的算力——例如普林斯頓大學(xué)（PrincetonUniversity）和葡萄牙的TécnicoLisboa，利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)研究和預(yù)測核聚變反應(yīng)堆中的等離子體行為。

如果能夠在聚變反應(yīng)期間甚至在其發(fā)生前的30毫秒內(nèi)預(yù)測到可能引發(fā)破壞性事件的危險信號，就可以讓科學(xué)家有足夠長的時間來利用這種潛在的無碳能源。

在瑞士的伯爾尼大學(xué)（UniversityofBern），一個研究團隊正在分析重力對反物質(zhì)的影響。反物質(zhì)是一種罕見的物質(zhì)，它在與普通粒子碰撞后會發(fā)生湮滅，釋放能量。通過GPU，科學(xué)見能夠進一步研究在物質(zhì)與反物質(zhì)碰撞的過程中粒子間相互作用的方式。

RAPIDS賦力機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析

不僅是深度學(xué)習(xí)，研究人員也會依賴于機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析來推動他們的工作。RAPIDS，由CUDA-X AIGPU加速，能夠讓數(shù)據(jù)科學(xué)家通過一個強大的軟件庫平臺來實現(xiàn)GPU加速。

RAPIDS是一個開源平臺，將Python數(shù)據(jù)科學(xué)庫與最底層的CUDA相集成。它能夠?qū)⒂?xùn)練時間從幾天縮短至幾小時，或從幾小時縮短至幾分鐘—從而讓數(shù)據(jù)科學(xué)家們可以更快地迭代他們的分析工作流程，從他們的數(shù)據(jù)集中提出更多的問題，并更快地獲得答案。

將數(shù)據(jù)存儲到GPU內(nèi)存中的能力讓學(xué)者們可以嘗試用不同的算法處理數(shù)據(jù)集，而無需在GPU內(nèi)存和主機之間移動數(shù)據(jù)的耗時過程。RAPIDS還具有允許不同的軟件庫之間的互操作性，包括數(shù)據(jù)分析，機器學(xué)習(xí)，圖像分析和單一數(shù)據(jù)格式下的深度學(xué)習(xí)算法。