{"id":836644,"date":"2023-07-05T17:48:45","date_gmt":"2023-07-05T15:48:45","guid":{"rendered":"https:\/\/www.tomshardware.fr\/?p=836644"},"modified":"2023-07-06T15:00:14","modified_gmt":"2023-07-06T13:00:14","slug":"nvidia-revolutionne-la-meteo-avec-son-supercalculateur-dope-a-lia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.tomshardware.fr\/nvidia-revolutionne-la-meteo-avec-son-supercalculateur-dope-a-lia\/","title":{"rendered":"NVIDIA r\u00e9volutionne la m\u00e9t\u00e9o avec son supercalculateur dop\u00e9 \u00e0 l’IA"},"content":{"rendered":"\n
Lundi, au Sommet de Berlin pour l’initiative Earth Virtualization Engines<\/strong> (EVE), qui a comme objectif principal de mod\u00e9liser une copie digitale de la Terre<\/strong> (Earth-2) afin de mieux comprendre le climat<\/strong>, on en a appris un peu plus sur un gros projet sur lequel travail la compagnie NVIDIA<\/strong>, par l\u2019interm\u00e9diaire de son fondateur et PDG, Jensen Huang. Reprenant les termes du physicien Richard Feynam, \u00ab ce que je ne peux pas cr\u00e9er, je ne le comprends pas \u00bb, il indique par l\u00e0 qu\u2019il faut travailler sur la mod\u00e9lisation du climat pour mieux comprendre ses m\u00e9canismes et ses enjeux<\/strong>, car sans celle-ci comprendre compl\u00e8tement les processus climatologiques est bien plus complexe.<\/p>\n\n\n\n Pour r\u00e9aliser cette copie digitale de la Terre, les technologies de l\u2019intelligence artificielle et du calcul haute performance<\/strong> (HPC) jouent un r\u00f4le cl\u00e9, et c\u2019est dans ce domaine pr\u00e9cis qu\u2019une soci\u00e9t\u00e9 comme NVIDIA intervient. Son PDG a par la suite d\u00e9clar\u00e9 que pour atteindre leurs objectifs, ils doivent r\u00e9aliser 3 \u00e9tapes capitales, d\u00e9nomm\u00e9es par le mot \u00ab miracle \u00bb :<\/p>\n\n\n\n L’initiative EVE promet d’acc\u00e9l\u00e9rer l\u2019avanc\u00e9e des progr\u00e8s, en pr\u00e9conisant des projections climatiques<\/strong> coordonn\u00e9es \u00e0 une r\u00e9solution de 2,5 km, et peut s\u2019appuyer sur des progr\u00e8s consid\u00e9rables r\u00e9alis\u00e9s au cours des 25 derni\u00e8res ann\u00e9es. De nombreuses applications peuvent d\u00e9j\u00e0 b\u00e9n\u00e9ficier du calcul haute performance<\/strong>, alors qu\u2019une augmentation importante de la puissance du calcul devrait bient\u00f4t arriver avec le nouveau processeur d\u2019NVIDIA<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n La super-puce NVIDIA GH200 Grace Hopper<\/strong> est un supercalculateur \u00e0 m\u00e9moire massive r\u00e9volutionnaire<\/a> pr\u00e9vu d\u00e8s sa conception pour les applications d’intelligence artificielle<\/strong> \u00e0 grande \u00e9chelle et de calcul haute performance. Cette puce a probablement b\u00e9n\u00e9fici\u00e9 d\u2019AutoDMP, son outil de conception par IA<\/a>, et ses performances sont de l\u2019ordre de 10 fois plus pour des applications de ce type et elle est con\u00e7ue pour s’adapter, capable de performer encore plus en connectant plusieurs puces entre elles pour qu\u2019elles agissent en unissons. Les puces d\u00e9velopp\u00e9es \u00e0 l\u2019aide d\u2019IA vont \u00eatre de plus en plus nombreuses, notamment avec Synopsys et son service Design Space Optimization AI<\/a>, mais aussi comme avec cette \u00e9quipe de chercheurs chinois qui a enti\u00e8rement r\u00e9alis\u00e9 la conception d\u2019un processeur avec l\u2019intelligence artificielle<\/a>.<\/p>\n\n\n\n En plus de son processeur, NVIDIA a d\u00e9velopp\u00e9 les projets Modulus<\/strong>, un cadre open-source pour construire des mod\u00e8les d’apprentissage automatique bas\u00e9s sur la physique, et FourCastNet<\/strong>, un mod\u00e8le mondial de pr\u00e9visions m\u00e9t\u00e9orologiques bas\u00e9 sur des donn\u00e9es r\u00e9elles. En utilisant des donn\u00e9es brutes, FourCastNet a \u00e9t\u00e9 capable d’apprendre les principes physiques des mod\u00e8les m\u00e9t\u00e9orologiques et a pu pr\u00e9dire avec pr\u00e9cision la trajectoire de l’ouragan Harvey en mod\u00e9lisant la force de Coriolis (effet de la rotation de la Terre) sur la temp\u00eate.<\/p>\n\n\n\n\n
NVIDIA GH200 Grace Hopper, Modulus et FourCastNet<\/h2>\n\n\n\n