NVIDIA Vera Rubin – nowa platforma superkomputerowa dla nauki zaprezentowana na ISC 2026

Instytucje badawcze wdrażające systemy Vera Rubin

Rekordowe 35 nowych superkomputerów AI NVIDII jest w fazie rozwoju w 23 krajach europejskich, zapewniając zaawansowaną infrastrukturę ponad 3 milionom naukowców . Wśród wymienionych instytucji znalazły się:

• Barcelona Supercomputing Center – EuroHPC AI Factory
• BavariaAI – system Blue Swan
• IT4Innovations (IT4I) – Czechy
• HLRS (Centrum Superkomputerowe w Stuttgarcie) – system HammerHAI
• NAISS – Mimer EuroHPC AI Factory, Szwecja
• CINECA (Włochy)
• Fraunhofer FOKUS (Niemcy)
• Jülich Supercomputing Centre (Forschungszentrum Jülich)

Systemy te obejmują fabryki AI, badania nad klimatem i energią oraz hybrydowe obliczenia kwantowo-GPU .

Partnerstwa przemysłowe i produkcja

• Supermicro: dostarczył pierwszy kompleksowy blueprint DCBBS dla HPC oparty na platformie NVIDIA Vera Rubin NVL4, obejmujący chłodzone cieczą szafy i pełną integrację .
• Corning: wieloletnie partnerstwo na rzecz rozbudowy amerykańskiej produkcji zaawansowanych rozwiązań łączności optycznej dla infrastruktury AI, w tym trzy nowe zakłady w Karolinie Północnej i Teksasie .
• Liderzy oprogramowania przemysłowego (Cadence, Dassault Systèmes, PTC, Siemens, Synopsys): wdrażanie narzędzi CUDA-X, Omniverse i akcelerowanych GPU w procesach produkcyjnych i inżynieryjnych .
• Siemens: rozszerzone partnerstwo w celu budowy akcelerowanego AI przemysłowego systemu operacyjnego obejmującego projektowanie, inżynierię, produkcję i łańcuchy dostaw .

Integracja AI z tradycyjnymi symulacjami naukowymi

Vera Rubin została zaprojektowana jako zbieżna platforma HPC i AI – umożliwia uruchamianie zarówno tradycyjnych symulacji opartych na fizyce (FP64), jak i obciążeń AI na tej samej infrastrukturze .

• PhysicsNeMo: framework AI NVIDII do obliczeniowej dynamiki płynów (CFD), analizy termicznej, modelowania klimatu i pogody jest obsługiwany na Vera Rubin. Wykorzystuje on modele zastępcze (surrogate) oparte na uczeniu maszynowym do przyspieszania modeli wieloskalowych, a tradycyjne solvery generują dane treningowe dla AI .
• Modelowanie klimatu: Vera Rubin przyspiesza symulacje klimatyczne, łącząc natywne solvery FP64 z emulacją i asymilacją danych opartą na AI .
• Obliczeniowa dynamika płynów (CFD): platforma umożliwia akcelerowaną AI symulację CFD, w której sieci neuronowe przyspieszają iteracyjne pętle solverów, przy zachowaniu dokładności podwójnej precyzji dla walidacji .
• Poszukiwania energii: obrazowanie sejsmiczne, symulacje złóż i modelowanie energii odnawialnej korzystają z AI proponującej scenariusze, które następnie są walidowane przez tradycyjne solvery FP64 .

NVIDIA opisuje tę zbieżność jako naukę żyjącą „na przecięciu symulacji opartej na fizyce i AI – gdzie modele zastępcze uczenia maszynowego przyspieszają modele wieloskalowe, generatywna AI proponuje cząsteczki lub materiały do weryfikacji o wysokiej wierności, a tradycyjne solvery generują dane treningowe, które umożliwiają działanie AI” .