北京
过去两年来，美国国家科学基金会（NSF）的 NAIRR 试点项目已推动 700 多个项目的创新研究，涵盖蛋白质预测和传染病管理等领域。
NVIDIA 通过基于云端的资源为 NAIRR 试点项目提供支持，该云端资源为研究人员提供至少一个月、最低配置为四个 NVIDIA DGX 节点的专属访问权限。此外，NVIDIA 还提供技术支持，协助研究人员顺利接入并在整个项目期间提供指导。
在 NVIDIA AI 基础设施和 DGX 参考架构提供的专属资源支持下，研究人员大幅缩短了工作流周期，并发现了有望重塑和推动医疗、农业以及能源等行业发展的突破性技术。
NAIRR 为科学探索与发现带来了无限潜力。
利用 Polymathic AI 的
Well 数据集进行物理仿真
Polymathic AI 是由来自熨斗研究所（Flatiron）、剑桥大学和劳伦斯伯克利国家实验室的国际科学家组成的联盟。借助 NVIDIA GPU 和 NVIDIA NVLink 互连技术，该联盟正利用其名为“Well”的大规模数据集，来增强类流体的物理仿真。该数据集将用于训练迄今为止规模最大、适用性最广的类流体行为基础模型。
密歇根大学面向储能领域的融合模型
密歇根大学航空航天工程系 Venkat Viswanathan 教授带领的研究团队，正在开发一种模型融合框架，将特定领域的分子 AI 与通用大语言模型（LLM）结合在一起。
分子基础模型系列 MIST（Molecular Insight SMILES Transformers）专为化学空间的发现与探索而设计。MIST 是基于研究人员通过 NAIRR 获得的 40 GPU NVIDIA DGX 集群，以及 ALCF Polaris 集群上额外分配的 20 万 NVIDIA GPU 小时算力开发完成的。该团队使用了 NVIDIA 的 NGC PyTorch 容器，以支持在不同集群之间进行可复现的 GPU 加速开发。
波士顿大学用于传染病检测的
BEACON AI 管线
波士顿大学 Hariri 计算研究所和新兴传染病中心正致力于利用 NVIDIA 加速计算来训练和评估大语言模型。该模型通过一个 AI 管线运行，以支持名为 BEACON 的疫情监测计划。
该大语言模型正在使用大量关于传染病和易引发流行病的重点病原体的文献语料库进行训练，为 BEACON 计划中现场专家和疫情分析师的工作提供支持。
随着科研人员能够更广泛地使用 AI 和加速计算资源，构建更安全、更健康社会的创新愿景，正变得比以往任何时候都更加切实可行。
以上为摘要内容，点击链接阅读完整内容：NVIDIA AI 基础设施赋能 NAIRR 科学计划，重塑科学研究新范式 | NVIDIA 英伟达博客
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