实时模拟现实世界可以为科学家提供一种方法，让他们可以根据正在展开的场景进行预测。 这可能是应对极端天气情况的一项资产，例如那些涉及全球变暖的情况。
人工智能计算先驱 Cerebras 和美国能源部国家能源技术实验室周二宣布加速科学方程式，他们说这可以允许实时模拟极端天气条件。
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“这是对动态环境中不同体积流体行为的实时模拟，”Cerebras 首席执行官安德鲁费尔德曼说。
“实时或更快地，你可以预测未来，”费尔德曼说。 “从一开始，实际现象的展开比你的模拟要慢，你可以回去进行调整。”
费尔德曼说，这种模拟是现实世界条件的数字双胞胎，本质上允许一个“控制回路”，让人们操纵现实。
NETL 实验室主任 Brian J. Anderson 博士在事先准备好的发言中说：“我们对这种实时自然对流模拟的潜力感到兴奋，因为这意味着我们可以显着加快和改进一些真正的设计过程 对减缓气候变化和实现安全的能源未来至关重要的大型项目——碳封存和蓝氢生产等项目。”
安德森补充说，“在传统的超级计算机上运行，这种工作负载要慢几百倍，这消除了实时速率或极高分辨率流的可能性。”
在研究人员准备的视频中，热流和冷流像外星景观一样上下流动。
Cerebras 凭借用于大型人工智能培训项目的奇特硬件和软件而闻名。 然而，该公司通过针对基础科学中具有挑战性的计算密集型问题，增加了其研究范围，这些问题可能与 AI 无关。
在计算流体动力学领域，称为 CS-2 的 Cerebras 机器能够模拟所谓的 Rayleigh-Bénard 对流，这是一种流体从底部加热并从顶部冷却的现象。
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通过运行去年秋天由 Cerebras 和 NETL 开发的名为 WSE 场方程 API 的新软件包，这项工作成为可能，这是一个基于 Python 的前端，用于描述场方程。 根据 GitHub 文档，场方程是一种微分方程，它“在最精细的时空尺度上描述了自然界中几乎所有的物理现象”。
基本上，场方程将模拟已知宇宙中除量子纠缠之外的所有事物。
在 arXiv 上发布的 11 月论文“场方程建模的破坏性变化：晶圆级引擎的简单接口”中描述的 API 明确设计用于利用 Cerebras 计算机的特殊 AI 芯片。 这种名为 Wafer Scale Engine（WSE）的芯片于 2019 年首次亮相，是世界上最大的计算机芯片，其大小几乎相当于整个半导体晶圆。
11 月份的论文称 WSE 执行场方程的速度比 NETL 的 Joule 2.0 超级计算机快两个数量级，后者由惠普企业使用 86,400 个英特尔至强处理器内核和 200 个 Nvidia 的 GPU 芯片构建。
由于其高度分布式的特性，超级计算机因其同时运行方程组以加快总计算时间的能力而备受推崇。 然而，NETL 科学家发现，运行场方程会遇到带宽和延迟限制，将数据从片外内存移动到处理器和 GPU 内核。
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场方程 API 反而利用了 Cerebras WSE 巨大的片上内存的能力。 WSE 2 是该芯片的第二个版本，包含 40GB 的片上内存，是 Nvidia 当前主流产品 Nvidia A100 GPU 芯片的千倍。
正如 NETL 和 Cerebras 的作者所描述的那样，
虽然 GPU 带宽很高，但延迟也很高。 Little 定律规定，当延迟和带宽都很高时，需要传输大量数据以保持高利用率。 维持大量的动态数据转化为大的子域大小。 这些单一设备缩放属性限制了 GPU 上可达到的迭代率。 另一方面，WSE 具有 L1 缓存带宽和单周期延迟，因此每个处理器上可达到的迭代率要高得多。
该模拟在一种包含超过 200 万个单元格的 Excel 电子表格上运行，这些单元格的值会发生变化。
虽然 11 月的研究发现 CS-2 在场方程中比焦耳快得多，但 NETL 的科学家尚未报告周二宣布的流体动力学工作的官方速度比较。 Feldman 说，这项工作正在 GPU 集群上进行以进行比较。
NETL 和 Cerebras 在新闻稿中表示，“模拟的运行速度预计将比传统分布式计算机的运行速度快数百倍，正如之前在类似工作负载下所展示的那样。”
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该项目中使用的 Cerebras CS-2 机器安装在卡内基梅隆大学匹兹堡超级计算中心，作为 Neocortex 系统的一部分，这是一种由美国国家科学基金会资助的“高性能人工智能 (AI) 计算机”。
目前的工作并不是 Cerebras 第一次从 AI 分支出来。 2020 年，在与美国能源部的另一次合作中，WSE 芯片在流体动力学中的另一组偏微分方程问题上表现出色。
Cerebras 首席执行官费尔德曼表示，公司在科学计算领域将有更多机会。
Feldman 指出，浮力驱动的 Navier-Stokes 流的模拟利用了计算流体动力学中的“基础”方程。
“我们可以在这个模拟中粉碎它，这对我们广泛的应用来说是个好兆头。”
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