澳大利亚大学在HPC提升后占星之后

在澳大利亚的悉尼大学，威尔士斯坦斯科专家Geraint Lewis一直在对超级计算机上模拟的合成宇宙进行了困扰，以更好地了解自从大爆炸以来的宇宙如何发展。

这种计算需要巨大的计算能力，不仅要进行大规模数据集，而且还要在深度学习应用中运行复杂的人工智能（AI）算法。

虽然大学现有的Artemis 2 SuperComputing系统在2016年升级升级，但它缺乏专用的图形处理单元（GPU）更适合推动AI和机器学习工作负载。

2018年6月，该机构收购了Artemis 3，这是一种与英特尔Xeon处理器和专用NVIDIA Tesla V100 GPU的多功能戴尔-Mocip高性能计算（HPC）集群，以升级其超级计算基础架构。

除了支持地球物理和宇宙学等既定领域的项目之外，还在基因组学和蛋白质组学的快速增长领域，230万美元的Artemis 3还将用于经济，物流和医学成像等领域的进一步研究。

“向我们的Artemis超级计算机增加了高级深度学习能力，是我们研究基础设施的关键任务维度，”刘易斯表示，该大学悉尼信息学枢纽副主任。

“由于存在数据驱动或更可访问的研究问题，因为存在数据，我们的研究人员将能够调查以前未经批准的问题。”

这些关于暗物质的大问题 - 宇宙中的主要质量遵循重力。

“由原子制成的正常物质，可以进行更多的物理过程，包括令人震惊，坍塌，星形形成和反馈，”刘易斯说。“包括这种材料增加了问题的计算方面，并且需要巨大的计算资源。”

刘易斯最近的工作已经检查了其他宇宙学模式，将新物理引入“黑暗部门”，其中暗物质和黑暗能量可以互动和腐烂。

“这种新物理的影响可能是微妙的，修改通过空间分散的星系的模式，”他说。“使用我们的合成宇宙，我们可以搜索此非标准物理学的观察签名，并指导下一代望远镜的搜索。”

刘易斯说，所有这些计算都是计算饥饿的，升级的artemis - 它提供了125次的深度学习表演 - 将使他的团队能够“不断扩大我们考虑的物理，并改善解决方案，因此我们可以探讨我们的粮食合成宇宙“。

他加了：“最终目标是提供观察试验，使我们能够知道我们的宇宙是否真正像似乎一样简单，或者如果有我们需要找到的黑色物理。”

悉尼悉尼大学战略企业战略企业的主任Jeremy Hammond也将使大学更容易建立一个适合各级学术界的系统，从本科生到教授。

“通过将本科和研究生揭示到超级计算，我们为他们提供支持和塑造基于知识的经济的技能，这对于澳大利亚的技术未来是必不可少的，”他说。

除了悉尼大学，澳大利亚的英联邦科学和研究组织（CSIRO）已通过戴尔EMC系统升级了其HPC基础设施，以加快超级计算工作负载。在某些情况下，它已设法将处理时间从五小时缩短到两个小时。

在软件方面，CSIRO丹尼斯鲍尔等澳大利亚研究人员已经使用大数据处理技术实时地开发了机器学习库，以实时分析了纯粹的基因组数据量。