本文為介紹NVIDIA 2018年度全球影響力大獎（NVIDIA’s 2018 Global Impact Award）四位入圍者的系列文章之一。NVIDIA每年都會頒發(fā)20萬美元，以獎勵利用NVIDIA技術(shù)在解決社會、人道主義與環(huán)境問題上取得突破性進展的研究人員。
普林斯頓大學的研究人員利用AI技術(shù)，幫助證實了在可預見的未來，核聚變能量供應的可行性。
自從20世紀50年代以來，科學家就已開始試圖從氘和氚（氫的豐富同位素）的聚變反應（類似太陽的熱核聚變）中獲取清潔能源。這種無碳能源可在3.6億華氏度下獲取，為電力的產(chǎn)生提供了絕佳途徑。一般電力產(chǎn)生的過程為：通過將水加熱生成蒸汽，蒸汽推動渦輪機運轉(zhuǎn)，進而產(chǎn)生無數(shù)千瓦的電力。
為了成功獲取這種能源，首先要做的就是精確預測磁約束熱核聚變等離子體（也稱為托卡馬克裝置）中的危險中斷事件的發(fā)生時間。由于時間有限，要在中斷發(fā)生之前的30毫秒之內(nèi)進行干預，以通過等離子體控制預留緩沖時間。
普林斯頓大學天體物理學系等離子體物理研究生項目的研究教授William Tang及其研究團隊已利用深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，接收大型信號數(shù)據(jù)庫中的相關(guān)中斷信號，這些信號均由領(lǐng)先的核聚變實驗設(shè)施發(fā)出。他們已通過GPU加速計算證明，大幅提高中斷預測的準確度和速度是有可能實現(xiàn)的。
高速預測
基于歐洲聯(lián)合環(huán)狀反應爐(JET，全球領(lǐng)先的托卡馬克裝置)中的實驗數(shù)值，普林斯頓大學的研究團隊已改進了其預測技術(shù)。EUROfusion JET已經(jīng)授權(quán)普林斯頓大學將其數(shù)據(jù)庫中超過0.5 pb的數(shù)據(jù)，輸入至核聚變循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(FRNN)深度學習軟件。
之前應用CPU的中斷預測準確度有所提高，但預測出的典型問題通常需要一天時間來計算。Tang的研究團隊僅在20個NVIDIA Tesla K20 GPU上部署其FRNN軟件，就可以大幅提升預測準確度，并將執(zhí)行時間縮短至一小時以內(nèi)。他們已進一步證實，可以擴展至數(shù)千個更高級的GPU進行軟件部署。Tang稱之為一項“令人驚嘆的”發(fā)現(xiàn)，因為將深度學習應用于核聚變研究可以加速科學發(fā)現(xiàn)，從而在全球范圍內(nèi)及更廣泛的應用產(chǎn)生潛在的巨大影響。
憑借這一研究成果，Tang及其所在的普林斯頓大學研究團隊入圍NVIDIA 2018年度全球影響力大獎(Global Impact Award)決賽的前四名。該獎項每年都會頒發(fā)20萬美元，以獎勵利用NVIDIA技術(shù)在解決社會、人道主義與環(huán)境問題上取得突破性進展的研究人員。
功能擴展
普林斯頓大學的研究團隊已使用數(shù)千個GPU擴展其FRNN軟件的功能，以此訓練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。近日，繼FRNN在美國橡樹嶺國家實驗室(Oak Ridge National Laboratory)泰坦超級計算機的6000個Tesla K20 GPU上成功運行后，F(xiàn)RNN已證明了東京工業(yè)大學(Tokyo Institute of Technology)的日本新型TSUBAME-3超級計算機上的NVIDIA Tesla P100 GPU數(shù)量能夠擴展至3000個。
為進一步推進核聚變研究，中斷預測和控制至關(guān)重要：研究目標是在法國在建的國際托卡馬克裝置（造價250億美元）上進行測試。他們的研究課題是生產(chǎn)一種可持續(xù)燃燒等離子體，這種等離子體比JET提供的成功度量平衡等離子體（即能量輸出等于能量輸入）大一個數(shù)量級。
Tang表示，這可以與懷特兄弟在基蒂霍克(Kitty Hawk)試飛飛機相提并論?！昂娇諛I(yè)對交通運輸業(yè)的后續(xù)影響是不可估量的，但清潔的聚變能源很有可能帶來更大的影響?！?br/>
2018年度全球影響力大獎的其他入圍者包括麻省總醫(yī)院(Massachusetts General Hospital)的研究人員。NVIDIA將在3月26 - 29日于硅谷舉辦的GPU技術(shù)大會上揭曉2018年度全球影響力大獎的獲獎者。
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