科学计算与 AI 的广泛应用可以覆盖几乎所有学科及跨学科的科研与实践，包括物理、化学、生物、工程、材料科学、能源、工程、医学、药学等，它们为研究人员提供了强大的工具来解决各种复杂的问题。
9 月 22 日 14:00 – 16:00，来自 AI 计算先驱——NVIDIA 的解决方案架构师将在线上分享如何搭建更高效、更灵活的 AI 基础设施，以推动研究进程与学科发展。
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解锁新的科研进展“引擎”
科学计算和 AI 在高校和研究所中的引入对于推动科研进展、培养新一代科学家、解决重大挑战以及促进跨学科研究都具有重要作用。这些技术的应用有助于加速知识的创新和传播，为解决复杂的现实问题提供了极大助力：
加速科研进展：通过仿真模拟、数据分析和机器学习，研究人员可以更好地理解自然现象、开展实验和观察，以及挖掘数据中的模式和趋势。
复杂系统建模：科学计算和 AI 技术可以用于建立精确的数学模型，模拟系统行为，并从大数据中提取有意义的信息。这对于研究物理、生物、环境和社会科学等领域都是至关重要的。
数据驱动的发现：高校和研究所通常会产生实验结果、观测数据、调查结果等大量的数据，科学计算和 AI 可以帮助科研人员从这些数据中发现新的见解、关联性和趋势，推动前沿研究领域的发展。
智能实验和数据管理：引入 AI 技术可以自动化实验过程，从而提高实验室效率和可重复性。AI 还可以用于数据管理和分析，帮助科研人员更好地管理和解释他们的研究数据。
跨学科研究：科学计算和 AI 是跨学科研究的有力工具，可以促进不同领域的合作。例如，它们可以帮助生物学家分析基因组数据，帮助气候科学家模拟气候变化，以及帮助社会科学家理解人类行为。
网络：数字化时代的神经系统
网络如同人类神经系统一般，将 AI 基础设施的各个部分协调在一起。对于 AI 和科学计算来说，高带宽、低延迟的网络连接是不可或缺的。从大规模数据传输到实时协同合作，网络的性能决定了工作负载的效率和响应速度。
NVIDIA®BlueFiel® 系列 DPU（数据处理器）正在推动网络性能的革命。DPU 能够卸载、加速和隔离基础设施工作负载，从而提高计算平台的性能、效率和安全性。通过减轻 CPU 的负担，DPU 使网络更高效，从而能够更好地支持 AI 和科学计算的工作负载。
此外，NVIDIA DOCA™ 软件框架也为开发者提供了强大的工具，以可编程的方式来塑造未来的 AI 基础设施。它使开发者能够轻松构建、优化和部署各种基础设施应用和服务，以满足不断演进的需求。
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为了更深入地了解如何从网络基础设施入手，加速 AI 和科学计算工作负载，敬请报名参加“驱动 AI 时代基础设施革新：NVIDIA 网络解决方案加速 AI 和科学计算工作负载”线上课程。
NVIDIA 解决方案架构师将详细介绍如何通过网络解决方案，为您和您所在机构的 AI 和科学计算工作负载提供更高的性能、效率和可靠性。
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