ABD'nin yeni süper bilgisayarı Discovery için 9 proje hazırlandı

Yapay zeka, yüksek başarımlı hesaplama ve veri işleme kapasitesi, bilimsel araştırmaların yanı sıra sanayi, enerji ve savunma teknolojileri için de stratejik bir unsur haline geliyor. ABD Enerji Bakanlığı, bu kapsamda 2028 yılında çevrimiçi olması planlanan yeni nesil exascale süper bilgisayarı Discovery’nin ilk kullanım alanlarını belirledi. Oak Ridge Ulusal Laboratuvarı’nda görev yapan Frontier’ın yerini alacak Discovery, Genesis Misyonu kapsamında bilim ve mühendislik çalışmalarını yapay zeka destekli hesaplama gücüyle hızlandırmak için kullanılacak. Sistem henüz tam kapasiteyle devreye alınmadan, üzerinde çalıştırılacak ilk 9 bilimsel ve endüstriyel yazılım projesi seçildi. AMD GPU mimarisine dayanan Discovery’nin; havacılık, temiz enerji, füzyon, kuantum malzemeleri, kimya, metalurji ve astrofizik gibi alanlarda büyük ölçekli simülasyonları hızlandırması hedefleniyor.

 

HAVACILIKTA MOTOR SİMÜLASYONLARI HIZLANACAK
Discovery üzerinde çalıştırılacak projelerden biri, NASA’dan Kenji Miki liderliğindeki GlennHT olacak. Proje, gaz türbin motorlarında türbülans, ikincil akışlar ve film soğutması gibi motor bileşenlerinin sıcaklığını etkileyen karmaşık süreçleri modelleyecek. Büyük girdap simülasyonlarıyla yürütülecek çalışmalar, turbomakine simülasyonlarının daha büyük ölçekte ve düzenli şekilde yapılmasına imkan tanıyacak. Bu sayede havacılık ve enerji sektöründe motor tasarım süreçlerinde daha ayrıntılı analizler gerçekleştirilebilecek. GE Aerospace Research tarafından yürütülen GENESIS projesi ise açık fanlı uçak motorlarına odaklanacak. Yakıt tüketimini yüzde 20’ye kadar azaltma potansiyeli taşıyan bu motorlarda hava akışının modellenmesi için makine öğrenimi modelleri ile gelişmiş simülasyon araçları birlikte kullanılacak. Discovery’nin işlem gücü, açık fanlı motor tasarımlarında trilyonlarca değişkenin izlenebildiği karmaşık hava akışı simülasyonlarının çalıştırılmasına olanak sağlayacak.

 

TEMİZ ENERJİ VE FÜZYON İÇİN YENİ HESAPLAMALAR
Enerji alanındaki projelerden S3D-Regent, esnek yakıtlı gaz türbinlerinde türbülanslı alev karışımı ve karmaşık kimyasal süreçleri doğrudan sayısal simülasyonlarla inceleyecek. Sandia Ulusal Laboratuvarları’ndan Jacqueline Chen liderliğindeki proje, azot oksit emisyonlarının azaltılmasına yönelik daha temiz ve verimli türbin tasarımlarına veri sağlayacak. Füzyon enerjisi tarafında ise PIConGPU projesi öne çıkıyor. Delaware Üniversitesi’nden Sunita Chandrasekaran liderliğinde, Almanya’daki Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf ortaklığıyla yürütülen proje, lazerle yönlendirilen füzyon araştırmaları için nanoyapılı hedef tasarımlarını optimize edecek. Discovery’nin yapay zeka destekli hesaplama kapasitesi, bu süreçlerde daha az simülasyonla yüksek doğrulukta sonuçlar elde edilmesini hedefliyor. Böylece füzyon araştırmalarında reaktör tasarımı ve hedef optimizasyonu için daha verimli bir hesaplama altyapısı kullanılabilecek. SPARC projesi ise metanın metanole dönüştürülmesi sürecine odaklanıyor. Georgia Teknoloji Enstitüsü’nden Phanish Suryanarayana liderliğindeki çalışma, bakır-zeolit katalizörlerinde yoğunluk fonksiyonel teorisi hesaplamalarındaki deneysel uyuşmazlıkları gidermeyi amaçlıyor.

 

KUANTUM MALZEMELERİ VE ATOMİK MODELLEME
Discovery’nin kullanılacağı bir diğer alan, kuantum malzemeleri ve atomik ölçekli simülasyonlar olacak. Oak Ridge Ulusal Laboratuvarı’ndan Paul Kent liderliğindeki QMCPACK projesi, manyetizma ve iletkenlik gibi kuantum malzemesi özelliklerini yüksek doğrulukla modellemeyi hedefliyor. Bu çalışmalar, yarı iletkenler ve kuantum bilgisayar donanımları için yeni malzeme formülasyonlarının geliştirilmesine katkı sağlayacak. Proje aynı zamanda kritik ve nadir elementlere bağımlılığı azaltabilecek alternatif malzemelerin araştırılmasını da destekleyecek. ORNL’den Richard Messerly liderliğindeki Aktif Öğrenme Çerçevesi projesi ise makine öğrenimi tabanlı atomlar arası potansiyellere odaklanacak. ALF adı verilen proje, veri seçimi ve model eğitimi iş akışlarını hızlandırarak atomistik simülasyonlarda daha küçük ve yönetilebilir veri kümeleriyle sonuç alınmasını sağlayacak. Bu yaklaşım, atomik kuvvetler ve toplam enerji hesaplamalarında kullanılan modellerin daha hızlı geliştirilmesine imkan tanıyacak.

 

ASTROFİZİK VE TEMEL PARÇACIK FİZİĞİ
Discovery, temel bilimler alanında da büyük ölçekli simülasyonlar için kullanılacak. Kaliforniya Teknoloji Enstitüsü’nden Philip Hopkins liderliğindeki GIZMO projesi, kozmolojik fiziği daha ayrıntılı şekilde modellemeyi amaçlıyor. Proje kapsamında kozmik ağlar, süper kütleli kara delikler, jetler ve yığılma akışları gibi geniş ölçekli astrofizik süreçleri simüle edilecek. Discovery’nin hesaplama kapasitesi, farklı ölçeklerdeki fiziksel süreçlerin aynı model içinde daha ayrıntılı incelenmesine olanak sağlayacak. Lawrence Berkeley Ulusal Laboratuvarı’ndan Andre Walker-Loud liderliğindeki QUDA_LAPH projesi ise kuantum kromodinamiği araştırmalarına odaklanacak. Proje, kuarkları atom altı parçacıklara bağlayan güçlü kuvvetin modellenmesi için daha büyük ve daha az yaklaştırma içeren simülasyonlar çalıştıracak. Bu çalışmaların, proton ve nötron etkileşimlerinin daha doğru hesaplanmasına katkı sağlaması hedefleniyor.

 

DISCOVERY İÇİN OPERASYONEL HAZIRLIK
ABD Enerji Bakanlığı’nın seçtiği 9 proje, Discovery’nin devreye alındığında hangi alanlarda kullanılacağına dair ilk yol haritasını ortaya koyuyor. Sistem 2028’de tam kapasiteyle çalışmaya başladığında, seçilen projeler yeni süper bilgisayar altyapısında öncelikli olarak yürütülecek. Discovery’nin yapay zeka destekli exascale hesaplama gücü; motor tasarımı, temiz enerji, füzyon, malzeme bilimi ve temel fizik gibi alanlarda daha hızlı ve daha ayrıntılı simülasyon yapılmasını sağlayacak. Bu hazırlık, ABD’nin yüksek başarımlı hesaplama altyapısını yeni bir aşamaya taşıma hedefinin parçası olarak değerlendiriliyor.