Le Laboratoire National Lawrence Berkeley et NVIDIA dévoilent une plateforme révolutionnaire pour la science propulsée par l’intelligence artificielle

La compétition pour la suprématie scientifique mondiale fait un nouveau pas en avant avec l’annonce du superordinateur Doudna, également connu sous le nom de NERSC-10, en cours de construction au Laboratoire National Lawrence Berkeley (États-Unis). Ce système de calcul haute performance, basé sur l’architecture NVIDIA Vera Rubin et l’infrastructure Dell, est conçu pour inaugurer une nouvelle ère de découvertes scientifiques accélérées par l’intelligence artificielle.

Nommé en hommage à Jennifer Doudna, lauréate du prix Nobel et pionnière de la technologie CRISPR, ce nouveau superordinateur représente un effort stratégique du Département de l’Énergie des États-Unis (DOE) pour placer le pays à la pointe de la recherche scientifique dans des domaines clés tels que l’énergie, la médecine, l’astronomie ou la physique des particules.

Un investissement pour l’avenir de la science

« La construction de Doudna réaffirme l’engagement du DOE envers le leadership scientifique des États-Unis en matière d’intelligence artificielle et de calcul avancé », a déclaré Chris Wright, secrétaire d’État à l’Énergie. Jensen Huang, fondateur et PDG de NVIDIA, a souligné le caractère disruptif du projet : « Doudna est une machine temporelle pour la science, capable de comprimer des années de recherche en quelques jours. »

Au-delà de la performance brute, le superordinateur a été conçu pour s’intégrer directement dans les workflows scientifiques, permettant le traitement en temps réel des données provenant de télescopes, de détecteurs de particules ou de séquenceurs génomiques, grâce à la connectivité ESnet et au NVIDIA Quantum-X800 InfiniBand à faible latence.

Un bond exponentiel en efficacité et puissance

Le nouveau système surpassera son prédécesseur, Perlmutter, par plus de 10 fois en capacité de découverte scientifique, tout en utilisant seulement deux à trois fois plus d’énergie. Cela représente une amélioration de 3 à 5 fois en performance par watt, grâce à des innovations dans le design des puces, le rééquilibrage dynamique de la charge et l’efficacité au niveau du système.

Applications scientifiques de haut impact

Parmi les domaines où Doudna promet d’avoir un impact significatif, on trouve :

• Fusion nucléaire : simulations avancées pour alléger l’accès à une énergie propre.
• Science des matériaux : modèles d’IA pour concevoir de nouveaux matériaux supraconducteurs.
• Découverte de médicaments : workflows ultrarapides pour le repliement des protéines face aux pandémies futures.
• Astronomie : traitement en temps réel des données de l’instrument spectroscopique DESI pour cartographier l’univers.

Plus de 11 000 chercheurs pourront profiter de ses capacités quasi instantanées, leur permettant de poser des questions plus complexes et d’obtenir des réponses à une vitesse sans précédent.

L’intelligence artificielle au service de la science

Doudna a été optimisé pour exécuter des charges de travail combinant HPC traditionnel, IA, flux de données en temps réel et même des algorithmes quantiques. Des plateformes comme NVIDIA CUDA-Q favoriseront le développement évolutif d’algorithmes quantiques et l’intégration avec des systèmes HPC classiques.

Actuellement, plus de 20 équipes scientifiques adaptent leurs flux de travail au nouveau système dans le cadre du programme NERSC Science Acceleration Program, incluant des initiatives en physique des particules, climat, biologie moléculaire et chimie computationnelle.

De la prédiction des protéines à la physique fondamentale

Le superordinateur jouera également un rôle clé dans l’impulsion de modèles d’IA déjà récompensés par le Prix Nobel, comme ceux développés par David Baker pour prédire les structures protéiques. D’autres chercheurs, comme Benjamin Nachman, utilisent l’IA pour améliorer l’analyse des données en physique des particules, tandis que des collaborations comme Open Molecules 2025, en partenariat avec Meta, visent à modéliser des réactions chimiques complexes à partir de données massives.

Infrastructure prête pour l’avenir

D’un point de vue technique, Doudna repose sur la plateforme NVIDIA Vera Rubin, qui associe des CPU haute performance à des GPU cohérents, permettant un partage de données plus efficace entre les processeurs. Les outils déjà compatibles incluent PyTorch, TensorFlow, cuDNN, Holoscan et CUDA-Q, optimisés pour l’architecture NVLink de Rubin.

Cette nouvelle génération de supercalcul haute performance n’est pas un luxe, mais une nécessité. Comme le conclut Nick Wright, architecte principal de Doudna au NERSC : « Nous ne voyons plus les superordinateurs comme des outils isolés dans un coin du laboratoire. Aujourd’hui, ils font partie intégrante du cycle de découverte, directement connectés aux expériences, télescopes et capteurs. »

Le lancement de Doudna est prévu pour 2026. À partir de ce moment, il est attendu qu’il devienne une pierre angulaire pour répondre à certaines des questions les plus complexes du XXIe siècle.

Source : blogs nvidia