普林斯顿大学的新超级计算机，特拉弗斯，加速了核聚变研究的科学发现

9月30日，在普林斯顿大学高性能计算研究中心举行的剪彩仪式拉开了该校最新超级计算机Traverse的正式发布仪式的帷幕。这台超级计算机加入了另外四个不同的计算集群，供大学研究社区使用。

普林斯顿等离子体物理实验室(PPPL)副总裁、天体物理学教授David McComas说:“我们很高兴为Traverse这个新的能源部(DOE)‘领导类’兼容计算集群揭幕。”“这是普林斯顿大学与美国能源部加强合作，支持基础等离子物理和美国聚变能源任务的一个重要里程碑。”

Traverse是一个1.4千万亿次的高性能计算(HPC)集群，它与橡树岭国家实验室(Oak Ridge National Laboratory, ORNL)和劳伦斯利弗莫尔国家实验室(Lawrence Livermore National Laboratory)的超级计算机具有相同的图形处理单元(GPU)和中央处理器(CPU)架构。导线是目前普林斯顿最大的系统之一，也是世界500强系统之一。

副首席信息官Curt Hillegas,研究计算,办公室信息技术和普林斯顿大学计算科学与工程研究所(PICSciE)和PPPL顾问委员会的成员领导项目购买和安装集群,说:“遍历是一个迷你版的ORNL的峰会,从而为研究社区提供一个垫脚石之一世界上最快的超级计算机。获得经验用导线将允许我们研究小组适应他们的代码,所以他们可以使用当前的领导阶层的机器,最好准备新的exascale系统——至少一个exaflop的能力,或每秒十亿次计算,将在即将到来的两年。
百亿亿次的速度有望帮助核聚变研究人员最终扫清发展安全和可持续的聚变能源的剩余障碍。“在这种规模下，我们将能够模拟和优化聚变反应堆，在全球抗击气候变化的战斗中加快聚变能源的部署，”PPPL主任史蒂文•考利(Steven Cowley)解释说。“我们非常感谢这所大学提供的非凡设施。”

等离子体是用于核聚变反应的热电离气体，必须加热到很高的温度才能使粒子融合并释放能量。许多聚变研究的重点是防止密度和温度的波动导致的不稳定性，如等离子体分裂、边缘局域模式和能量粒子驱动模式。机器学习(ML)技术正在帮助研究人员创建更好的模型来快速控制和控制等离子体。

PPPL高保真边界等离子体模拟中心主任C.S. Chang说:“人工智能(AI)和机器学习技术可能会改变游戏规则。由于这些问题涉及复杂的非线性物理，使用超级计算机成为理论理解的必要。PPPL的科学家们将在实验中使用导线来解决这些问题，与国内外的研究人员合作，并在ITER(国际等离子体研究项目)中帮助预测等离子体的性能。ITER是一个国际等离子体研究项目，使用的是世界上最大的磁融合装置，简称托卡马克。

常解释说，人工智能在科学发现方面有很多优势。人们希望，不用经过传统的耗时的数值过程，方程可以更快地求解;实验和理论数据将用于制定控制物理过程的简单方程;而且等离子体几乎是在瞬间被控制的，以毫秒为单位，这对于人类干预来说太快了。

Chang说:“像Traverse这样的由gpu主导的计算机是进行此类AI/ML研究的理想选择。”“在导线上解决这些以及其他重要的物理和AI/ML问题，将极大地提高研究生、博士后科学家和研究人员的能力，以及他们推进这些在世界融合和计算科学研究中具有高度影响力的领域的能力。”

“导线测试是大学-能源部合作的一个主要项目，”McComas说。普林斯顿大学和美国能源部长期致力于基础研究、世界领先的教育和作为安全能源的核聚变等共同使命。随着Traverse的推出，我们期待着这所大学、PPPL和能源部之间建立更紧密的联系，并加速进行必要的前沿研究，以使核聚变成为美国和人类丰富、安全和可持续的能源来源。”

有关申请过程的更多信息，请访问研究计算设施，普林斯顿社区的成员可以通过[email protected]联系Curt Hillegas。