AI 特别是深度学习，通过构建人工神经网络实现对数据的高效处理和挖掘，这使 AI 驱动的科学计算 (AI for Science)已在气象、新能源、材料和生命科学等领域获得了令人瞩目的成果。

AI for Science 已经成为前沿热点研究问题。阿里达摩院在《2022 十大科技趋势》报告中将 AI for Science 列为十大科技趋势之首，认为“人工智能已成为科学家的新生产工具，催生科研新范式”。

10 月 14 日 13:30-15:00，来自复旦大学、NVIDIA 与中电港的行业专家将在线上齐聚，讲解如何利用 NVIDIA 全栈式解决方案加速科学计算用例，例如用于天气预报的伏羲气象大模型等。

探索 AI for Science，高校与研究院勇立潮头

复旦大学人工智能创新与产业研究院在今年早些时候发布了 45 亿参数量的中短期天气预报大模型——伏羲，预测效果在公开数据集上首次达到业界公认的 ECMWF（欧洲中期天气预报中心）集合平均水平，并将预测速度从小时级缩短到了 3 秒内。

通过海量 GPU 算力与并行智能计算，伏羲大模型的训练仅耗时一天，凸显出 GPU 并行计算在 AI 领域的优势，有力推动复旦大学走在了前列。复旦大学研究员李昊将在本次会议中对伏羲气象大模型展开全面的介绍。

NVIDIA 全栈解决方案加速 AI 科学计算新突破

AI 进入气象学领域将帮助提高预测准确性与灾害管理效率，并加深人们对气候变化的理解。NVIDIA 正在为科学计算提供全栈解决方案，助力加速更多 AI 科学用例：

NVIDIA 加速计算解决方案可通过跨多个计算节点利用 GPU 的并行处理能力，以大幅提升吞吐量并降低成本，来高效、可靠、快速地运行大型项目，为科学发现铺平道路。

神经网络框架 NVIDIA Modulus 能够结合物理模型和数据，提供高精度的科学计算，支持快速决策并适用多领域，可降低计算成本、优化设计，以推动科学研究和工程应用。其能够为缺乏 AI 专业知识，但对 AI for Science 需求快速增长的众多领域提供支持，被广泛用于 CFD、传热、固体、电磁波、地震波、气象预报、超分辨率等领域。

来自 NVIDIA 与中电港的行业专家将带来围绕 NVIDIA Modulus 加速科学计算和NVIDIA 全栈解决方案加速 AI 应用落地的分享。

扫描下方二维码或点击“阅读原文”报名参会，线上相约 10 月 14 日 13:30-15:00，探索如何掌控气象等科学领域 AI 应用的“风云”变幻。

本文作者：cedu

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