大规模 X 射线自由电子激光设施能够以前所未有的精度追踪新型材料中的结构和电子动力学，包括聚变材料、半导体、电池和催化材料。这些设备产生的超短 X 射线脉冲可以记录原子和电子的运动，每秒可产生高达 100 万次 X 射线 bursts，搭配 3500 万像素相机。
获取的多维数据集包含丰富的物理信息，可用于识别材料中的缺陷。传统上，处理和分析这些数据集以提取物理信息需要超过 9 个月的计算时间。全球主要 XFEL 研究设施包括瑞士 SwissFEL、日本 SACLA、美国 SLAC 的 LCLS-II、德国 European XFEL 和韩国 PAL。
NVIDIA 团队在加速 X 射线纳米成像分析工作流中取得了重大突破。团队将 42TB 数据的处理和分析时间从 9 个月压缩至不到 4 小时——仅需 32 个 NVIDIA GB200 Grace Blackwell 超级芯片，同时保持了相同的数据精度。
从原始的 NumPy 和 SciPy 代码出发，NVIDIA 团队将 XANI 工作流在单个 GB200 Grace Blackwell 超级芯片上加速了 43 倍，在 64 块 GPU 上实现了 1000 倍的加速。为实现这一改进，团队开发了新的 cuPyNumeric 库，包括 LMFIT 和多线程 HDF5 支持，并且通过 GPUDirect Storage 和多线程 HDF5 实现了 I/O 吞吐 165 倍的加速。
XANI 项目已被从量子物理到材料化学等多个不同领域的研究社区采用，充分展示了 CUDA Python 和分布式计算加速科学发现的能力。这一突破使研究人员能够在实验进行期间实时处理数据，大幅缩短从数据采集到科学发现的时间周期。
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