Новая вычислительная система TX-Generative AI Next (TX-GAIN) в Lincoln Laboratory Supercomputing Center (LLSC) стала самым мощным суперкомпьютером для искусственного интеллекта в любом университете США. Недавно она заняла соответствующее место в рейтинге TOP500, который раз в два года публикует список лучших суперкомпьютеров в различных категориях.
«TX-GAIN позволит нашим исследователям добиться научных и инженерных прорывов. Система будет играть большую роль в поддержке генеративного искусственного интеллекта, физического моделирования и анализа данных во всех областях исследований», — говорит сотрудник лаборатории Линкольна Джереми Кепнер, возглавляющий LLSC.
LLSC — ключевой ресурс для ускорения инноваций в лаборатории Линкольна. Тысячи исследователей используют LLSC для анализа данных, обучения моделей и проведения симуляций в рамках финансируемых из федерального бюджета исследовательских проектов.
Суперкомпьютеры использовались, например, для моделирования миллиардов встреч самолётов с целью разработки систем предотвращения столкновений для Федерального управления гражданской авиации и для обучения моделей сложным задачам автономной навигации для Министерства обороны.
Генеративный искусственный интеллект
Как следует из названия, TX-GAIN особенно приспособлена для разработки и применения генеративного искусственного интеллекта. В то время как традиционный искусственный интеллект фокусируется на задачах категоризации, таких как определение того, изображена ли на фотографии собака или кошка, генеративный искусственный интеллект создаёт совершенно новые результаты. Кепнер описывает его как математическую комбинацию интерполяции (заполнение пробелов между известными точками данных) и экстраполяции (расширение данных за пределы известных точек).
Сегодня генеративный искусственный интеллект широко известен благодаря использованию больших языковых моделей для создания человекоподобных ответов на запросы пользователей. В лаборатории Линкольна команды применяют генеративный искусственный интеллект в различных областях, помимо больших языковых моделей. Они используют эту технологию, например, для оценки радиолокационных сигнатур, дополнения метеорологических данных там, где покрытие отсутствует, выявления аномалий в сетевом трафике и изучения химических взаимодействий для разработки новых лекарств и материалов.
Технические характеристики TX-GAIN
Для обеспечения таких интенсивных вычислений TX-GAIN оснащена более чем 600 ускорителями графических процессоров NVIDIA, специально разработанными для операций с искусственным интеллектом, в дополнение к традиционному высокопроизводительному вычислительному оборудованию.
С пиковой производительностью в два экзафлопса искусственного интеллекта (два квинтиллиона операций с плавающей запятой в секунду) TX-GAIN является лучшей системой искусственного интеллекта в университете и на северо-востоке США.
Влияние на исследования
«TX-GAIN позволяет нам моделировать не только значительно больше взаимодействий белков, чем когда-либо прежде, но и гораздо более крупные белки с большим количеством атомов. Эта новая вычислительная возможность меняет правила игры для усилий по характеристизации белков в биологической обороне», — говорит Рафаэль Хаймес, исследователь из группы Counter–Weapons of Mass Destruction Systems Group лаборатории Линкольна.
Интерактивные суперкомпьютеры
Фокус LLSC на интерактивных суперкомпьютерах делает его особенно полезным для исследователей. В течение многих лет LLSC разрабатывает программное обеспечение, которое позволяет пользователям получать доступ к его мощным системам без необходимости быть экспертами в настройке алгоритмов для параллельной обработки.
«LLSC всегда старался сделать так, чтобы суперкомпьютинг был похож на работу на вашем ноутбуке», — говорит Кепнер. «Объём данных и сложность методов анализа, необходимых для того, чтобы быть конкурентоспособными сегодня, значительно превосходят то, что можно сделать на ноутбуке. Но благодаря нашему удобному для пользователя подходу люди могут запустить свою модель и быстро получить ответы из своего рабочего пространства».
Сотрудничество с MIT
Помимо поддержки программ исключительно в лаборатории Линкольна, TX-GAIN расширяет исследовательское сотрудничество с кампусом Массачусетского технологического института. Такие сотрудничества включают Haystack Observatory, Center for Quantum Engineering, Beaver Works и Department of Air Force–MIT AI Accelerator.
Системы LLSC размещены в энергоэффективном центре обработки данных и на объекте в Холиоке, штат Массачусетс. Исследовательский персонал LLSC также решает огромные энергетические потребности искусственного интеллекта и проводит исследования в области различных методов снижения энергопотребления.
«LLSC предоставляет возможности, необходимые для передовых исследований, при этом экономично и энергоэффективно», — говорит Кепнер.
Все суперкомпьютеры в LLSC используют номенклатуру «TX» в честь транзисторного экспериментального компьютера Zero (TX-0) лаборатории Линкольна 1956 года. TX-0 был одной из первых в мире машин на транзисторах, а его преемник 1958 года, TX-2, известен своей ролью в разработке взаимодействия человека и компьютера и искусственного интеллекта. С помощью TX-GAIN LLSC продолжает это наследие.
Вопросы по тексту и ответы на них:
1. Какие возможности предоставляет суперкомпьютер TX-GAIN для исследований в области искусственного интеллекта?
TX-GAIN позволяет исследователям добиться научных и инженерных прорывов. Она особенно приспособлена для разработки и применения генеративного искусственного интеллекта. Система будет играть большую роль в поддержке генеративного искусственного интеллекта, физического моделирования и анализа данных во всех областях исследований.
2. Какие задачи может решать генеративный искусственный интеллект, помимо создания человекоподобных ответов на запросы пользователей?
Генеративный искусственный интеллект используется для оценки радиолокационных сигнатур, дополнения метеорологических данных там, где покрытие отсутствует, выявления аномалий в сетевом трафике и изучения химических взаимодействий для разработки новых лекарств и материалов.
3. Какие технические характеристики делают TX-GAIN мощным инструментом для научных исследований?
TX-GAIN оснащена более чем 600 ускорителями графических процессоров NVIDIA, специально разработанными для операций с искусственным интеллектом. С пиковой производительностью в два экзафлопса искусственного интеллекта (два квинтиллиона операций с плавающей запятой в секунду) TX-GAIN является лучшей системой искусственного интеллекта в университете и на северо-востоке США.
4. Как LLSC делает суперкомпьютеры доступными для исследователей, не являющихся экспертами в настройке алгоритмов для параллельной обработки?
LLSC разрабатывает программное обеспечение, которое позволяет пользователям получать доступ к его мощным системам без необходимости быть экспертами в настройке алгоритмов для параллельной обработки. «Объём данных и сложность методов анализа, необходимых для того, чтобы быть конкурентоспособными сегодня, значительно превосходят то, что можно сделать на ноутбуке. Но благодаря нашему удобному для пользователя подходу люди могут запустить свою модель и быстро получить ответы из своего рабочего пространства», — говорит Кепнер.
5. Какие преимущества предоставляет сотрудничество с MIT в контексте использования TX-GAIN?
TX-GAIN расширяет исследовательское сотрудничество с кампусом Массачусетского технологического института. Такие сотрудничества включают Haystack Observatory, Center for Quantum Engineering, Beaver Works и Department of Air Force–MIT AI Accelerator. Это сотрудничество способствует обмену знаниями и опытом между исследователями из разных учреждений.