В лаборатории Линкольна при Массачусетском технологическом институте введена в строй инновационная вычислительная система TX-GAIN, обладающая мощностью два экзафлопса и задействующая более 600 графических процессоров. Проект призван углубить понимание биологических механизмов для медицинских исследований и улучшить климатическое моделирование.
Система класса экзафлопс
Платформа TX-Generative AI Next (TX-GAIN) выполняет до двух квинтиллионов операций в секунду. В 2020 году титул самого быстрого занимал Fugaku, а в 2023-м NVIDIA с DGX GH200 штурмовала новые рубежи, объединяя 256 чипов Grace Hopper. Лишь два года спустя TX-GAIN занял первое место.
Хотя частная система Colossus от Илона Маска впечатляет, TX-GAIN выступает как исключительно научное решение.
Бурный рост вычислительных возможностей приближает нас к технологической сингулярности, когда многолетний прогресс сворачивается в секунды.
Основные задачи TX-GAIN
Опираясь более чем на 600 ускорителей NVIDIA, система моделирует сложнейшие процессы: климатические явления, поведение материалов, особенности заболеваний и иммунных реакций.
TX-GAIN откроет исследователям новые горизонты в физическом моделировании, анализе данных и развитии генеративного ИИ.
— Джереми Кепнер, руководитель Суперкомпьютерного центра лаборатории Линкольна (LLSC).
Передовые генеративные модели не только распознают шаблоны, но и порождают новые структуры — от молекул до сценариев погодных изменений.
Моделирование белков и климата
Команды Лаборатории Линкольна используют мощности TX-GAIN для прогноза погоды, обнаружения сетевых аномалий и создания перспективных материалов и лекарств, что раньше занимало бы месяцы в физической лаборатории.
Мы можем исследовать большее число взаимодействий белков и анализировать гораздо более крупные молекулы, что коренным образом меняет подход к изучению биологической защиты.
— Рафаэль Хаймс, группа систем противодействия оружию массового поражения.
Интерактивный интерфейс позволяет запускать масштабные вычислительные операции со своего ноутбука без глубокого погружения в программирование.
Мы стремимся сделать суперкомпьютер доступным, как персональный ноутбук, обеспечивая быструю обратную связь исследователям прямо на рабочем месте.
— Джереми Кепнер, руководитель Суперкомпьютерного центра лаборатории Линкольна (LLSC).
Технические особенности и экология
TX-GAIN интегрирован в экосистему MIT: от обсерватории Хейстек и Центра квантовой инженерии до инициатив Министерства ВВС и программы MIT AI Accelerator.
Размещённый в энергоэффективном центре обработки данных в Холлиоке (Массачусетс), суперкомпьютер снижает потребление энергии при обучении ИИ на 80% за счёт оптимизированного ПО.
LLSC предоставляет ресурсы для передовых исследований при снижении затрат и энергоэффективности.
— Джереми Кепнер, руководитель Суперкомпьютерного центра лаборатории Линкольна (LLSC).
Закон Мура уже не является единственным индикатором прогресса: современные решения доказывают, что вычислительная мощность может расти вопреки увеличению затрат и энергопотребления.
Читайте свежие материалы и участвуйте в обсуждениях в сообществе Neural Hack.
