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美国超算能力:下一个前沿在于人工智能

人工智能时代需要巨大的处理能力和前所未有的速度,还需要一个开放的创新公司生态系统,提供技术和工具。IBM研究部高级副总裁John Kelly说,「超级计算的下一个前沿在于人工智能,IBM与美国劳伦斯利弗莫尔国家实验室长达数十年的合作伙伴关系使我们能够从头开始构建Sierra,其中包括将人工智能应用于海量数据集所需的超级计算的独特设计和架构,加速研究和业务开展的进度。」

2018年11月的全球超算榜单前十中的状元是橡树岭国家实验室(ORNL)的Summit,劳伦斯利弗莫尔国家实验室的Sierra是榜眼,总之前两位都是IBM制造的超级计算机,由Power9 CPU和NVIDIA V100 GPU提供支持。部署在国家超级计算无锡中心的神威太湖之光位居探花之位。

图为:神威太湖之光

一、几代超算的摇篮:美国劳伦斯利弗莫尔国家实验室

具有56年历史的美国劳伦斯利弗莫尔国家实验室(Lawrence Livermore National Security, LLNC)由美国能源部能源资助,是著名的美国三大国家实验室之一。该实验室一直是计算机和科学计算领域的领导者,主要成就包括在高性能计算领域的突破,包括大规模并行计算的新概念的开发以及可以每秒执行数百万次操作的计算机的设计和应用。多年来,实验室不断的收购和开发世界上速度最快,功能最强大的超级计算机。多年来,实验室一直在使用一系列功能越来越强大和快速的计算机。研究人员使用超级计算机回答有关材料科学模拟,全球变暖和自然灾害反应等主题的问题。

2018年,劳伦斯利弗莫尔国家实验室的Sierra超级计算机预计将提供四到六倍的持续性能和五到七倍的工作性能,每秒浮点运算125-petaFLOP。通过结合两种类型的处理器芯片:IBM的Power 9处理器和英伟达沃尔特的图形处理单元(NVIDIA’s Volta graphics processing units)。

Sierra成为美国国家核安全管理局第一款非常大的异构超级计算机,也是第一款如此依赖GPU加速的计算机。

二、云中超算是否已经出现?

企鹅计算公司(Penguin Computing),微半导体公司(Advanced Micro Devices)和Mellanox Technologies合作,将Corona集群交付于劳伦斯利弗莫尔国家实验室,Corona集群是一种新的非机密高性能计算集群,将为实验室研究人员和行业合作伙伴提供独特的功能,每个Corona计算节点都支持GPU,以探索数据科学,机器学习和大数据分析。企鹅计算公司在这次「云中的高性能计算」浪潮中宣布将要实现高性能计算按需服务。

需要注意的是,超算云服务并不是一个一般意义上的「云」,而是一个专门的按需高性能的基础设施。到目前为止,虚拟专用设计的高性能云计算尚未出现。

据外媒介绍,超算系统将致力于与美国工业界的合作,大规模发展数据科学和机器学习能力领域。例如Corona集群将为研究认知计算算法和开发预测模拟提供一个极好的平台,用于惯性约束聚变应用,或者针对肿瘤学精确医学的分子动力学模拟,或者基于情报的数据分析。

三、超级计算的下一个前沿在于人工智能

美国劳伦斯利弗莫尔国家实验室信息学组组长和计算机科学家Brian Van Essen说,「独特的计算资源和互连将使我们能够继续开发用于可扩展分布式深度学习的前沿算法。随着深度学习成为实验室许多应用程序不可或缺的一部分,Corona集群等计算资源对我们开发下一代科学应用程序的能力至关重要。」

美国劳伦斯利弗莫尔国家实验室高级技术项目副主任Matt Leininger认为,「我们在这种异构架构中处于独特的地位。Corona集群是将尖端技术应用于实验室科学发现任务的下一个合乎逻辑的步骤。该系统能够通过高性能计算模拟生成大数据,同时还能够通过机器学习和数据分析将这些数据转化为知识。」

企鹅计算公司联邦系统高级副总裁Sid Mair表示,「企鹅计算公司与美国国家能源和国防实验室合作开发了近20年的开放系统项目。在这次长期合作中,我们能够帮助他们利用开放系统与专有系统相比在投资回报和灵活性方面的价值。帮助他们使用Corona系统中的开放式系统部署人工智能是这一关系中令人激动的新篇章,我们希望这将帮助他们更有效地执行他们的任务。」

Power系列处理器的历史代表着着IBM公司对人工智能努力,Power9在数据中心拥有人工智能领导地位,借助PowerAI软件工具,IBM通过加速优化,简化了Power架构上深度学习框架和库的部署,使数据科学家能够在几分钟内启动并运行。IBM研究部门正在为Power架构开发各种技术。IBM研究人员已经使用Power人工智能分布式深度学习工具包将深度学习时间从数天缩短到数小时,进行人工智能框架(如TensorFlow和Caffe)以及加速数据库(如Kinetica)的性能改进,数据科学家可以更快地构建应用程序,包括科学研究中的深入学习见解,实时欺诈检测和信用风险分析。

IBM的高管提出「我们的重点不仅仅是制造芯片,而是允许系统级别的价值,并允许其他人围绕它进行创新。

美国超算能力是一股自底而上的完整技术生态,从最基础的计算单元——CPU和加速器,到基础软件、工业软件或商业软件,再到上层应用开发,是一个完善的生态闭环,而超算在应用层面的滞后是我国长期以来的一个痛点。

(完)

亲爱的数据

出品:谭婧

美编:陈泓宇

版权属于:大风号

原文地址:http://78soft.com/article/38159.html

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