勞倫斯利弗莫爾國(guó)家實(shí)驗(yàn)室（Lawrence Livermore National Laboratory，LLNL）今天表示，已經(jīng)將美國(guó)國(guó)家核安全局（National Nuclear Security Administration）的Lassen超級(jí)計(jì)算機(jī)與全球最大的計(jì)算機(jī)芯片進(jìn)行了集成。
此次集成意味著Lassen系統(tǒng)（如圖所示）成為全球第一臺(tái)將人工智能技術(shù)與高性能計(jì)算建模和仿真功能相結(jié)合的超級(jí)計(jì)算機(jī)。
勞倫斯利弗莫爾國(guó)家實(shí)驗(yàn)室表示，該系統(tǒng)旨在實(shí)現(xiàn)所謂的“認(rèn)知模擬”，讓研究人員可以研究用于預(yù)測(cè)建模的創(chuàng)新方法。該計(jì)劃有幾個(gè)目標(biāo)，包括協(xié)助在美國(guó)國(guó)家點(diǎn)火設(shè)施進(jìn)行融合內(nèi)爆實(shí)驗(yàn)、材料科學(xué)、以及通過(guò)“醫(yī)學(xué)治療研發(fā)計(jì)劃”快速開發(fā)用于治療新冠病毒和癌癥的新藥。
Lassen超級(jí)計(jì)算機(jī)是目前全球排名第14的超級(jí)計(jì)算機(jī)，每秒浮點(diǎn)運(yùn)算性能超過(guò)23 petaflops。勞倫斯利弗莫爾國(guó)家實(shí)驗(yàn)室表示，該系統(tǒng)已經(jīng)集成了Cerebras Systems的CS-1加速器硬件系統(tǒng)，后者基于Wafer Scale Engine專用AI芯片，尺寸是標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)中心GPU的57倍，封裝了1.2萬(wàn)億多個(gè)晶體管。
去年Cerebras宣布，配置了40萬(wàn)個(gè)處理核心的WSE芯片已經(jīng)針對(duì)AI工作負(fù)載進(jìn)行了優(yōu)化，配備18 GB高速板載內(nèi)存。
該項(xiàng)目得到了美國(guó)國(guó)家核安全局（NNSA）的高級(jí)仿真和計(jì)算計(jì)劃的資助，在該計(jì)劃下，這款增強(qiáng)的系統(tǒng)將在未來(lái)十年內(nèi)用于加速美國(guó)能源部和美國(guó)國(guó)家安全任務(wù)的一系列應(yīng)用。
勞倫斯利弗莫爾國(guó)家實(shí)驗(yàn)室首席技術(shù)官Bronis R. de Supinski表示，該計(jì)劃是在對(duì)計(jì)算提出了更高需求的情況下孕育而生的。由于計(jì)算需求已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了摩爾定律（根據(jù)摩爾定律，芯片上的晶體管密度每?jī)赡攴环虼艘呀?jīng)無(wú)法通過(guò)常規(guī)手段提升計(jì)算性能了。
他說(shuō)：“認(rèn)知仿真是一種可以推動(dòng)容量呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)持續(xù)提升的方法，而像Cerebras CS-1這樣系統(tǒng)級(jí)的異構(gòu)方法，是實(shí)現(xiàn)這一提升的一個(gè)重要組成部分。”
研究人員通過(guò)這種方法探索一種所謂“異構(gòu)性”的新概念，在這個(gè)概念下，超級(jí)計(jì)算機(jī)的不同元素負(fù)責(zé)某個(gè)特定工作負(fù)載的不同方面。根據(jù)De Supinski的說(shuō)法，這樣就可以運(yùn)行數(shù)據(jù)生成和糾錯(cuò)之類的操作，從而為各種科學(xué)問題提供了一種更高效、更具成本效益的解決方案。
勞倫斯利弗莫爾國(guó)家實(shí)驗(yàn)室計(jì)算機(jī)科學(xué)家Ian Karlin表示：“異構(gòu)的系統(tǒng)讓我們能夠確定，我們所使用的應(yīng)用，其不同組成部分是可以同時(shí)執(zhí)行各種任務(wù)的。對(duì)于我們的認(rèn)知模擬工作負(fù)載來(lái)說(shuō)，我們將在Cerebras硬件上運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)負(fù)載，在GPU上運(yùn)行高性能計(jì)算模擬負(fù)載，從而縮短了生成解決方案的時(shí)間。”
這意味著，研究人員可以跳過(guò)工作流程中很多不必要的處理，加速深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，最大程度上減少了將某些問題“切片和切成小塊”的需要。
勞倫斯利弗莫爾國(guó)家實(shí)驗(yàn)室計(jì)算機(jī)科學(xué)家Brian Van Essen表示：“我們可以在更短的計(jì)算時(shí)間內(nèi)進(jìn)行科學(xué)探索，也可以在科學(xué)不確定性更高的領(lǐng)域進(jìn)行更深入的研究，在有了更多計(jì)算時(shí)間的同時(shí)，得到更好的答案。”
Van Essen正在領(lǐng)導(dǎo)一個(gè)研究小組，該小組選擇在CS-1系統(tǒng)上運(yùn)行兩種AI模型，初步工作重點(diǎn)是從多達(dá)50億張模擬激光內(nèi)爆圖像中進(jìn)行學(xué)習(xí)，優(yōu)化用于國(guó)家點(diǎn)火裝置實(shí)驗(yàn)的聚變目標(biāo)，最終實(shí)現(xiàn)高能量輸出，以及更強(qiáng)大的核武器儲(chǔ)備管理應(yīng)用聚變內(nèi)爆。
與此同時(shí)，勞倫斯利弗莫爾國(guó)家實(shí)驗(yàn)室和Cerebras將合作建立一個(gè)人工智能卓越中心（Artificial Intelligence Center of Excellence），旨在確定認(rèn)知模擬的最佳參數(shù)，這項(xiàng)研究可能會(huì)促使勞倫斯利弗莫爾國(guó)家實(shí)驗(yàn)室向Lassen及其他超級(jí)計(jì)算機(jī)平臺(tái)中配置更多的CS-1。
作為該中心的負(fù)責(zé)人，Van Essen表示：“我是一名受過(guò)培訓(xùn)的計(jì)算機(jī)架構(gòu)師，因此有機(jī)會(huì)構(gòu)建這樣的系統(tǒng)，并成為大規(guī)模部署這些系統(tǒng)的第一人，令人非常興奮。將其集成并耦合到像Lassen這樣的系統(tǒng)中，給我們提供了一個(gè)獨(dú)有的機(jī)會(huì)，讓我們能夠率先去探索這種框架。”來(lái)源：siliconANGLE
