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Des chercheurs ont allumé le supercalculateur IA le plus rapide au monde

by Nouvelles

Les chercheurs ont allumé le supercalculateur d’IA le plus rapide au monde, fournissant près de quatre exaFLOPS de performances de l’IA pour plus de 7000 chercheurs.

Perlmutter, officiellement dédié aujourd’hui au National Energy Research Scientific Computing Center (NERSC), est un supercalculateur qui aidera à reconstituer une carte 3D de l’univers, à sonder les interactions subatomiques pour les sources d’énergie verte, et plus encore.

Le supercalculateur est composé de 6 159 GPU NVIDIA A100 Tensor Core, ce qui en fait le plus grand système A100 au monde. Plus de deux douzaines d’applications se préparent à être parmi les premières à utiliser le système basé au Lawrence Berkeley National Lab.

Dans un projet, le supercalculateur aidera à assembler la plus grande carte 3D de l’univers visible à ce jour. Il traitera les données du Dark Energy Spectroscopic Instrument (DESI), une sorte de caméra cosmique capable de capturer jusqu’à 5000 galaxies en une seule exposition.

La carte de DESI vise à faire la lumière sur l’énergie sombre, la physique peu connue derrière l’expansion accélérée de l’univers. L’énergie sombre a été principalement découverte grâce au travail lauréat du prix Nobel 2011 de Saul Perlmutter, un astrophysicien actif au Berkeley Lab qui aidera à dédier le nouveau supercalculateur nommé en son honneur.

«Je suis vraiment satisfait des vitesses de 20x que nous avons obtenues sur les GPU dans notre travail préparatoire», déclare l’architecte de données NERSC, Rollin Thomas, qui participe à la mise en place du projet.

Une autre utilisation du supercalculateur sera le travail en science des matériaux, visant à découvrir des interactions atomiques qui pourraient conduire à de meilleures batteries et biocarburants.

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Les supercalculateurs traditionnels peuvent à peine gérer les calculs nécessaires pour générer des simulations de quelques atomes en quelques nanosecondes avec des programmes tels que Quantum Espresso. Mais en combinant leurs simulations très précises avec l’apprentissage automatique, les scientifiques peuvent étudier plus d’atomes sur de plus longues périodes.

«Dans le passé, il était impossible de faire des simulations entièrement atomiques de grands systèmes comme les interfaces de batterie, mais maintenant, les scientifiques prévoient d’utiliser Perlmutter pour faire exactement cela», explique Brandon Cook, spécialiste des performances des applications NERSC.

«C’est là que les cœurs Tensor de l’A100 jouent un rôle unique. Ils accélèrent à la fois les calculs mathématiques à virgule flottante double précision pour les simulations et les calculs à précision mixte requis pour l’apprentissage en profondeur. »

Le logiciel est un composant important de Perlmutter, les chercheurs du NERSC affirment qu’il existe un support pour OpenMP et d’autres modèles de programmation populaires dans le SDK NVIDIA HPC utilisé par le système.

Ils disent que RAPIDS, code open source pour la science des données sur les GPU, accélérera le travail de l’équipe croissante de programmeurs Python du NERSC. Dans un projet qui analysait tout le trafic réseau sur le supercalculateur Cori de NERSC, il était près de 600 fois plus rapide que les efforts antérieurs sur les processeurs.

«Cela nous a convaincus que RAPIDS jouera un rôle majeur dans l’accélération de la découverte scientifique grâce aux données», déclare Thomas.

Lors de l’événement de lancement virtuel, le PDG de NVIDIA, Jensen Huang, a félicité l’équipe du Berkeley Lab pour ses projets de faire progresser la science avec le supercalculateur.

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«La capacité de Perlmutter à fusionner l’IA et le calcul haute performance conduira à des percées dans un large éventail de domaines allant de la science des matériaux et de la physique quantique aux projections climatiques, à la recherche biologique et plus encore», dit-il.

L’IA pour la science est un domaine de croissance au département américain de l’énergie, où la preuve de concepts se transforme en cas d’utilisation de production dans des domaines tels que la physique des particules, la science des matériaux et la bioénergie.

«Les gens explorent des modèles de réseaux neuronaux de plus en plus vastes et il existe une demande d’accès à des ressources plus puissantes», déclare Wahid Bhimji, responsable par intérim du NERSC pour les données et l’analyse.

«Perlmutter, avec ses GPU A100, son système de fichiers 100% Flash et ses capacités de streaming de données, est bien choisi pour répondre à ce besoin d’intelligence artificielle.»

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