勞倫斯利弗莫爾國家實驗室（Lawrence Livermore National Laboratory，LLNL）今天表示，已經(jīng)將美國國家核安全局（National Nuclear Security Administration）的Lassen超級計算機與全球最大的計算機芯片進行了集成。

　　此次集成意味著Lassen系統(tǒng)（如圖所示）成為全球第一臺將人工智能技術與高性能計算建模和仿真功能相結合的超級計算機。

　　勞倫斯利弗莫爾國家實驗室表示，該系統(tǒng)旨在實現(xiàn)所謂的“認知模擬”，讓研究人員可以研究用于預測建模的創(chuàng)新方法。該計劃有幾個目標，包括協(xié)助在美國國家點火設施進行融合內爆實驗、材料科學、以及通過“醫(yī)學治療研發(fā)計劃”快速開發(fā)用于治療新冠病毒和癌癥的新藥。

　　Lassen超級計算機是目前全球排名第14的超級計算機，每秒浮點運算性能超過23 petaflops。勞倫斯利弗莫爾國家實驗室表示，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，尺寸是標準數(shù)據(jù)中心GPU的57倍，封裝了1.2萬億多個晶體管。

　　去年Cerebras宣布，配置了40萬個處理核心的WSE芯片已經(jīng)針對AI工作負載進行了優(yōu)化，配備18 GB高速板載內存。

　　該項目得到了美國國家核安全局（NNSA）的高級仿真和計算計劃的資助，在該計劃下，這款增強的系統(tǒng)將在未來十年內用于加速美國能源部和美國國家安全任務的一系列應用。

　　勞倫斯利弗莫爾國家實驗室首席技術官Bronis R. de Supinski表示，該計劃是在對計算提出了更高需求的情況下孕育而生的。由于計算需求已經(jīng)遠遠超過了摩爾定律（根據(jù)摩爾定律，芯片上的晶體管密度每兩年翻一番），因此已經(jīng)無法通過常規(guī)手段提升計算性能了。

　　他說：“認知仿真是一種可以推動容量呈現(xiàn)指數(shù)級持續(xù)提升的方法，而像Cerebras CS-1這樣系統(tǒng)級的異構方法，是實現(xiàn)這一提升的一個重要組成部分。”

　　研究人員通過這種方法探索一種所謂“異構性”的新概念，在這個概念下，超級計算機的不同元素負責某個特定工作負載的不同方面。根據(jù)De Supinski的說法，這樣就可以運行數(shù)據(jù)生成和糾錯之類的操作，從而為各種科學問題提供了一種更高效、更具成本效益的解決方案。

　　勞倫斯利弗莫爾國家實驗室計算機科學家Ian Karlin表示：“異構的系統(tǒng)讓我們能夠確定，我們所使用的應用，其不同組成部分是可以同時執(zhí)行各種任務的。對于我們的認知模擬工作負載來說，我們將在Cerebras硬件上運行機器學習負載，在GPU上運行高性能計算模擬負載，從而縮短了生成解決方案的時間。”

　　這意味著，研究人員可以跳過工作流程中很多不必要的處理，加速深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡，最大程度上減少了將某些問題“切片和切成小塊”的需要。

　　勞倫斯利弗莫爾國家實驗室計算機科學家Brian Van Essen表示：“我們可以在更短的計算時間內進行科學探索，也可以在科學不確定性更高的領域進行更深入的研究，在有了更多計算時間的同時，得到更好的答案。”

　　Van Essen正在領導一個研究小組，該小組選擇在CS-1系統(tǒng)上運行兩種AI模型，初步工作重點是從多達50億張模擬激光內爆圖像中進行學習，優(yōu)化用于國家點火裝置實驗的聚變目標，最終實現(xiàn)高能量輸出，以及更強大的核武器儲備管理應用聚變內爆。

　　與此同時，勞倫斯利弗莫爾國家實驗室和Cerebras將合作建立一個人工智能卓越中心（Artificial Intelligence Center of Excellence），旨在確定認知模擬的最佳參數(shù)，這項研究可能會促使勞倫斯利弗莫爾國家實驗室向Lassen及其他超級計算機平臺中配置更多的CS-1。

　　作為該中心的負責人，Van Essen表示：“我是一名受過培訓的計算機架構師，因此有機會構建這樣的系統(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，給我們提供了一個獨有的機會，讓我們能夠率先去探索這種框架。”來源：siliconANGLE