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Perlmutter ist der schnellste KI-Supercomputer der Welt mit 6.144 Nvidia-GPUs

Mai 2021 schalteten der Technologieriese Nvidia und das National Energy Research Scientific Computing (NERSC) den so genannten schnellsten KI-Supercomputer der Welt ein. Benannt nach Saul Perlmutter, einem Astrophysiker am Lawrence Berkley National Laboratory, gilt die „Perlmutter“ als der schnellste Supercomputer für Aufgaben im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz (KI).

Nvidias Produktmarketing-Leiter enthüllte Details der Perlmutter via ein offizieller Blogbeitrag. Harris sagte, dass Perlmutter „ist das schnellste System der Welt“ zum Verarbeitung von Workloads, einschließlich 16-Bit- und 32-Bit-Mixed-Precision-Mathematik die in verschiedenen Anwendungen der künstlichen Intelligenz verwendet wird.

Zunächst wird Perlmutter jedoch die Aufgabe haben, die bisher größte 3D-Karte unseres Universums zu erstellen, bevor sie in Zukunft zu anderen KI-basierten Projekten übergeht. Darüber hinaus werden die Forscher noch in diesem Jahr, in der zweiten Entwicklungsphase, dem System noch mehr KI-Rechenleistung hinzufügen.

„In einem Projekt wird der Supercomputer dabei helfen, die bisher größte 3D-Karte des sichtbaren Universums zusammenzustellen. Es wird Daten des Dark Energy Spectroscopic Instrument (DESI) verarbeiten, einer Art kosmischer Kamera, die mit einer einzigen Aufnahme bis zu 5.000 Galaxien erfassen kann.“ schrieb Dion Harris im Blogbeitrag.

Kommen wir nun zu den Interna der Computer, die Perlmutter packt 6.144 Nvidia A100 Tensor Core GPUs. Nun, lassen Sie das für einen Moment einwirken!

Über sechstausend Nvidia-GPUs werden das System mit Strom versorgen, um einige der komplexesten AI-basierten Aufgaben zu verarbeiten. Es wird erwartet, dass über 7.000 NERSC-Forscher Zugang zu vier Exaflops der Rechenleistung mit gemischter Präzision für AI-basierte wissenschaftliche Forschungen erhalten.

„Herkömmliche Supercomputer können mit Programmen wie Quantum Espresso kaum die Mathematik bewältigen, die erforderlich ist, um Simulationen einiger Atome über einige Nanosekunden zu generieren. Aber durch die Kombination ihrer hochgenauen Simulationen mit maschinellem Lernen können Wissenschaftler mehr Atome über längere Zeiträume untersuchen.“ sagte Wahid Bhimji, der amtierende Leiter des Daten- und Analysedienstteams von NERSC.

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