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MIT登顶高校人工智能超级计算机排行榜!

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新智元
发布于 2019-10-08 09:10:05
发布于 2019-10-08 09:10:05
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新智元报道

来源:mit等

编辑:张佳

【新智元导读】林肯实验室超级计算中心的新型TX-GAIA计算系统已被评为全球大学中功能最强大的人工智能超级计算机。将传统的高性能计算硬件(将近900个Intel处理器)与针对AI应用进行了优化的硬件(900个Nvidia图形处理单元GPU加速器)相结合,性能强悍!>>>人工智能改变中国,我们还要跨越这三座大山 | 献礼70周年

林肯实验室超级计算中心(LLSC)的新型TX-GAIA(绿色AI加速器)计算系统已被评为全球大学中功能最强大的人工智能超级计算机。

排名来自TOP500网站,该网站每半年发布一次不同类别的顶级超级计算机列表。

榜单详见:https://www.top500.org/list/2019/06/

TX-GAIA计算系统由Hewlett Packard Enterprise构建,将传统的高性能计算硬件(将近900个Intel处理器)与针对AI应用进行了优化的硬件(900个Nvidia图形处理单元GPU加速器)相结合

“我们很高兴有机会让林肯和MIT的研究人员取得令人难以置信的科学和工程突破,”LLSC负责人,林肯实验室研究员Jeremy Kepner说: “ TX-GAIA将在支持所有实验室任务,包括AI、物理模拟和数据分析中扮演重要角色。”

TOP500排名基于LINPACK基准测试,该基准衡量系统的浮点计算能力,或者衡量计算机求解线性方程组密集系统的速度。TX-GAIA的TOP500基准性能是每秒3.9万亿个浮点运算,即petaflops(尽管自2019年6月公布该排名以来,Hewlett Packard Enterprise已将系统的基准更新为4.725 petaflops)。6月的TOP500基准性能使该系统在美国东北部地区排名第一,在美国排名第20,在超级计算能力方面世界排名第51。该系统的最高性能超过6 petaflops。

但更值得注意的是,TX-GAIA的最高性能为100 AI petaflops,这使其在全球任何大学中均成为AI flop的第一名。AI flop是衡量计算机执行深度神经网络(DNN)操作的速度的度量。DNN是一类AI算法,可以学习识别大量数据中的模式。正如Kepner所说,这种能力在语音识别计算机视觉方面创造了“ AI奇迹”。这项技术使亚马逊的Alexa能够理解问题,并让无人驾驶汽车识别周围的物体。这些DNN越复杂,它们处理从中学习的海量数据集所花费的时间就越长。TX-GAIA的Nvidia GPU加速器是专门为快速执行这些DNN操作而设计的。

TX-GAIA放在一个名叫“EcoPOD”的新的模块化数据中心,位于马萨诸塞州。它加入了LLSC的其他强大系统的行列,例如支持与MIT校园和其他机构合作的TX-E1,以及目前在TOP500列表中排名第490位的TX-Green。

Kepner说,今年秋天上线时,该系统与LLSC的集成将在对用户完全透明。他说:“用户唯一应该看到的是,他们的许多计算将大大加快。”

在其AI应用程序中,将利用TX-GAIA训练机器学习算法,包括那些使用DNN的算法。它可以更快地处理TB级的数据,例如数十万张图像或数年的语音样本,教这些算法自己找出解决方案。该系统的计算能力也将加速仿真和数据分析。这些能力将支持实验室研发领域的项目,如改进天气预报、加速医疗数据分析、建立自主系统、设计合成DNA、开发新材料和设备。

TX-GAIA也是美国国防部排名第一的系统,也将支持最近宣布的麻省理工学院空军人工智能加速器。此次合作将结合MIT(包括LLSC)和美国空军的专业知识和资源,开展基础研究,旨在实现人工智能算法和系统的快速成型、扩展和应用。

原文链接:

http://news.mit.edu/2019/lincoln-laboratory-ai-supercomputer-tx-gaia-0927

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原始发表:2019-09-30,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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