Rensselaer将IBM的AiMOS超级计算机聚焦于机器学习

 
复杂的机器学习应用程序不仅需要大量的培训数据，而且还需要强大的计算机硬件来进行培训。旧金山研究公司OpenAI进行的分析发现，自2012年以来，最大规模的训练使用的计算量呈指数增长，以3.4个月的倍增速度增长，并且在同一时期内增长了300,000倍以上。
这种趋势刺激了诸如美国能源部的Sierra和Summit之类的超级计算机的发展，它们利用专用的加速器芯片来加速AI计算。现在，IBM的硬件中心与纽约州，纽约州立大学理工学院和IBM AI硬件中心的其他成员合作，为伦斯勒理工学院(RPI)的计算机科学系交付了一台新机器，该机器针对状态进行了优化最先进的机器学习工作量。
它被称为人工智能多处理优化系统(AiMOS)(以纪念Rensselaer联合创始人Amos Eaton的名字命名)，并将主要处理纽约州立大学分校新IBM Research AI硬件中心正在进行的生物学，化学，人文科学和相关领域的项目。在奥尔巴尼。它使用与上述Sierra和Summit相同的IBM Power Systems技术构建，包括IBM Power9处理器和Nvidia Tesla V100图形卡。而且，在高性能Linpack基准测试中，性能达到8 PB是超级计算性能的准绳，AiMOS是在超级计算机Top500排名中首次亮相的最强大的计算机之一。
实际上，IBM声称AiMOS是一所私立大学中目前功能最强大的超级计算机，是世界上第24强的超级计算机，也是能源效率第三强的超级计算机。
Rensselaer总裁Shirley表示：“作为美国和全球顶级高性能计算系统之一的所在地，Rensselaer激动地加速了我们正在进行的AI，深度学习以及各个广泛领域的研究。”安·杰克逊。 “创建新范例需要具有远见的合作者，我们期待与IBM和纽约州合作，以前所未有的方式应对全球挑战。”
根据IBM执行副总裁John E. Kelly III的说法，AiMOS将提供建模，仿真和计算功能，以推进针对AI算法优化的计算芯片和系统的开发，其目标是使AI系统的效率提高1000倍。下个十年。 “ [AI]…将帮助我们解决一些最紧迫的问题，从医疗保健到安全再到气候变化。为了实现AI的全部潜力，专用计算硬件正在成为下一个重大机遇。”
当然，它的速度比AiMOS快，但落后于Intel的Frontera，后者可以达到每秒38.7万亿个浮点运算的峰值性能。 Frontera是最快的计算机，专为诸如建模和仿真，大数据和机器学习之类的学术工作而设计，这是它在11月份第二次获得世界500强排名第五的殊荣。
而且AiMOS肯定会被AMD的Frontier所超越，后者的理论性能超过1.5 exaflops，预计将在2021年交付给Oak Ridge国家实验室。英特尔计划在该工厂部署“ exaflop级” Aurora集群。未来两年内，阿贡国家实验室将成为美国能源部Exascale计算项目的一部分，该项目旨在加速美国Exascale计算研究。
目前，美国托管着世界上最快的10台计算机中的5台，其中有中国最好的：无锡国家超级计算机中心的TaihuLight(基于Sunway的SW26010处理器架构)和广州的Tianhe-2A，分别位居第三和第四。 ，大约有125个峰值petaflops和100个峰值petaflops。克莱(Cray)的皮兹·戴因特(Piz Daint)位居第六，领先三位一体，分别位于洛斯阿拉莫斯国家实验室，日本富士通的AI Bridge Clouding Infrastructure和德国的联想SuperMUC-NG。
中美之间的比赛非常激烈。在世界500强排名中，中国两年前在超级计算机总排名上首次超过美国，从202上升到143。根据2018年秋天500强报告，随着中国总数升至229，美国排名超级计算机的数量下降至108。
在拥有30多个系统的日本，排名第二的超级计算机中，中国和美国紧随其后。英国，超过20个;法国近20名;德国超过15岁;而爱尔兰的人口超过10。