林肯實(shí)驗(yàn)室超級(jí)計(jì)算中心（LLSC）新TX-GAIN（TX Generative AI Next）計(jì)算系統(tǒng)是美國(guó)所有大學(xué)中最強(qiáng)大的AI超級(jí)計(jì)算機(jī)。憑借其最近在TOP500中的排名，TX-GAIN加入了LLSC其他強(qiáng)大系統(tǒng)的行列，這些系統(tǒng)都支持林肯實(shí)驗(yàn)室和麻省理工學(xué)院校園的研發(fā)。TOP500每?jī)赡臧l(fā)布一次各類頂級(jí)超級(jí)計(jì)算機(jī)的名單。

林肯實(shí)驗(yàn)室研究員、LLSC負(fù)責(zé)人Jeremy Kepner表示：“TX-GAIN將使我們的研究人員能夠?qū)崿F(xiàn)科學(xué)和工程突破。該系統(tǒng)將在支持所有研究領(lǐng)域的生成式人工智能、物理模擬和數(shù)據(jù)分析方面發(fā)揮重要作用?！?/p>

LLSC是林肯實(shí)驗(yàn)室加速創(chuàng)新的關(guān)鍵資源。成千上萬(wàn)的研究人員利用LLSC來(lái)分析數(shù)據(jù)、訓(xùn)練模型，并為聯(lián)邦資助的研究項(xiàng)目運(yùn)行模擬實(shí)驗(yàn)。例如，這些超級(jí)計(jì)算機(jī)已被用于模擬數(shù)十億次飛機(jī)相遇，為美國(guó)聯(lián)邦航空管理局開(kāi)發(fā)防撞系統(tǒng)，并為國(guó)防部訓(xùn)練自動(dòng)導(dǎo)航復(fù)雜任務(wù)的模型。多年來(lái)，LLSC能力對(duì)于眾多獲獎(jiǎng)技術(shù)至關(guān)重要，包括那些已經(jīng)改進(jìn)的技術(shù)：航空安全，防止新疾病的傳播，以及協(xié)助應(yīng)對(duì)颶風(fēng)。

顧名思義，TX-GAIN特別適合開(kāi)發(fā)和應(yīng)用生成式人工智能。傳統(tǒng)人工智能專注于分類任務(wù)，如識(shí)別照片是描繪狗還是貓，而生成式人工智慧則產(chǎn)生全新的輸出。Kepner將其描述為插值（填補(bǔ)已知數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的空白）和外推（將數(shù)據(jù)擴(kuò)展到已知點(diǎn)之外）的數(shù)學(xué)組合。如今，生成式人工智能因其使用大型語(yǔ)言模型來(lái)創(chuàng)建對(duì)用戶提示的類人響應(yīng)而廣為人知。

在林肯實(shí)驗(yàn)室，團(tuán)隊(duì)正在將生成式人工智能應(yīng)用于大型語(yǔ)言模型之外的各個(gè)領(lǐng)域。例如，他們正在使用該技術(shù)來(lái)評(píng)估雷達(dá)特征，在覆蓋范圍缺失的地方補(bǔ)充天氣數(shù)據(jù)，根除網(wǎng)絡(luò)流量中的異?，F(xiàn)象，并探索化學(xué)相互作用以設(shè)計(jì)新藥和材料。

為了實(shí)現(xiàn)如此密集的計(jì)算，TX-GAIN除了傳統(tǒng)的高性能計(jì)算硬件外，還配備了600多個(gè)專門為AI操作設(shè)計(jì)的NVIDIA GPU加速器。TX-GAIN的峰值性能為兩個(gè)Exaflops（1個(gè)Exaflop為每秒10億億浮點(diǎn)運(yùn)算），是東北地區(qū)大學(xué)中頂尖的AI系統(tǒng)。自從TX-GAIN今年夏天上線以來(lái)，研究人員已經(jīng)受益匪淺。

林肯實(shí)驗(yàn)室反大規(guī)模殺傷性武器系統(tǒng)小組的研究員Rafael Jaimes說(shuō)：“TX-GAIN不僅使我們能夠模擬比以往任何時(shí)候都多得多的蛋白質(zhì)相互作用，而且能夠模擬具有更多原子的更大蛋白質(zhì)。這種新的計(jì)算能力改變了生物防御中蛋白質(zhì)表征工作的游戲規(guī)則?！?/p>

LLSC對(duì)交互式超級(jí)計(jì)算的關(guān)注使其對(duì)研究人員特別有用。多年來(lái)，LLSC一直是軟件的先驅(qū)，它允許用戶訪問(wèn)其強(qiáng)大的系統(tǒng)，而無(wú)需成為配置并行處理算法的專家。

Kepner說(shuō)：“LLSC一直試圖讓超級(jí)計(jì)算感覺(jué)就像在筆記本電腦上工作一樣?！薄叭缃瘢刖哂懈?jìng)爭(zhēng)力，所需的數(shù)據(jù)量和分析方法的復(fù)雜性遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了筆記本電腦的能力。但通過(guò)我們用戶友好的方法，人們可以運(yùn)行他們的模型，并從他們的工作空間快速獲得答案。”

除了僅支持林肯實(shí)驗(yàn)室的項(xiàng)目外，TX-GAIN還加強(qiáng)了與麻省理工學(xué)院校園的研究合作。此類合作包括Haystack天文臺(tái)、量子工程中心、Beaver Works和空軍部-麻省理工學(xué)院人工智能加速器。后者正在為美國(guó)空軍和太空部隊(duì)快速原型化、擴(kuò)展和應(yīng)用人工智能技術(shù)，優(yōu)化全球作戰(zhàn)的飛行調(diào)度，這是一個(gè)實(shí)際應(yīng)用的例子。

LLSC系統(tǒng)位于馬薩諸塞州霍利約克的一個(gè)節(jié)能數(shù)據(jù)中心和設(shè)施內(nèi)。LLSC的研究人員也在解決人工智能的巨大能源需求，并領(lǐng)導(dǎo)對(duì)各種節(jié)能方法的研究。他們開(kāi)發(fā)的一個(gè)軟件工具可以將訓(xùn)練人工智能模型的能量減少80%。

Kepner說(shuō)：“LLSC以經(jīng)濟(jì)高效和節(jié)能的方式提供了進(jìn)行前沿研究所需的能力?！?/p>

LLSC的所有超級(jí)計(jì)算機(jī)都使用“TX”命名法，以紀(jì)念林肯實(shí)驗(yàn)室的1956年晶體管化實(shí)驗(yàn)計(jì)算機(jī)零（TX-0）。TX-0是世界上最早的基于晶體管的機(jī)器之一，其1958年的繼任者TX-2因其在人機(jī)交互和人工智能方面的開(kāi)創(chuàng)性作用而聞名。如今在TX-GAIN，LLSC延續(xù)了這一傳統(tǒng)。

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