2024 年，諾貝爾化學獎授予了 Google DeepMind 團隊，該團隊研發(fā)了名為 AlphaFold 的顛覆性人工智能系統(tǒng)，該系統(tǒng)能根據(jù)蛋白質(zhì)的氨基酸序列預測其三維結(jié)構(gòu)。但蛋白質(zhì)本質(zhì)上具有可變形性，在 pH 值或溫度等條件變化時會改變形態(tài)。

為了預測這些變化，紐約大學結(jié)構(gòu)生物學家 Thomas Grant 正在構(gòu)建一個名為 SWAXSFold 的本土 AI 衍生產(chǎn)品。而他這樣做，卻無需依賴 Google 的雄厚資金。

圖示：Empire AI 的首臺機器 Alpha。

現(xiàn)階段，像 SWAXSFold 這樣的系統(tǒng)所需的昂貴、尖端的 AI 芯片已然讓更多大學無力負擔，但這些昂貴的芯片卻在硅谷科技巨頭的越來越龐大的機器人競賽中不斷堆積。鑒于此，紐約州介入了，通過一項名為 Empire AI 的 5 億美元、10 年計劃，為研究人員提供所需的計算機資源。

該計劃于去年啟動，預計在未來幾個月內(nèi)將啟用其第二臺超級計算機——這臺超級計算機預計將成為全國最強大的 AI 學術超級計算機之一。

“在 Empire AI 之前，只有少數(shù)幾家大型科技公司擁有創(chuàng)建像 AlphaFold 這樣的工具所需的計算機資源，”紐約大學研究副總裁兼 Empire AI 董事會成員 Venu Govindaraju 表示?！坝辛?Empire AI，現(xiàn)在紐約的研究人員就能構(gòu)建自己的工具了。”

這種現(xiàn)象并非是紐約獨有，今年 9 月，加利福尼亞州通過了一項法案，旨在創(chuàng)建 CalCompute，這是一個與紐約類似的、專注于人工智能的計算計劃，該計劃將設在加利福尼亞大學（UC）系統(tǒng)中。

斯坦福大學的 Russell Wald 表示，該目標并非要與 DeepMind 或 OpenAI 競爭。相反，其目的是使人工智能計算中心的使用民主化，以便來自廣泛學科的研究人員能夠為公眾利益創(chuàng)造工具——而無需擔心盈利問題。

圖形運算單元（GPU）因其能進行每秒數(shù)萬億次計算，對于訓練現(xiàn)代人工智能系統(tǒng)至關重要。只是單塊芯片高達數(shù)萬美元的價格，對于研究人員來說高得令人望而卻步。加利福尼亞大學圣地亞哥分校的物理學家 Michael Norman 很無奈地表示：“這不是缺乏遠見、意志或計劃，我們只是沒有資金。”

關于這種窘迫的現(xiàn)狀，美國聯(lián)邦正試圖通過一些舉措來提供幫助。美國國家科學基金會（NSF）的 CloudBank 計劃 補貼了亞馬遜云服務或谷歌云服務的時間。該機構(gòu)于 2024 年啟動，已將 400 多名研究人員與能源部（DOE）超級計算機及由國家科學基金會（NSF）資助的計算集群網(wǎng)絡配對。

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但這些方案都不算完美。盡管聯(lián)邦超級計算機擁有巨大的性能，但其架構(gòu)傳統(tǒng)上更依賴于稱為中央處理器的芯片，這些芯片更適合物理模擬，而非人工智能任務，如在海量數(shù)據(jù)集中尋找模式。

Empire AI，由九所紐約大學和 Simons 基金會旗下的 Flatiron 研究所組成的聯(lián)盟，旨在彌合這些空白。州政府提供了大部分資金，Simons 捐贈了 Empire人工智能的第一臺超級計算機 Alpha。這臺機器位于 UB，搭載近 200 塊NVIDIA 最先進的 GPU，按 AI 標準來說算是中規(guī)中矩。

圖示：Empire AI。

但第二臺機器 Beta 將強大一個數(shù)量級，搭載 NVIDIA 最新備受追捧的 Blackwell 芯片——這對學術界來說是罕見的勝利。這些芯片將通過強大的網(wǎng)絡連接，使它們能夠比能源部的 El Capitan——世界上最強大的超級計算機——更快且硬件更少地傳遞信息。在成立的第一年，Empire AI 就為成員機構(gòu)的 350 多名研究人員提供服務。

對于紐約大學（NYU）神經(jīng)科學家 Christine Constantinople 來說，最大的變化是速度。她訓練虛擬神經(jīng)網(wǎng)絡模擬大腦的決策方式。在紐約大學集群上需要一周的運行，現(xiàn)在在 Empire AI 上一天內(nèi)完成，讓她可以探索不同的架構(gòu)、放大模型規(guī)模，并更自由地迭代。

到 2027 年， Empire AI 預計將完成其第三臺超級計算機伽馬，其性能將比貝塔高出 10 倍。隨后將推出第四臺機器，德爾塔?！拔覀兊南敕ㄊ潜３忠慌_在項目期間始終處于最先進水平的機器，”基金會的技術官表示。

到那時，加利福尼亞州可能已經(jīng)推進了自己的 AI 專用超算項目。該州的新 AI 法案除了關注大型商業(yè) AI 模型的安全性和透明度外，還包括支持創(chuàng)建 CalCompute 的條款。

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聯(lián)邦對于創(chuàng)建 AI 基礎設施的服務還在繼續(xù)。比如就在上周，特朗普簽署的創(chuàng)世紀任務，就指示能源部將大量聯(lián)邦科學數(shù)據(jù)集整合進一個集中的人工智能研究平臺。

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這項合作有利于能源部實驗室跟上最新硬件的步伐。但目前尚不清楚這種支持能持續(xù)到多遠。接下來的挑戰(zhàn)是找到聯(lián)邦和州支持之間的平衡。但僅靠各州層面的倡議并不能確保公平的訪問。

原文鏈接：https://www.science.org/content/article/boost-research-states-are-building-their-own-ai-ready-supercomputers