أسرع حاسوب عملاق في العالم يحطم الرقم القياسي لمنظمة العفو الدولية

أصبح جهاز الكمبيوتر العملاق Summit ، الذي طورته شركة IBM من أجل مختبر أوك ريدج الوطني ، الأقوى في العالم في عام 2018 ، حيث حصل على هذا اللقب من الصينيين لأول مرة منذ خمس سنوات

على الساحل الغربي للولايات المتحدة ، تتنافس أكثر الشركات قيمة في العالم لجعل الذكاء الاصطناعي أكثر ذكاءً. تباهى جوجل وفيسبوك بتجارب باستخدام مليارات الصور وآلاف المعالجات القوية. ومع ذلك ، بعد هذا ، في العام الماضي تجاوز مشروع من East Tennessee بهدوء حجم أي منظمة العفو الدولية للشركات. ومشى تحت قيادة حكومة الولايات المتحدة.

شارك في مشروع التسجيل أقوى كمبيوتر عملاق في العالم ، القمة ، من مختبر أوك ريدج الوطني. تمكن الكمبيوتر من الحصول على هذا اللقب في يونيو الماضي ، مع إعادته إلى الولايات المتحدة بعد خمس سنوات من التفوق الصيني. كجزء من مشروع دراسة المناخ ، حمل الكمبيوتر العملاق تجربة التعلم الآلي ، والتي كانت أسرع شيء حدث من قبل.

القمة ، التي تغطي مساحة تساوي ملعبين للتنس ، استخدمت أكثر من 27000 وحدة معالجة GPU قوية في هذا المشروع. لقد وجهوا قدراتهم للعمل مع خوارزميات التعلم العميقة ، وهي تقنية تقود الخطوط الأمامية لمنظمة العفو الدولية ، وقادرة على طحن المعلومات بسرعة مليار مليار عملية في الثانية الواحدة - وتعرف هذه السرعة في دوائر الحواسيب العملاقة باسم exaop [كان للمؤلف إكسافلوبس هنا - قام باختلاط ، عمليات الفاصلة العائمة ، مع العمليات ، العمليات بشكل عام. قوة معالجة القمة هي ١٢٢ بيتلافلوب ، يحتمل أن يكون الحد الأقصى هو ٢٠٠ بيتلافلوب. في الوقت نفسه ، أصبح أول كمبيوتر يصل إلى معدل exaop ، أو 10 ¹⁸ عملية في الثانية. أثناء تحليل المعلومات الوراثية ، تم تحقيق سرعة 1.88 exaop ، ومن المتوقع أن يتحقق 3.3 exaop / approx خلال العمليات الحسابية المختلطة. ترجمة.].

يقول برابهات ، مجموعة الأبحاث الرائدة في المركز الوطني للعلوم لبحوث الطاقة في مختبر لورنس بيركيلي الوطني: "حتى الآن ، لم يتوسع التدريب المتعمق إلى هذا النطاق". (نعم ، لديه اسم واحد). تعاون فريقه مع الباحثين في مقر شركة سوميت ، مختبر أوك ريدج الوطني.

بشكل مناسب ، ركز الذكاء الاصطناعى على جهاز كمبيوتر قوي على واحدة من أكبر المشكلات في العالم: تغير المناخ. تقوم الشركات التكنولوجية بتدريب الخوارزميات للتعرف على الوجوه أو علامات الطرق ؛ يقوم علماء الولاية بتدريبهم على التعرف على أنماط الطقس ، على سبيل المثال ، الأعاصير ، في مجموعات بيانات وفيرة تم الحصول عليها في محاكاة المناخ ، وتوقعات لمدة ثلاث ساعات من الغلاف الجوي للأرض ، وتمتد لقرن. (من غير المعروف مقدار الطاقة التي أنفقها هذا المشروع أو كمية الكربون التي ينبعث منها في الغلاف الجوي.)


تقوم الرفوف المزودة بمعدات Summit بتوصيل 300 كيلومتر من كابل الألياف الضوئية ، ويتم تدوير 15000 لتر من المياه كل دقيقة بجانب 37000 معالج ، لتبريدها.

ستؤثر عواقب تجربة القمة على مستقبل كل من الذكاء الاصطناعى وعلم المناخ. يوضح المشروع الإمكانات العلمية لإمكانيات تطبيق GO على أجهزة الكمبيوتر العملاقة التي تشارك تقليديا في محاكاة العمليات الفيزيائية والكيميائية ، مثل الانفجارات النووية ، والثقوب السوداء ، أو مواد جديدة. يوضح أيضًا أن الزيادة في قوة الحوسبة - إذا تم تلقيها - توفر فوائد لـ MO - وهذا يبشر بالخير لاختراقات المستقبل.

يقول Rajat Monga ، مدير الهندسة في Google: "إلى أن ننفذ هذا المشروع ، لم نكن نعرف أنه يمكن أن يتوسع كثيرًا". ساعد هو ومساعدو Google الآخرين المشروع من خلال تكييف TensorFlow ، برنامج MO ، على نطاق واسع من Summit.

تم إجراء معظم العمل على التوسع في مراكز البيانات التابعة لشركات الإنترنت ، حيث تعمل الخوادم معًا في مهام ، وتقسيمها إلى أجزاء ، نظرًا لحقيقة دمجها بحرية نسبية وليست متصلة بحاسوب عملاق واحد. بالنسبة لأجهزة الكمبيوتر العملاقة ، مثل Summit ، تبدو الهندسة المعمارية مختلفة ؛ فهي لها اتصالات خاصة عالية السرعة تجمع بين آلاف المعالجات في نظام واحد يمكنه العمل ككل. حتى وقت قريب ، حاول عدد قليل من الناس تكييف MO للعمل على أجهزة مماثلة.

يقول Monga إن العمل على تكييف TensorFlow to Summit سيعيد تنشيط جهود Google لتوسيع أنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بها. ساعد مهندسو نفيديا أيضًا في هذا المشروع ، مما يضمن التعاون السلس لعشرات الآلاف من وحدات معالجة الرسومات بنفيديا.

لعبت حقيقة أنه تم العثور على طرق لتزويد خوارزميات GO مع زيادة قوة المعالجة دورًا في التطوير النشط للتكنولوجيا التي حدثت مؤخرًا. أصبحت التقنية التي يستخدمها سيري للتعرف على صوتك ، وسيارات Waymo الآلية للتعرف على إشارات المرور ، مفيدة في عام 2012 ، بعد أن قام الباحثون بتكييفها للعمل على وحدات معالجة الرسومات في نفيديا.

في مقالة تحليلية نشرت في مايو الماضي ، قام باحثون من OpenAI ، وهو معهد للأبحاث في سان فرانسيسكو ، أحد مستثمريه Elon Musk ، بحساب مقدار موارد الحوسبة في أكبر المشاريع المتعلقة بوزارة التربية والتي يعرفها الجمهور منذ عام 2012 يتضاعف كل 3.43 شهر تقريبًا - أو ينمو 11 مرة سنويًا. لقد ساعد هذا التقدم الروبوتات من Alphabet ، الشركة الأم لـ Google ، على هزيمة أبطال ألعاب الطاولة المعقدة وألعاب الفيديو ، وساعد في تحقيق قفزة كبيرة في دقة ترجمة خدمة Google.

تعمل Google وشركات أخرى الآن على إنشاء أنواع جديدة من الرقائق المصممة خصيصًا لمنظمة العفو الدولية لمواصلة هذا الاتجاه. تقول Google إن "قرونهم" ، التي تدمج بإحكام أكثر من 1000 من رقائقها الخاصة بـ AI - يطلقون عليها معالجات التنسور ، أو TPU - يمكن أن تمنح 100 بيتلافلوب من قوة الحوسبة ، أي ما يعادل 10 أضعاف [على ما يبدو ، ضعف القيمة الحقيقية تقريبًا / تقريبًا. عبر.] أقل مما حققته القمة في تجربته لمنظمة العفو الدولية.

تتمثل مساهمة القمة في علم المناخ في توضيح مدى قدرة الذكاء الاصطناعي الضخم على تحسين فهمنا لأنماط الطقس المستقبلية. عندما يصدر الباحثون توقعات المناخ قبل مائة عام ، يصبح من الصعب للغاية قراءتها. "تخيل أن لديك مقطع فيديو على YouTube يدوم 100 عام. يقول برابهات: "لا يمكنك العثور على كل القطط والكلاب هناك". وقال إن البرامج المستخدمة بشكل شائع لأتمتة العمليات غير كاملة. أظهرت نتائج القمة أن وزارة الدفاع يمكن أن تفعل ما هو أفضل ، وهذا من شأنه أن يساعد على التنبؤ بآثار العواصف مثل الفيضانات والدمار. حصلت نتائج Summit على جائزة Gordon Bell للتميز في الحوسبة الفائقة للباحثين بأوكريدج ونفيديا.

يقول مايكل بريتشارد ، الأستاذ بجامعة كاليفورنيا في إيرفين ، إن إطلاق GO على الحواسب العملاقة هو فكرة جديدة جاءت في الوقت المناسب لعلماء المناخ. لقد أجبرت السرعة البطيئة للتحسينات في المعالجات التقليدية المهندسين على التحول إلى ملء أجهزة الكمبيوتر العملاقة بعدد متزايد من رقائق الرسومات ، حيث ينمو الأداء بشكل أكثر موثوقية. يقول بريتشارد: "لقد حان الوقت عندما لم يعد من الممكن زيادة الطاقة الحاسوبية بالطريقة المعتادة".

هذه التغييرات تشكل عقبات أمام عمليات المحاكاة المعتادة التي يجب تكييفها. كما أنها توفر فرصة لجذب جميع إمكانيات GO ، والتي تناسب شرائح الرسومات بشكل طبيعي. هذا يمكن أن يعطينا صورة أوضح لمستقبل مناخنا. أثبتت مجموعة Pritchard العام الماضي أن GOs يمكن أن تنتج محاكاة سحابة أكثر واقعية في التنبؤات المناخية ، والتي يمكن أن تحسن توقعات التغيرات في أنماط هطول الأمطار.