ES projekto „CoE RAISE“ – kuriant dirbtinio intelekto metodus naujos kartos superkompiuteriams – nariai susitinka CERN


Praėjusią savaitę ES narės CoE RAISE projektas susitiko CERN susitikime „Visos rankos“. Šis novatoriškas projektas kuria dirbtinio intelekto (AI) metodus naujos kartos „exascale“ superkompiuteriams, skirtiems naudoti tiek moksle, tiek pramonėje. Įgyvendinant projektą išnagrinėti naudojimo atvejai apima vėjo jėgainių išdėstymo optimizavimą, efektyvių orlaivių projektavimą, patobulintą garso inžineriją, seisminį vaizdą su nuotoliniu stebėjimu ir kt.

CoE RAISE – Europos Exascale Computing kompetencijos centras „The Research on AI and Simulation-Based Engineering at Exascale“ – finansuojamas pagal ES mokslinių tyrimų ir inovacijų programą „Horizontas 2020“. Projektas pradėtas 2021 m. ir trunka trejus metus.

Keturias dienas trukusiame posėdyje, kuris vyko CERN tarybos rūmuose, dalyvavo 54 projekto nariai. Dalyviai aptarė pažangą, padarytą kuriant dirbtinio intelekto technologijas sudėtingoms programoms Europoje, veikiančioms būsimose „eksa skalės“ didelio našumo skaičiavimo (HPC) sistemose. „Exascale“ reiškia naujos kartos didelio našumo kompiuterius, galinčius atlikti daugiau nei 1018 slankiojo kablelio operacijos per sekundę (FLOPS). Tik šiandien Frontier superkompiuteris Oak Ridge nacionalinėje laboratorijoje JAV pasiekė šį lygį. Vis dėlto, kai jau laukia daugiau egzamine masto HPC sistemų, svarbu užtikrinti, kad moksle ir pramonėje naudojami dirbtinio intelekto metodai būtų pasirengę visiškai išnaudoti didžiulį potencialą. Birželio mėn. Europos didelio našumo skaičiavimo bendroji įmonė (EuroHPC JU) paskelbė, kad Forschungszentrum Jülich GmbH Vokietijoje buvo pasirinktas priglobti ir eksploatuoti pirmąjį Europoje exascale superkompiuterįkuris bus prieinamas kitais metais ir bus žinomas kaip JUPITER (bendra įmonė novatoriškų ir transformuojančių eksascale tyrimų pradininkė).

CoE RAISE kuria novatoriškus dirbtinio intelekto metodus heterogeninėse HPC architektūrose, kuriose naudojami kelių rūšių procesoriai. Tokios architektūros gali pasiūlyti didesnį našumą ir energijos vartojimo efektyvumą, tačiau kodas turi būti pritaikytas efektyviai naudoti įvairių tipų procesorius. Kuriami AI metodai yra sutelkti aplink devyni pagrindiniai naudojimo atvejai ir sukurtas taip, kad būtų gerai keičiamas, kad būtų galima naudoti exascale HPC sistemose.

CoE RAISE remia technologijų perdavimą pramonei, ypač mažoms ir vidutinėms įmonėms, taip pat švietimo ir mokymo iniciatyvas. Be to, CoE RAISE taip pat konsultuoja ir palaiko ryšius su kitomis Europos iniciatyvomis, siekdama maksimaliai padidinti sinergiją, išnaudoti bendro projektavimo galimybes ir dalytis žiniomis. Visi projekto darbo aspektai buvo aptarti keturias dienas CERN.

CERN taip pat yra partneris ir į projektą įtraukė vieną iš naudojimo atvejų. Šiame darbe pagrindinis dėmesys skiriamas dalelių susidūrimo įvykių atkūrimo metodams tobulinti atnaujintame didelio šviesumo dideliame hadronų greitintuve (HL-LHC), kuris turėtų būti įdiegtas 2029 m. HL-LHC matys daugiau dalelių susidūrimų nei bet kada anksčiau. vieta, kiekvienais metais sukuriant eksabaitus duomenų, todėl susiduriama su precedento neturinčiais skaičiavimo iššūkiais. Norint atkurti dalelių susidūrimo įvykius šiandien (su duomenų rinkiniais terabaitų arba petabaitų tvarka), vienu metu veikia šimtai skirtingų algoritmų: kai kurie yra tradiciniai algoritmai, optimizuoti tam tikroms aparatinės įrangos konfigūracijoms, o kiti jau apima dirbtinio intelekto valdomus metodus, pvz., giluminius neuroninius tinklus. (DNN). CERN projekto komandos nariai stengiasi padidinti sistemų moduliškumą ir užtikrinti, kad kodas būtų optimizuotas, kad būtų galima visiškai išnaudoti nevienalytes architektūras, taip pat didina mašininio mokymosi ir kitų dirbtinio intelekto metodų naudojimą susidūrimų atkūrimui ir dalelių klasifikavimui.

„Superkompiuteriai pasiekia aukščiausią mastą ir suteikia galimybę pateikti precedento neturintį apdorojimo išteklių mastą HPC ir AI darbo eigoms“, – sako Maria Girone, CERN atviros laboratorijos technologijų vadovė, vadovaujanti CERN indėliui į projektą. „CoE RAISE atliktas tyrimas paskatins bendrą HPC skaičiavimo išteklių projektavimą būsimoms AI ir HPC programoms tiek mokslui, tiek pramonei. Šis susitikimas suteikė mums galimybę keistis idėjomis, plėtoti jas ir pateikti naujų perspektyvų. Tai taip pat suteikė kitų sričių mokslininkams unikalią įžvalgą apie aplinką ir iššūkius, su kuriais susiduria CERN, skatindamas kryžminį derėjimą ir supratimą.