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Centros de HPC de Todo o Mundo Adotam Supercomputação de AI da NVIDIA

Em 06/01/2021

Centros de supercomputação de todo o mundo estão adotando a Arquitetura de GPU NVIDIA Ampere para atender às demandas cada vez mais exigentes dos modelos maiores de AI em todas as atividades, desde a descoberta de medicamentos até a pesquisa energética.

Participante do movimento, a Fujitsu anunciou um novo sistema de exaescala para o AI Bridging Cloud Infrastructure (ABCI), que se encontra no Japão e oferece um desempenho de 600 petaflops no National Institute of Advanced Industrial Science and Technology.

O sistema foi lançado devido ao crescimento da complexidade dos modelos nos últimos cinco anos, que aumentou em 30.000 vezes, com o uso cada vez maior da AI em pesquisas. Com aplicações científicas, esses grandes conjuntos de dados podem ser armazenados na memória, ajudando a minimizar o processamento em lote e a garantir uma maior taxa de transferência.

Para incentivar essa nova iniciativa de pesquisa, recentemente a NVIDIA divulgou a GPU NVIDIA A100 de 80GB com tecnologia HBM2e. Ela apresenta o dobro da memória de alta largura de banda da GPU A100 de 40GB e oferece uma largura de banda de memória de mais de 2Tb/s.

Com as novas GPUs NVIDIA A100 de 80GB, é possível executar modelos e conjuntos de dados maiores na memória com uma largura de banda de memória mais rápida, possibilitando uma computação maior e resultados mais rápidos nas cargas de trabalho. A redução da comunicação entre nós pode aumentar o desempenho do treinamento da AI em 1,4 vez com metade das GPUs.

A NVIDIA também divulgou a nova arquitetura NVIDIA Mellanox InfiniBand de 400G, que oferece o dobro da taxa de transferência de dados e mecanismos de computação em rede que aumentam a aceleração.

Europa Entra na Onda da Supercomputação

A Europa está entrando no jogo. O consórcio italiano de universidades CINECA anunciou o sistema Leonardo, o supercomputador de AI mais rápido do mundo. Ele usa 14 mil GPUs com arquitetura NVIDIA Ampere e redes NVIDIA Mellanox InfiniBand, oferecendo um desempenho de AI de 10exaflops. A francesa Atos será responsável pela construção do sistema.

O Leonardo é mais um dos sistemas europeus em plataformas de AI da NVIDIA apoiados pela iniciativa EuroHPC, que são cada vez mais comuns. Recentemente, seu vizinho alemão, o Jülich Supercomputing Center, lançou o primeiro sistema de AI de exaescala com tecnologia das GPUs NVIDIA a ser disponibilizado na Europa, oferecendo a plataforma de AI mais potente da região. O novo sistema do Jülich, desenvolvido pela Atos e chamado de JUWELS, é um supercomputador de AI de 2,5exaflops que ocupa o 7º lugar na lista TOP500 mais atual.

Outros que também estão seguindo essa tendência são o supercomputador MeluXina, em Luxemburgo; o IT4Innovations National Supercomputing Center, o supercomputador mais potente da República Tcheca; e o supercomputador Vega do Institute of Information Science em Maribor, na Eslovênia.

A Universidade de Linköping planeja construir o supercomputador de AI mais rápido da Suécia, chamado de BerzeLiUs e baseado na infraestrutura NVIDIA DGX SuperPOD. A expectativa é que ele ofereça um desempenho de AI de 300 petaflops para pesquisas avançadas.

A NVIDIA está construindo o Cambridge-1, um DGX SuperPOD de 80 nós com um desempenho de AI de 400 petaflops. Será o supercomputador de AI mais rápido do Reino Unido. O plano é que ele seja usado em pesquisas colaborativas da comunidade nacional de profissionais de AI e da área da saúde em parceria com o meio acadêmico, o setor e startups.

A Todo Vapor na América do Norte

A América do Norte está entrando na onda da supercomputação de AI da exaescala. O National Energy Research Scientific Computing Center (NERSC) dos Estados Unidos está adotando a AI da NVIDIA para criar projetos no Perlmutter, um sistema com 6,2 mil GPUs A100. Agora, o NERSC tem um desempenho de AI de 3,9exaflops.

NVIDIA Selene, um cluster baseado na infraestrutura DGX SuperPOD, oferece uma arquitetura de referência pública para clusters de GPUs de grande escala que pode ser implantada em poucas semanas. O sistema NVIDIA DGX SuperPOD garantiu o primeiro lugar na lista Green500 de supercomputadores mais eficientes do mundo, estabelecendo um novo recorde mundial de eficiência energética, com 26,2gigaflops por watt, e atingindo mais oito marcos de desempenho na categoria de inferência do MLPerf.

A Universidade da Flórida (UF) e a NVIDIA estão construindo o supercomputador de AI do meio acadêmico mais rápido do mundo, que deve oferecer um desempenho de AI de 700 petaflops. A parceria coloca a UF entre as principais universidades dos EUA que usam AI, incentiva pesquisas acadêmicas e ajuda a enfrentar alguns dos desafios mais difíceis da Flórida.

No Argonne National Laboratory, os pesquisadores usarão um cluster de 24 sistemas NVIDIA DGX A100 para estudar bilhões de medicamentos à procura de tratamentos para a COVID-19.

O Los Alamos National Laboratory, a Hewlett Packard Enterprise e a NVIDIA estão colaborando para criar tecnologias de última geração que acelerarão a computação científica.

Todos a Bordo na Região Ásia-Pacífico

Os supercomputadores da Ásia-Pacífico também serão acelerados com a arquitetura NVIDIA Ampere. O mecanismo de pesquisa coreano NAVER e o serviço japonês de mensagens LINE estão usando um SuperPOD DGX criado com 140 sistemas DGX A100 e um desempenho máximo de AI de 700 petaflops para incentivar a pesquisa e o desenvolvimento de modelos de processamento de linguagem natural e serviços de AI conversacional.

A Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology (JAMSTEC) atualizou o Earth Simulator com GPUs NVIDIA A100 e redes NVIDIA InfiniBand. A expectativa é que o supercomputador apresente um desempenho máximo de AI de 39petaflops, com um desempenho teórico máximo de HPC de 1,2petaflops, o que hoje garantiria a posição de um dos principais supercomputadores da TOP500.

O Centre for Development of Advanced Computing (C-DAC), na Índia, solicitou a construção do maior e mais rápido supercomputador de AI do país, chamado de PARAM Siddhi – AI. Criado com 42 sistemas DGX A100, ele oferece um desempenho de AI de 200 exaflops e pode ser usado para enfrentar desafios nas áreas da saúde, educação, energia, segurança cibernética, espaço, automóveis e agricultura.

Prepare-se. A pesquisa científica mundial nunca foi tão veloz.

Fonte: https://blog.nvidia.com.br/2020/12/16/centros-hpc-globais-nvidia-ai/

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