NVIDIA para construir la supercomputadora más poderosa del mundo

Nvidia y la Universidad de Florida (UF) anunciaron el martes 21 de julio que colaborarían para desarrollar la supercomputadora más rápida de la historia. Para ello, los dos socios han planeado partir de HiPerGator, la actual supercomputadora UF, y actualizarla con una arquitectura diferente llamada DGX SuperPod. Debería estar operativo a principios de 2021 y entregar un promedio de 700 petaflops, es decir 700 millones de billones de operaciones de punto flotante por segundo !

Será uno de los primeros sistemas de esta magnitud que contará con los DGX A100 de NVIDIA. Cada una de estas gemas de tecnología alberga ocho GPU A100 Tensor Core, lo último en hardware informático actual. Con 320 Gb de RAM cada uno, 200 Gbps de ancho de banda y 54 millones de transistores, cada DGX A100 sería capaz de proporcionar una potencia de cálculo de alrededor de 5 petaflops. Y los ingenieros del proyecto no se van a hacer en el encaje ya que añadirán nada menos que 140 (o 1120 A100 Tensor Core GPUs) de estas pequeñas bombas al HiPerGator, acopladas a 4 petabytes de almacenamiento y unidas por 15 kilómetros de fibra óptica. . ¡Una instalación dantesca!

Pero, ¿por qué estos monstruos de poder tienen GPU a bordo? En esencia, es simplemente un conjunto de muchas subunidades pequeñas, lo que permite realizar la misma tarea un gran número de veces en paralelo. En la tarjeta gráfica que puede estar en su computadora, estos elementos se utilizan para calcular el color de los muchos píxeles en su pantalla al mismo tiempo. Pero en el marco de una supercomputadora, esta arquitectura también se utiliza para realizar tareas ingratas en la línea de montaje, pero las aplicaciones son mucho más variadas que el simple renderizado de una imagen. En concreto, el HiPerGator se utilizará en el contexto de la inteligencia artificial aplicada a muchos campos: el movimiento de las mareas, el envejecimiento de la población, la seguridad de los datos, la medicina personalizada, el transporte urbano, la seguridad alimentaria ... Tantas áreas que requieren Modelado que solo se puede hacer de manera eficiente y a gran escala utilizando una máquina muy potente.

¿IA cerca del punto de ruptura?

Se dice que esta supercomputadora es casi el doble de poderosa que el actual poseedor del título, el japonés Fugaku con sus 415 petaflops. Un salto muy impresionante, sin duda, pero lo que es aún más atractivo es la velocidad a la que se ha logrado ya que Fugaku ni siquiera está en pleno funcionamiento todavía. La IA avanza a tal velocidad que los fabricantes se esfuerzan por ofrecer dispositivos cada vez más potentes, capaces de seguir el ritmo frenético de la innovación técnica en el mundo de aprendizaje profundo. De hecho, esta disciplina está progresando tan rápidamente que algunos observadores ya se preguntan cómo hardware (que tradicionalmente evoluciona mucho más lentamente que el software) podría pasar a seguir. Tanto es así que un estudio reciente incluso sugiere que el aprendizaje profundo podría acercarse peligrosamente a un límite conceptual. "El prodigioso apetito del aprendizaje profundo por la potencia informática bruta limita el alcance de las mejoras de rendimiento, al menos en su forma actual, especialmente a medida que las mejoras en el mundo del hardware se están desacelerando en este momento.”, Explica uno de los autores. "Estos límites computacionales probablemente obligarán al aprendizaje automático a avanzar hacia enfoques más eficientes (nota: desde un punto de vista algorítmico) que el aprendizaje profundo.”Si bien HiPerGator, por lo tanto, tiene muchas posibilidades de ser coronado rey de su clase tan pronto como entre en servicio, es casi seguro que no podrá mantener este título por mucho tiempo.

Procesador de gráficos NVIDIA ...

• Procesador gráfico: NVIDIA Quadro RTX 4000.
• CUDA Kerne: 2304
• Memoria gráfica: 8 GB GDDR6.
• Interfaz del sistema: PCI-Express 3.0 x16