Argonne National Laboratory надала дослідникам екзафлопсний суперкомп'ютер Aurora

Аргоннська національна лабораторія Міністерства енергетики США оголосила про надання екзафлопсного суперкомп'ютера Aurora дослідникам по всьому світу, віщуючи нову еру відкриттів, заснованих на обчисленнях.

Маючи потужні можливості для моделювання, штучного інтелекту та аналізу даних, Aurora сприятиме прориву в найрізноманітніших галузях, включно з проєктуванням літаків, космологією, відкриттям ліків і дослідженнями в галузі ядерної енергетики.

«Ми дуже раді офіційно розгорнути Aurora для відкритих наукових досліджень», - сказав Майкл Папка (Michael Papka), директор Аргоннського провідного обчислювального центру (Argonne Leadership Computing Facility, ALCF), призначеного для користувача центру Управління з науки Міністерства енергетики США. Перші користувачі дали нам уявлення про величезний потенціал Aurora. Ми з нетерпінням чекаємо, як широка наукова спільнота буде використовувати цю систему для перетворення своїх досліджень».

«Від моделювання надзвичайно складних фізичних систем до опрацювання величезних обсягів даних - Aurora прискорить відкриття, які поглиблять наше розуміння навколишнього світу». - Кетрін Райлі (Katherine Riley), директорка з науки ALCF в Аргоннській національній лабораторії

Aurora - один із перших у світі екзафлопсних суперкомп'ютерів, поряд із Frontier в Ок-Ріджській національній лабораторії Міністерства енергетики та El Capitan у Ліверморській національній лабораторії Міністерства енергетики. Машини DOE не тільки першими досягли екзафлопного рівня, а й наразі є трьома найшвидшими системами у світі.

«Для нас велика честь стати домом для одного з найпотужніших суперкомп'ютерів, коли-небудь створених у світі, - сказав директор Аргонна Пол Кернс (Paul Kearns). Розвиток екзафлопсних систем DOE - важливий крок у розвитку фундаментальної науки та зміцненні лідерства США в галузі високопродуктивних обчислень».

Aurora вже зарекомендувала себе як одна з провідних систем у світі з AI-продуктивності, посівши перше місце в бенчмарку HPL-MxP у листопаді 2024 року. Її передові можливості для AI-завдань використовуються вченими для відкриття нових матеріалів для батарей, розроблення нових ліків і прискорення досліджень у сфері термоядерної енергетики. Перед розгортанням команда під керівництвом Аргонна продемонструвала потенціал Aurora, використовуючи її для навчання AI-моделей для інноваційної системи проєктування білків.

«Великою метою Aurora є навчання великих мовних моделей для науки, - каже Рік Стівенс (Rick Stevens), заступник директора Аргоннської лабораторії з обчислень, довкілля та наук про життя. Наприклад, у рамках проєкту AuroraGPT ми створюємо науково-орієнтовану базову модель, яка може поширювати знання в багатьох галузях - від біології до хімії. Одна з цілей Aurora - дати дослідникам можливість створювати нові AI-інструменти, які допоможуть їм досягати прогресу так швидко, як вони можуть думати, а не так швидко, як їхні обчислення».

Серед перших проєктів Aurora - розробка високоточних моделей складних систем, таких як кровоносна система людини, ядерні реактори та наднові, для отримання нових знань про їхню поведінку. Крім того, її здатність обробляти величезні масиви даних має вирішальне значення для аналізу висхідних потоків даних, що надходять від таких масштабних дослідницьких установок, як Розширене джерело фотонів (APS) в Аргонні, що є призначеним для користувача центром Управління з науки Міністерства енергетики США, і Великий адронний колайдер у ЦЕРН.

«Проєкти, що виконуються на Aurora, являють собою одні з найамбітніших та найінноваційніших наукових розробок, що відбуваються сьогодні, - каже Кетрін Райлі (Katherine Riley), директор ALCF з науки. Від моделювання надзвичайно складних фізичних систем до обробки величезних обсягів даних - Aurora прискорить відкриття, які поглиблять наше розуміння навколишнього світу».

Розгортання Aurora є кульмінацією багаторічної співпраці. Створена в партнерстві з Intel і Hewlett Packard Enterprise (HPE), Aurora оснащена 63744 GPU і 84992 мережевими точками, що робить її однією з найбільших суперкомп'ютерних установок на сьогодні.

«Втілення в життя системи такого масштабу пов'язане з унікальними труднощами», - каже Сюзан Коглан (Susan Coghlan), директор проєкту ALCF в Аврорі. Це вимагає роботи з абсолютно новими технологіями в безпрецедентних масштабах. Те, що апарат повністю готовий до роботи та підтримки науки, свідчить про напружену роботу та досвід усіх учасників».

Щоб забезпечити готовність Aurora до наукових досліджень у перший же день її розгортання, систему було створено в рамках спільного процесу, званого спільним проєктуванням. Використовуючи цей підхід, команда Aurora розробила апаратне і наукове програмне забезпечення системи в тандемі, щоб оптимізувати продуктивність і зручність використання. Для цього знадобилися роки співпраці між ALCF, Intel, HPE і дослідниками по всій країні, які беруть участь у проєкті Міністерства енергетики з екзафлопсних обчислень (ECP) і програмі ALCF з ранніх наукових досліджень (ESP) Aurora.

Під час встановлення Aurora команди ECP і ESP запускали додатки для стрес-тестування апаратного забезпечення, одночасно оптимізуючи свої коди для максимально ефективної роботи в системі. У результаті десятки наукових застосунків, а також широкий спектр програмного забезпечення та інструментів програмування були готові для Aurora ще до запуску у виробництво.

«Частина процесу введення нового суперкомп'ютера в експлуатацію передбачає його тестування за допомогою реальних кодів для розв'язання реальних наукових завдань», - каже Калян Кумаран (Kalyan Kumaran), директор з технологій ALCF. Це ключ до досягнення нашої мети - забезпечити наукові можливості в перший же день після запуску нового суперкомп'ютера».

Тепер, коли Aurora запущений у виробництво, він почав підтримувати понад 70 різних наукових та інженерних проєктів. Серед них - проєкти з ESP, а також проєкти, які отримали обчислювальний час у рамках двох основних програм розподілу коштів Міністерства енергетики: Innovative and Novel Computational Impact on Theory and Experiment (INCITE) і ASCR Leadership Computing Challenge (ALCC).