La empresa de software de inteligencia artificial trabajará con investigadores de la comunidad informática de alto rendimiento para analizar big data para simular pandemias futuras y otras áreas.
Imagen: iStockphoto / niplot
El Centro Nacional de Computación Científica de Investigación de Energía en el Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley, en colaboración con Argonne Leadership Computing Facility, se está asociando con Codeplay Software con sede en el Reino Unido para mejorar las capacidades de compilación de GPU para NVIDIA.
Esta colaboración ayudará a los usuarios de NERSC y ALCF, junto con los investigadores de la comunidad informática de alto rendimiento, a producir aplicaciones de alto rendimiento que sean portátiles en arquitecturas informáticas de varios proveedores.
VER: Investigación: Computación cuántica en la empresa; proveedores clave, beneficios anticipados e impacto (TechRepublic Premium)
Hoy en día, la mayoría del software de inteligencia artificial, incluso para automóviles, se desarrolla utilizando procesadores gráficos diseñados para videojuegos, según Codeplay. La compañía proporciona herramientas diseñadas para permitir que el software sea acelerado por procesadores gráficos o los últimos procesadores de inteligencia artificial especializados.
Las GPU NVIDIA A100 impulsarán la supercomputadora de próxima generación de NERSC, Perlmutter, dijo Codeplay. Las supercomputadoras NERSC son utilizadas para la investigación científica por investigadores que trabajan en diversas áreas como energía alternativa, medio ambiente, alta energía y física nuclear, informática avanzada, ciencia de materiales y química.
Habilitar tratamientos y estrategias para combatir la pandemia
Durante el año pasado, 20 equipos de investigación participaron en simulaciones de COVID-19 para su análisis y desarrollo de soluciones para combatir el virus, dijo Codeplay. Las supercomputadoras ALCF permiten la investigación científica y la ingeniería al ofrecer recursos de supercomputación y experiencia práctica a la comunidad investigadora.
Estos sistemas han ayudado a promover la informática científica en una variedad de áreas a través de la convergencia de métodos de simulación, ciencia de datos y aprendizaje automático.
Las simulaciones han acelerado el desarrollo de tratamientos y estrategias para ayudar a combatir el virus COVID-19.
VER: La guía del CIO sobre computación cuántica (PDF gratuito) (TechRepublic)
El poder del código abierto
Hoy en día, el modelo de programación estándar abierto SYCL admite una variedad de aceleradores a través de múltiples implementaciones, dijo Codeplay. SYCL contará con el apoyo de la próxima supercomputadora de exaescala Aurora del Departamento de Energía y, con este trabajo, se puede utilizar con Perlmutter para ayudar a los desarrolladores y usuarios de aplicaciones científicas a ser más productivos, según Codeplay.
«Con miles de usuarios y una amplia gama de aplicaciones que utilizan los recursos de NERSC, debemos admitir una amplia gama de modelos de programación», explicó Brandon Cook, especialista en rendimiento de aplicaciones de NERSC, en un comunicado. «Además de los enfoques basados en directivas, vemos los enfoques modernos basados en el lenguaje C ++ para la programación de aceleradores, como SYCL, como un componente importante de nuestra oferta de entorno de programación para los usuarios de Perlmutter».
«Como modelo de programación clave para el próximo sistema de exaescala de Argonne, SYCL y DPC ++ beneficiarán a la comunidad DOE en general al brindar portabilidad de modelos de programación de aceleradores en las instalaciones informáticas del DOE», dijo Andrew Richards, fundador y director ejecutivo de Codeplay Software, en un comunicado.
«Estamos encantados de ver que los laboratorios nacionales de EE. UU. Adoptan el estándar de programación SYCL y proporciona a los científicos que desarrollan C ++ acelerado una plataforma de software estandarizada», dijo Richards.
El uso de computación de alto rendimiento (HPC) en el modelado de datos, inteligencia artificial y análisis ya ha superado significativamente las expectativas, dijo Codeplay. Pero la próxima década verá un crecimiento explosivo en capacidad y rendimiento, logrado con nuevos procesadores especiales y programabilidad de software estándar de la industria.
Hoy en día, muchas empresas de semiconductores y procesadores tienen su propia arquitectura de procesadores especializados sintonizados para funciones complejas de IA. Las últimas aplicaciones de inteligencia artificial utilizan redes neuronales para habilitar aplicaciones de aprendizaje automático, y estos procesadores permiten que las operaciones de NN se realicen con mayor eficiencia, según la compañía.
Sin embargo, a medida que el diseño del procesador intenta ponerse al día con las necesidades de IA, la investigación continúa evolucionando, ampliar las necesidades de procesamiento del hardware y el software subyacentes pueden progresar de forma independiente es crucial para competir.
Codeplay es «un gran creyente en los estándares abiertos», dijo Richards. La compañía ha desarrollado una gama de productos denominada ComputeSuite que tiene como objetivo cerrar la brecha entre los últimos procesadores de inteligencia artificial y los desarrolladores de aplicaciones de inteligencia artificial utilizando interfaces estándar abiertas establecidas.
Boletín de datos, análisis e inteligencia artificial
Conozca las últimas noticias y las mejores prácticas sobre ciencia de datos, análisis de big data e inteligencia artificial.
Entregado los lunes
Regístrate hoy
