Le 27 mai 2021, le géant technologique NVIDIA et le National Energy Research Scientific Computing (NERSC) ont mis en service ce qu’ils appellent le superordinateur d’IA le plus rapide du monde. Nommé d’après Saul Perlmutter, astrophysicien au Lawrence Berkley National Laboratory, le « Perlmutter » est présenté comme le superordinateur le plus rapide pour effectuer des tâches liées à l’intelligence artificielle (IA).
Le responsable du marketing produit de NVIDIA a révélé les détails du Perlmutter dans un article de blog officiel. Harris a déclaré que Perlmutter « est le système le plus rapide de la planète » pour le traitement des charges de travail, notamment les mathématiques en précision mixte 16 et 32 bits utilisées dans diverses applications d’intelligence artificielle.
Cependant, dans un premier temps, Perlmutter sera chargé de créer la plus grande carte 3D jamais réalisée de notre univers avant de passer à d’autres projets basés sur l’IA à l’avenir. En outre, les chercheurs ajouteront encore davantage de puissance de calcul d’IA au système plus tard cette année, dans le cadre de la deuxième phase de son développement.
« Dans un projet, le superordinateur aidera à assembler la plus grande carte en 3D de l’univers visible à ce jour. Il traitera les données de l’instrument spectroscopique d’énergie noire (DESI), une sorte de caméra cosmique qui peut capturer jusqu’à 5 000 galaxies en une seule exposition », écrit Dion Harris dans l’article de blog.
Pour ce qui est de la partie interne des ordinateurs, le Perlmutter est équipé de 6 144 GPU NVIDIA A100 Tensor Core.
Dédié à l’IA et la recherche
Ainsi, plus de 6 000 GPU Nvidia alimenteront le système afin de traiter certaines des tâches d’IA les plus complexes. Il devrait permettre à plus de 7 000 chercheurs du NERSC d’accéder à quatre exaflops de performances de calcul en précision mixte pour des recherches scientifiques basées sur l’IA.
« Les superordinateurs traditionnels peuvent à peine gérer les mathématiques nécessaires pour générer des simulations de quelques atomes sur quelques nanosecondes avec des programmes tels que Quantum Espresso. Mais en combinant leurs simulations très précises avec l’apprentissage automatique, les scientifiques peuvent étudier un plus grand nombre d’atomes sur des périodes plus longues », a déclaré Wahid Bhimji, responsable par intérim de l’équipe des services de données et d’analyse du NERSC.
