Новые суперкомпьютеры Лос-Аламоса на базе NVIDIA Vera: развитие агентного ИИ в науке
Национальная лаборатория Лос-Аламоса разворачивает системы Mission, Vision и Veritas для интеграции ИИ-агентов в процессы научного моделирования и исследований.
Национальная лаборатория Лос-Аламоса разворачивает системы Mission, Vision и Veritas для интеграции ИИ-агентов в процессы научного моделирования и исследований.
3 мин

Национальная лаборатория Лос-Аламоса (LANL) совместно с компаниями HPE и NVIDIA анонсировала создание трех новых суперкомпьютеров: Mission, Vision и Veritas. Эти системы будут построены на базе новейших процессоров NVIDIA Vera и предназначены для принципиально нового подхода к исследованиям — использования агентного искусственного интеллекта (agentic AI) в науке.
Долгое время суперкомпьютеры использовались преимущественно для сложных математических симуляций. Ученый задавал параметры, система проводила расчеты, а человек анализировал результаты. Теперь парадигма меняется. Лаборатория внедряет ИИ-агентов, которые способны самостоятельно выдвигать гипотезы, выбирать необходимые инструменты, запускать симуляции, анализировать полученные данные и корректировать следующие шаги исследования.

Изображение из источника
Аппаратной основой новых систем станет архитектура HPE Cray Supercomputing GX5000 в сочетании с платформой NVIDIA Vera Rubin. Система Mission, запуск которой запланирован на 2027 год, будет включать узлы с графическими ускорителями NVIDIA Rubin и 2300 автономных процессоров NVIDIA Vera. Система Veritas, которая появится первой и будет служить испытательным полигоном, получит около 1150 процессоров Vera. Связь между компонентами обеспечит сеть NVIDIA Quantum-X800 InfiniBand.
Переход на новую архитектуру обусловлен конкретными результатами. В ранних тестах процессоры Vera продемонстрировали семикратное превосходство в производительности при работе с URSA (Universal Research and Scientific Agent) — модульным фреймворком ИИ, разработанным LANL для помощи ученым. В традиционных задачах, таких как симуляция теплопередачи методом Монте-Карло (проект Branson), новые чипы превзошли процессоры архитектуры x86, используемые в текущем суперкомпьютере Crossroads, более чем в три раза.

From Materials Simulation to Experimental Astronomy, New NVIDIA AI Software Unlocks Scientific Discoveries
Такой скачок производительности стал возможен благодаря кастомным ядрам Olympus, использованию памяти LPDDR5 и быстрой внутричиповой шине. Один процессор Vera предоставляет в четыре раза больше памяти на ядро и в шесть раз больше памяти на узел по сравнению с односокетными решениями на базе x86. Для научных задач, где пропускная способность памяти часто становится узким местом, это критически важное улучшение.
Особого внимания заслуживает подход к разработке этих систем. Все суперкомпьютеры лаборатории создавались методом совместного проектирования (co-design). Аппаратные архитекторы, разработчики системного программного обеспечения, математики и ученые из профильных областей работали вместе. Это гарантирует, что конфигурация вычислительных кластеров продиктована реальными научными задачами, а не стремлением получить высокие баллы в абстрактных синтетических тестах.
В перспективе разделение систем позволит лаборатории решать разные классы задач. Mission заменит систему Crossroads и возьмет на себя закрытые рабочие нагрузки, связанные с национальной безопасностью. Vision станет ресурсом для фундаментальной науки: материаловедения, ядерной физики, энергетического моделирования и биомедицины. Внедрение автономных ИИ-агентов в такие масштабные вычислительные комплексы может значительно сократить время между выдвижением научной гипотезы и ее экспериментальным или расчетным подтверждением.
Переход научных суперкомпьютеров на специализированные процессоры NVIDIA Vera знаменует сдвиг от классических ручных вычислений к исследованиям, управляемым автономными ИИ-агентами.
Архитектура новых суперкомпьютеров создавалась методом совместного проектирования (co-design), где реальные научные задачи диктовали аппаратные решения, отодвигая на второй план стандартные синтетические бенчмарки.