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.
At Cannes Lions, NVIDIA Partners Reshape Advertising and Marketing With AI
Coherent Breaks Ground on Expanded Texas Facility, Scaling AI’s Optical Backbone
NVIDIA Accelerates Google DeepMind’s DiffusionGemma for Local AI
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.
