Aempresa de tecnologia avançada SpiNNcloud fechou um acordo para fornecer um supercomputador inspirado no cérebro à Universidade de Leipzig. Essa iniciativa marca um passo significativo rumo à computação para pesquisa de pequenas moléculas na medicina personalizada.
O sistema usa cerca de 650 mil núcleos e é o maior do tipo a ser implantado especificamente para descoberta de medicamentos.
Discutindo as capacidades
O sistema de 4320 chips é baseado na segunda geração do hardware SpNNaker, inspirado no cérebro, comercializado pela SpiNNcloud. Ele será usado para simular proteínas para pesquisas em medicina personalizada.
O SpiNNcloud Server System pode simular até 10,5 bilhões de neurônios para IA, HPC e outras aplicações. Criado por Steve Furber, que projetou a arquitetura ARM original, o sistema é baseado na geração atual de chips e utiliza uma infinidade de processadores de baixo consumo para computar IA e cargas de trabalho com eficiência.
“A arquitetura do SpiNNcloud Server System torna possível a triagem de bilhões de moléculas in silico com um design de supercomputador inspirado no cérebro”, disse Christian Mayr, cofundador do SpiNNcloud.
“Originalmente dedicado à simulação de redes neurais biológicas, o SpiNNcloud Server System é adaptado para execução massivamente paralela de cargas de trabalho de computação pequenas e heterogêneas, com 10 milhões de processadores ARM geralmente programáveis com muitos aceleradores DNN dedicados”, ele continuou.
Mayr ainda destacou as capacidades do sistema em termos de triagem.
“Um protótipo de rede neural permite a triagem de 20 bilhões de moléculas em menos de uma hora, duas ordens de magnitude mais rápido do que em 1.000 núcleos de CPU”, disse ele.
Sobre a arquitetura
O sistema SpiNNcloud utiliza uma arquitetura de 48 chips SpiNNaker2 por placa de servidor. Cada um deles contém 152 núcleos baseados em ARM, juntamente com aceleradores especializados.
Graças a esse design, o sistema pode realizar estimulações complexas com menor consumo de energia, em comparação aos sistemas tradicionais baseados em GPU. Essa energia é vital para aplicações onde o consumo de energia e o resfriamento são fatores limitantes.
“Nossa arquitetura de computação inspirada no cérebro é especialmente adequada para implantar algoritmos eficientes que exigem escassez dinâmica e paralelismo extremo”, disse Hector Gonzalez, cofundador e CEO da SpiNNcloud.
"Nossos sistemas são 18 vezes mais eficientes em termos de energia do que as GPUs atuais e estão sendo utilizados por instituições líderes na Europa e nos EUA. A implantação em Leipzig demonstra a flexibilidade dos nossos sistemas, bem como a adoção contínua da tecnologia para desempenho e eficiência energética incomparáveis", afirmou.
Um pico no futuro
De uma perspectiva mais ampla, o SpiNNcloud está impulsionando a próxima geração de algoritmos de IA Gen, permitindo um caminho radicalmente mais eficiente para o aprendizado de máquina por meio da escassez dinâmica.
Em vez de depender de modelos densos tradicionais — onde o mesmo conjunto fixo de recursos é sempre usado — avanços recentes estão mudando para uma escassez dinâmica extrema, onde apenas um subconjunto de vias neurais é ativado dependendo da entrada.
Essa mudança está abrindo as portas para arquiteturas inteiramente novas para modelos de base de IA, ao mesmo tempo em que aborda as crescentes demandas de energia causadas pelas tendências convencionais de dimensionamento de IA.
Fonte: interestingengineering
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