Stony Brook University otrzymało 13,77 mln dolarów grantu od NSF na budowę superkomputera. Maszyna z układami Ampere i Qualcomm ma zdemokratyzować dostęp do AI.
W skrócie:
- National Science Foundation przyznała Stony Brook University 13,77 mln dolarów na superkomputer, który ma poszerzyć dostęp do zaawansowanych badań nad sztuczną inteligencją.
- System jako pierwszy w środowisku akademickim wykorzysta energooszczędne procesory AmpereOne® M oraz akceleratory AI od Qualcomm, znane dotąd z komercyjnych chmur.
- Projekt ma wspierać naukowców z dziedzin takich jak genomika i lingwistyka, a także badaczy i studentów z mniejszych ośrodków akademickich, którzy dotąd mieli ograniczony dostęp.
Prawie 14 milionów dolarów na stół. Tyle amerykańska National Science Foundation (NSF) wyłożyła na projekt, który może realnie zmienić układ sił w akademickim świecie sztucznej inteligencji. Stony Brook University, we współpracy z University at Buffalo, dostał zielone światło – i potężne finansowanie – na budowę oraz wdrożenie superkomputera, jakiego w murach uczelni jeszcze nie było. Cel jest prosty, choć piekielnie ambitny: zakończyć erę, w której dostęp do największej mocy obliczeniowej był zarezerwowany dla garstki wybrańców z największych ośrodków badawczych. To nie jest po prostu kolejna maszyna. To manifest.
Dlaczego ten superkomputer jest inny niż wszystkie?
Na papierze wszystko wygląda jak standardowa inwestycja w cyberinfrastrukturę. Ale diabeł, jak zawsze, tkwi w szczegółach. Nowy system, który powstanie w ramach Instytutu Zaawansowanych Nauk Obliczeniowych (IACS) na Stony Brook, będzie działał w oparciu o architekturę, która do tej pory była domeną komercyjnych gigantów chmurowych. Mowa o energooszczędnych procesorach AmpereOne® M (opartych na architekturze RISC) oraz akceleratorach inferencyjnych Qualcomm® Cloud AI. To pierwszy raz, gdy taka kombinacja trafia do środowiska akademickiego.
Co to oznacza w praktyce? Przede wszystkim radykalne obniżenie kosztów i zużycia energii, co jest kluczowe dla szerokiej dostępności. Jak ujął to Jeff Wittich, Chief Product Officer w Ampere: “AmpereOne® M zapewnia wydajność, pamięć i ślad energetyczny wymagane przez nowoczesne obciążenia badawcze – pomagając zdemokratyzować dostęp do AI i nauki opartej na danych poprzez obniżenie barier dla obliczeń na dużą skalę”. Innymi słowy, badacze nie będą potrzebowali zaawansowanych umiejętności programistycznych, by wycisnąć z maszyny maksimum. Ma być wydajnie, tanio i – co najważniejsze – prosto. To otwiera drzwi dla tych, którzy mają genialne pomysły, ale dotąd brakowało im zaplecza.
Kto skorzysta na tej technologicznej rewolucji?
Projekt od początku był pomyślany jako narzędzie włączające. Zamiast celować w tradycyjne dziedziny, które od lat dominują w świecie superkomputerów (jak fizyka cząstek elementarnych czy astrofizyka), twórcy skupiają się na obszarach, które dopiero niedawno weszły do gry o wysoką stawkę obliczeniową. Mowa tu przede wszystkim o naukach przyrodniczych, genomice, bioinformatyce i lingwistyce komputerowej. To właśnie tam odbywa się dziś cicha rewolucja napędzana przez AI.
Co więcej, inicjatywa ma wymiar regionalny i krajowy. Nikolay Simakov z University at Buffalo podkreśla, że celem jest “rozszerzenie krajowej cyberinfrastruktury na dyscypliny naukowe, które przed boomem na AI nie były intensywnie wykorzystujące obliczenia o wysokiej wydajności, a także na uniwersytety spoza grupy R1 (największych jednostek badawczych)”. Robert J. Harrison, dyrektor IACS, dodaje, że strategia jest wielowarstwowa i obejmuje wszystkich – od licealistów stawiających pierwsze kroki w nauce po profesorów przesuwających granice wiedzy. To prawdziwa demokratyzacja w działaniu, a nie tylko w PR-owych sloganach.
Jaki jest cel strategiczny tej inwestycji?
Wydanie blisko 14 milionów dolarów z publicznych pieniędzy to nie fanaberia. To element większej, narodowej strategii. Projekt bezpośrednio wpisuje się w misję prowadzonej przez NSF inicjatywy National Artificial Intelligence Research Resource (NAIRR), której celem jest stworzenie ogólnokrajowego zasobu badawczego AI. Chodzi o to, by Stany Zjednoczone utrzymały pozycję lidera w globalnym wyścigu technologicznym, ale robiły to w sposób zrównoważony – dając narzędzia nie tylko korporacjom, ale też sektorowi publicznemu.
Zaangażowanie gigantów technologicznych, takich jak Qualcomm, nie jest przypadkowe. “Nasze technologie umożliwiają płynną integrację z szeroką gamą aplikacji, pozwalając badaczom i studentom na łatwe wykorzystanie zaawansowanych możliwości AI” – komentuje dr Richard Lethin z Qualcomm Technologies. To symbioza: uniwersytety zyskują dostęp do najnowszych rozwiązań, a firmy technologiczne mogą testować swoje produkty w wymagającym środowisku badawczym i kształcić przyszłe kadry. Fundusze pokryją zakup sprzętu i pierwszy rok działalności. Jeśli projekt się sprawdzi – a wszystko na to wskazuje – finansowanie operacyjne zostanie przedłużone na pięć lat. To wystarczająco dużo czasu, by udowodnić, że wielka nauka nie musi być elitarna.