A Intel anunciou, durante a conferência anual ISC23 em Hamburgo, na Alemanha, que o seu supercomputador Aurora irá criar uma série de modelos generativos de IA, do tipo ChatGPT, porém desenvolvidos pelo Argonne National Laboratory especificamente para a comunidade de pesquisa científica.
De acordo com o diretor associado do laboratório Argonne, Rick Stevens, que divide o projeto do supercomputador com a Intel e a Hewlett-Packard, a ideia é utilizar o potencial da máquina "para produzir um recurso que pode ser usado para ciência com aplicação no âmbito dos laboratórios do Departamento de Energia e em colaboração com outros”.
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O resultado do esforço conjunto dará origem a não apenas um, mas vários modelos generativos de IA para utilização em pesquisa. Para isso, serão treinados em textos gerais, códigos e dados científicos estruturados de Biologia, Química, Ciência dos Materiais, Física, Medicina e outras fontes.
Como serão os modelos generativos feitos no Aurora?
Os modelos Aurora genAI representam seis vezes mais que os do ChatGPT.Fonte: Intel
Chamados de Aurora genAI, os futuros modelos de IA podem chegar a um trilhão de parâmetros, que são as variáveis ajustáveis que determinam como o modelo processa e responde aos inputs. Segundo a Intel, isso é quase o dobro dos modelos usados para treinar o PaLM do Google e quase seis vezes mais que os do GPT-3 da OpenAl.
Esses modelos generativos serão utilizados em aplicações científicas variadas, como: design de moléculas e materiais, e síntese de conhecimento em milhões de fontes para experimentos em Biologia de Sistemas, Química de Polímeros e Materiais Energéticos, Ciência do Clima e Cosmologia. Os modelos também serão usados para acelerar a produção de medicamentos para o câncer e outras doenças.
Na conferência, a Intel confirmou a entrega física de mais de 10 mil blades para o supercomputador Aurora. A empresa também informou que o sistema completo do Aurora, construído com supercomputadores HPE Cray EX, terá 63.744 GPUs e 21.248 CPUs e 1.024 nós de armazenamento DAOS.
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