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美国国家科学基金会授予SDSC 500万美元用于开发创新人工智能资源

“旅行者”将成为国家科学基金会使用先进研究技术的资源组合的一部分

Voyager是由加州大学圣地亚哥分校的圣地亚哥超级计算机中心(SDSC)开发的高性能创新资源,用于在广泛的科学和工程领域进行人工智能研究。来源:SDSC/加州大学圣地亚哥分校的本·托洛

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  • Jan Zverina

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美国国家科学基金会(NSF)向加州大学圣地亚哥分校的圣地亚哥超级计算机中心(SDSC)提供了500万美元的资金,用于开发一种高性能资源,用于在广泛的科学和工程领域进行人工智能(AI)研究。被称为“航行者”号,该系统将是NSF资源组合中第一个可用的同类系统。除了500万美元的收购奖励外,预计还将有等额的资金用于支持社区参与和资源的运营。

这个奖项是美国国家科学基金会4000万美元的资助计划旨在扩大该机构的创新计算资源组合,利用快速变化的技术。

凭借专为深度学习(DL)操作和人工智能工作负载优化的创新系统架构,“航行者”号将为研究人员提供一个机会,利用成熟的深度学习框架,如PyTorchMXNet,Tensorflow这包括用于交通信号等图像分类的卷积神经网络;生成对抗网络,这是一种机器学习(ML)模型,其中两个神经网络相互竞争,以生成在统计上与真实数据难以区分的合成数据。研究人员还可以使用专门为其构建的软件工具和库开发自己的人工智能技术“航行者”号

在此之前“航行者”号SDSC于2019年10月成立了人工智能技术实验室(AITL),为杠杆化提供了一个框架“航行者”号促进新的行业合作,旨在探索新兴的人工智能和机器学习技术用于科学和工业用途,同时帮助培养下一代劳动力。

美国国家科学基金会高级网络基础设施办公室代理主任艾米·弗里德兰德说:“这些奖项代表了一套互补的先进计算能力和服务,旨在为许多领域的新基础研究提供支持。”“NSF在先进和创新计算方面的长期投资,响应了所有科学和工程领域进行的计算和数据密集型研究的快速发展和扩展。”

SDSC数据赋能科学计算部门负责人、该项目首席研究员Amitava Majumdar表示:“对人工智能优化硬件的严格评估引起了整个人工智能研究社区的浓厚兴趣。“航行者”号项目。“SDSC一直走在部署创新先进计算和数据系统的前沿。SDSC研究人员与计算科学领域的研究人员密切合作,在这些新兴架构上实现和优化应用程序。”

“机器学习技术正迅速在众多科学领域变得越来越普遍,从天体物理学到药物发现,甚至是社会科学,”SDSC主任迈克尔·诺曼指出,他同时也是加州大学圣地亚哥分校计算天体物理学实验室的主任。”“航行者”号将极大地促进高性能计算社区对这样一个专门为人工智能构建的系统如何用于推进计算科学和工程研究的理解。”

联合主要研究人员包括加州大学圣地亚哥分校的化学和生物化学教授、国家生物医学计算资源主任Rommie Amaro;加州大学圣地亚哥分校物理学教授哈维尔·杜阿尔特。SDSC的合作项目负责人是Robert Sinkovits,负责科学应用;以及数据分析主管Mai Nguyen。

数据中心在SDSC的准备和建设“航行者”号预计将于2021年上半年开始。NSF的奖项结构为一个为期三年的“试验台”阶段,由一组选定的研究团队参与,然后是一个为期两年的阶段,在这个阶段,该系统将使用NSF批准的分配过程更广泛地使用。主要设计规格“航行者”号稍后会公布。

“航行者”号的技术合作伙伴和系统集成商是超微。超微总裁兼首席执行官Charles Liang表示:“我们很高兴支持SDSC, SDSC是高性能计算领域的先驱,进行开创性的研究,并寻求创新的方法来利用新的人工智能解决方案来改善科学和工程。”““航行者”号人工智能实验可以为科学和研究界提供复杂和优化的设计工具,以创建下一代人工智能解决方案。超微期待着支持SDSC多年的科学探索,并与学术界进行进一步的合作,许多重要的计算进步正在进行中。”

SDSC的研究人员和合作者将与少数研究团队密切合作,探索和评估的性能“航行者”号的硬件、专用编译器和系统库。教育、推广和培训活动包括半年一次的研讨会,它将把团队聚集在一起,分享经验教训,并开发知识和最佳实践,以通知在分配阶段将被授予访问权限的未来研究人员。的“航行者”号外部顾问委员会将协助招募早期用户,并为项目提供指导。

旅行者用例:粒子碰撞

粒子加速器,比如欧洲核子研究中心大型强子对撞机(LHC),生成大量的数据。LHC的ATLAS和CMS探测器探测到的事件中有99%以上是由它们发现的希格斯玻色子,立即被丢弃,但仍产生了许多pb的数据供进一步分析。

哈维尔·杜阿尔特(Javier Duarte)是加州大学圣地亚哥分校物理科学部的教授“航行者”号该项目使用人工智能(AI)技术来触发、事件重建和LHC实验的数据分析,包括识别希格斯玻色子衰变候选者。Duarte将训练人工智能算法“航行者”号提高粒子识别和事件重建与研究“航行者”号的基于软件的数据处理管道触发步骤加速推理。

对于触发,机器学习(ML)提高了信号选择效率,同时降低了接受背景事件的误报率。对于数据分析,各种ML算法(包括密集、卷积、循环和图神经网络)被用于将每个事件分类为信号或背景,并识别粒子签名,如希格斯玻色子衰变候选。Duarte对在专用硬件上的快速实现特别感兴趣“航行者”号

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