Hạ tầng AI Tốt nhất trong lĩnh vực 1 cái HPC Công cụ AI

Các nhóm nghiên cứu AI tại các công ty công nghệ lớn sử dụng các cụm HPC để huấn luyện các mô hình nền tảng với hàng trăm tỷ tham số. Nhiệm vụ này bao gồm việc phân phối mô hình và các bộ dữ liệu văn bản khổng lồ trên hàng nghìn GPU. Các kết nối liên thông tốc độ cao của hệ thống HPC rất quan trọng để đồng bộ hóa gradient và các tham số mô hình giữa các nút, một quá trình sẽ chậm đến mức không thể thực hiện được trên cơ sở hạ tầng đám mây tiêu chuẩn. Điều này cho phép huấn luyện một mô hình tiên tiến trong vài tuần thay vì nhiều năm.

Một nhà nghiên cứu tin sinh học tại một công ty dược phẩm sử dụng môi trường HPC để chạy các mô phỏng động lực học phân tử phức tạp. Các mô phỏng này mô hình hóa sự tương tác giữa các hợp chất thuốc tiềm năng và protein mục tiêu, một quá trình đòi hỏi tính toán song song khổng lồ. Bằng cách tận dụng hàng trăm GPU trên một cụm HPC, nhà nghiên cứu có thể mô phỏng hàng nghìn tương tác hợp chất trong một ngày, đẩy nhanh đáng kể việc xác định các ứng cử viên thuốc hứa hẹn và giảm sự phụ thuộc vào các thí nghiệm vật lý tốn kém và tốn thời gian.

Các nhà khoa học khí hậu tại một phòng thí nghiệm nghiên cứu quốc gia sử dụng một cơ sở siêu máy tính, một dạng của HPC, để xây dựng các mô hình có độ phân giải cao về hệ thống khí hậu của Trái đất. Các mô hình này chia địa cầu thành một lưới mịn và mô phỏng vật lý khí quyển và đại dương trong nhiều thập kỷ. Điều này đòi hỏi hàng petabyte dữ liệu và tính toán lớn, bền vững. Cụm HPC cho phép họ chạy các tập hợp mô phỏng để đánh giá sự không chắc chắn và dự đoán tác động của biến đổi khí hậu với độ chính xác cao hơn, cung cấp dữ liệu quan trọng cho các nhà hoạch định chính sách.

Một nhóm kỹ sư ô tô sử dụng một cụm HPC chuyên dụng để huấn luyện các mô hình học sâu cho xe tự lái. Họ cung cấp hàng petabyte dữ liệu cảm biến (camera, LiDAR, radar) vào hệ thống để huấn luyện các mô hình có thể nhận thức môi trường một cách chính xác. Khả năng xử lý song song của cụm HPC là cần thiết để lặp lại các kiến trúc mạng nơ-ron phức tạp và huấn luyện chúng trên bộ dữ liệu khổng lồ này. Quá trình này cải thiện đáng kể sự an toàn và độ tin cậy của hệ thống lái xe tự động trước khi được thử nghiệm trên đường công cộng.

Các nhà phân tích định lượng tại một ngân hàng đầu tư sử dụng dịch vụ HPC dựa trên đám mây để chạy các mô phỏng Monte Carlo quy mô lớn để đánh giá rủi ro. Các mô phỏng này mô hình hóa hàng nghìn kịch bản thị trường tiềm năng để đánh giá rủi ro của các danh mục tài chính phức tạp. Nhiệm vụ này vốn có tính song song, làm cho nó hoàn toàn phù hợp với kiến trúc HPC. Bằng cách phân phối các phép tính trên hàng nghìn lõi, ngân hàng có thể nhận được kết quả trong vài phút thay vì vài giờ, cho phép đưa ra các quyết định giao dịch kịp thời và sáng suốt hơn.

Một viện nghiên cứu di truyền học xử lý lượng lớn dữ liệu giải trình tự DNA bằng cách sử dụng một cụm HPC tại chỗ. Quy trình phân tích bao gồm việc sắp xếp hàng tỷ đoạn đọc DNA ngắn vào một bộ gen tham chiếu, một nhiệm vụ vừa tốn nhiều dữ liệu vừa đòi hỏi tính toán cao. Hệ thống tệp song song của hệ thống HPC cung cấp quyền truy cập dữ liệu tốc độ cao, trong khi các nút tính toán của nó hoạt động song song để xử lý dữ liệu. Điều này cho phép các nhà nghiên cứu phân tích toàn bộ các nhóm dân số một cách nhanh chóng, đẩy nhanh việc khám phá các dấu hiệu di truyền cho các bệnh.