Запуск крупномасштабного сервиса вывода ИИ для открытой науки в лаборатории Argonne National Laboratory

Гонка за создание более крупных моделей ИИ доминировала в заголовках в течение многих лет, но одна из самых больших проблем в научных вычислениях осталась в значительной степени нерешенной: как исследователи могут фактически использовать передовые системы ИИ в крупном масштабе без создания собственной дорогой инфраструктуры.

Это проблема, которую лаборатория Argonne National Laboratory теперь направлена решить с запуском того, что она описывает как первый крупномасштабный сервис вывода ИИ, предназначенный специально для открытой науки.

Эта новая служба, разработанная через Argonne Leadership Computing Facility (ALCF), предоставляет исследователям доступ к облачным крупным языковым моделям, научным фундаментальным моделям и системам компьютерного зрения, работающим напрямую на высокопроизводительной вычислительной инфраструктуре Argonne. Вместо того, чтобы обучать свои собственные модели или управлять специализированными кластерами оборудования, ученые могут подключиться к общей платформе вывода, оптимизированной для крупномасштабных исследовательских рабочих процессов.

Почему вывод ИИ имеет значение для науки

Большая часть разговора об ИИ сосредоточена вокруг обучения моделей, но вывод – это то место, где системы ИИ становятся практически полезными. Вывод ИИ – это этап, на котором обученные модели анализируют данные, генерируют прогнозы, интерпретируют результаты или помогают в принятии решений в реальном времени.

Для научных исследований вывод может существенно ускорить темп экспериментов. Огромные наборы данных из ускорителей частиц, телескопов, экспериментов по слиянию, проектов геномики и молекулярных симуляций часто перегружают традиционные аналитические конвейеры. Системы вывода ИИ могут быстро интерпретировать эти наборы данных, помогая исследователям выявить закономерности или аномалии, которые в противном случае потребовали бы недель или месяцев, чтобы обнаружить.

Новая служба Argonne предназначена для устранения значительного узкого места, сделав передовые возможности вывода доступными в качестве централизованного ресурса, а не требуя от каждой организации развертывания собственного стека ИИ.

Майкл Папка, директор ALCF, описал эту инициативу как сдвиг от простого предложения сырой вычислительной мощности к предоставлению интегрированных научных услуг, оснащенных ИИ.

Национальная инфраструктура ИИ для исследований

Служба вывода тесно связана с более широкой миссией Министерства энергетики США Genesis Mission, национальной инициативой, направленной на ускорение научных открытий посредством инфраструктуры, управляемой ИИ. Миссия направлена на соединение суперкомпьютеров, научных инструментов и крупномасштабных наборов данных в единую экосистему ИИ, способную поддерживать исследования следующего поколения.

Система Argonne уже поддерживает исследователей из нескольких лабораторий Министерства энергетики США, включая Брукхейвенскую национальную лабораторию, Лоуренс-Берклискую национальную лабораторию, Ок-Риджскую национальную лабораторию и Лос-Аламосскую национальную лабораторию. Более широкая концепция заключается в создании взаимосвязанной национальной исследовательской платформы, где инструменты ИИ, экспериментальные данные и суперкомпьютерные ресурсы могут работать вместе без проблем.

Это особенно важно, поскольку научные задачи ИИ все чаще включают агентные рабочие процессы, в которых модели повторно взаимодействуют с симуляционными системами, базами данных и аналитическими инструментами. Эти рабочие процессы могут генерировать огромный объем токенов и вычислительных затрат, когда они запускаются на коммерческих платформах ИИ. Инфраструктура Argonne предназначена для поддержки этих рабочих процессов внутри для научных приложений.

Технология, лежащая в основе платформы

Служба предоставляет доступ к нескольким семействам моделей, включая модели Gemma от Google (GOOGL ), семейство LLaMA от Meta и системы GPT-OSS от OpenAI, а также научные фундаментальные модели и внутренние системы, такие как AuroraGPT.

AuroraGPT особенно примечателен, поскольку представляет собой более широкую амбицию Argonne по созданию систем ИИ, обученных специально на научной литературе, наборах данных и многомодальных исследовательских входных данных. Проект исследовал чрезвычайно крупномасштабные архитектуры, оптимизированные для научного рассуждения и сред вычислений с высоким быстродействием.

Инфраструктура работает на выделенных системах ALCF, включая Sophia и Metis, с запланированным расширением на системы, оснащенные NVIDIA (NVDA ), названные Tara и Minerva.

За пределами чат-ботов: реальные научные приложения

Хотя общественный разговор об ИИ часто вращается вокруг разговорных помощников, фокус Argonne находится твердо на ускорении исследований.

В исследованиях по слиянию энергии модели вывода могут контролировать поведение плазмы в реальном времени и потенциально предсказывать сбои, прежде чем они произойдут. В астрономии и физике частиц системы ИИ могут анализировать огромные потоки данных телескопов или коллайдеров, чтобы более эффективно выявлять редкие события. В химии и материаловедении системы вывода могут координировать сложные молекулярные симуляции и автоматизировать крупномасштабные вычислительные рабочие процессы.

Одним из примеров, подчеркнутых Argonne, является ChemGraph, ИИ-ориентированная структура, предназначенная для упрощения рабочих процессов молекулярной симуляции. Система использует повторные взаимодействия вызова инструментов ИИ для координации симуляций, анализа данных и итеративных экспериментов в более связанном рабочем процессе.

Более широкое последствие заключается в том, что научные вычисления эволюционируют от изолированных суперкомпьютерных задач в непрерывно интерактивные среды исследований, оснащенные ИИ.

Растущая роль Argonne в инфраструктуре ИИ

Основанная в 1946 году, лаборатория Argonne National Laboratory долгое время была одним из наиболее важных научных исследовательских учреждений США, особенно в области высокопроизводительных вычислений, энергетических систем, материаловедения и ядерных исследований. Лаборатория работает под руководством Министерства энергетики США и сыграла центральную роль в нескольких поколениях американских инициатив суперкомпьютеров.

В последние годы Argonne стала все более влиятельной в разработке ИИ для науки через проекты, связанные с экзаскальными вычислениями и крупными научными фундаментальными моделями. Сам ALCF содержит некоторые из наиболее передовых вычислительных систем страны, включая Aurora, одну из самых быстрых суперкомпьютеров в мире.

Запуск службы вывода отражает более крупный переход, происходящий как в академии, так и в корпоративных вычислениях: переход от отдельных моделей ИИ к интегрированным платформам инфраструктуры ИИ, способным поддерживать непрерывные, крупномасштабные рабочие нагрузки рассуждений.

Для научных исследований этот переход мог бы существенно сократить временной интервал между генерацией сырых данных и значимым открытием.