Argonne Ulusal Laboratuvarı, Açık Bilim için Büyük Ölçekli AI İnferans Hizmetini Başlattı

Yıllarca süren daha büyük AI modelleri inşa etme yarışması haber başlıklarını domine etti, ancak bilimsel hesaplamanın en büyük zorluklarından biri büyük ölçüde çözülmeden kaldı: araştırmacılar nasıl gelişmiş AI sistemlerini kendi altyapısını inşa etmeden büyük ölçekte kullanabilirler.

Bu sorun, Argonne Ulusal Laboratuvarı tarafından şimdi çözülüyor. Açık bilim için özel olarak tasarlanmış ilk büyük ölçekli AI inferans hizmetinin lansmanıyla birlikte çözülüyor.

Yeni hizmet, Argonne Liderlik Hesaplama Tesisi (ALCF) aracılığıyla geliştirildi. Araştırmacılara, büyük dil modelleri, bilimsel temel modeller ve bilgisayar görüşü sistemlerine bulut benzeri erişim sağlıyor. Kendi modellerini eğitmek veya özel donanım kümelerini yönetmek yerine, bilim adamları, büyük ölçekli araştırma iş akışları için optimize edilmiş paylaşılan bir inferans platformuna erişebilirler.

Bilimde AI İnferansın Önemi

AI konuşmasının büyük kısmı model eğitimi etrafında odaklandı, ancak inferans, AI sistemlerinin pratik olarak yararlı hale geldiği aşamadır. AI İnferansı, eğitilmiş modellerin veri analizini, tahminlerin oluşturulmasını, sonuçların yorumlanmasını veya karar verme sürecinde gerçek zamanlı olarak yardımcı olmasını sağlar.

Bilimsel araştırmalar için, inferans, deneysel hızın önemli ölçüde hızlanmasını sağlayabilir. Parçacık hızlandırıcıları, teleskoplar, füzyon deneyleri, genetik projeleri ve moleküler simülasyonlardan gelen büyük veri kümeleri genellikle geleneksel analiz boru hatlarını aşar. AI inferans sistemleri, bu veri kümelerini hızla yorumlayabilir, araştırmacıların aylar veya haftalarca sürebilecek desenleri veya anormallikleri tanımlamalarına yardımcı olabilir.

Argonne’un yeni hizmeti, gelişmiş inferans yeteneklerini merkezileştirilmiş bir kaynak olarak sunarak büyük bir engeli ortadan kaldırmayı amaçlıyor.

Michael Papka, ALCF müdürü, bu girişimi, ham hesaplama gücünü sunmaktan, entegre AI destekli bilimsel hizmetler sunmaya doğru bir kayma olarak tanımladı.

Araştırmalar için Ulusal AI Altyapısı

İnferans hizmeti, ABD Enerji Bakanlığı’nın daha geniş Genesis Misyonu ile yakından bağlantılıdır. Bu misyon, süper bilgisayarlar, bilimsel araçlar ve büyük ölçekli veri kümelerini birleşik bir AI ekosistemi oluşturmak için bir araya getirmeyi amaçlamaktadır. Bu ekosistem, bir sonraki nesil araştırmayı destekleyebilecek bir altyapıyı oluşturmayı hedeflemektedir.

Argonne’un sistemi, alreadya DOE laboratuvarlarından araştırmacılara destek sağlamaktadır. Bunlar arasında Brookhaven Ulusal Laboratuvarı, Lawrence Berkeley Ulusal Laboratuvarı, Oak Ridge Ulusal Laboratuvarı ve Los Alamos Ulusal Laboratuvarı bulunmaktadır. Daha geniş bir vizyon, AI araçları, deneysel veri ve süper bilgisayarları birleştiren bir ulusal araştırma platformu oluşturmaktır.

Bu özellikle önemlidir, çünkü bilimsel AI iş yükleri giderek artan şekilde ajantik iş akışlarını içermektedir. Bu iş akışları, modellerin simülasyon sistemleri, veritabanları ve analitik araçlarla tekrar tekrar etkileşime girmesini içerir. Bu iş akışları, ticari AI platformlarında çalıştırıldığında büyük token tüketimi ve hesaplama maliyetlerine neden olabilir. Argonne’un altyapısı, bu iş yüklerini bilimsel uygulamalar için dahili olarak desteklemeyi amaçlamaktadır.

Platformun Arkasındaki Teknoloji

Hizmet, multiple model ailelerine erişim sağlar. Bunlar arasında Google’ın Gemma modelleri, Meta’nın LLaMA ailesi ve OpenAI’nin GPT-OSS sistemleri bulunmaktadır. Ayrıca, bilimsel temel modeller ve dahili olarak geliştirilen sistemler gibi AuroraGPT de bulunmaktadır.

AuroraGPT özellikle dikkat çekicidir, çünkü Argonne’un bilimsel literatür, veri kümeleri ve çok modlu araştırma girişlerine özel olarak eğitilmiş AI sistemleri inşa etme daha geniş hedefini temsil etmektedir. Proje, bilimsel akıl yürütme ve yüksek performanslı hesaplama ortamları için optimize edilmiş çok büyük ölçekli mimarileri keşfetmiştir.

Altyapı, Sophia ve Metis gibi özel ALCF sistemleri üzerinde çalışmaktadır. Gelecekte, NVIDIA (NVDA ) destekli Tara ve Minerva adlı sistemlere genişleme planlanmaktadır.

Chatbotların Ötesinde: Gerçek Bilimsel Uygulamalar

Kamuoyunun AI tartışması genellikle sohbet asistanları etrafında dönerken, Argonne’un odak noktası kesinlikle araştırma hızlandırması üzerinedir.

Füzyon enerjisi araştırmalarında, inferans modelleri plazma davranışını gerçek zamanlı olarak izleyebilir ve olası kesintileri oluşmadan önce tahmin edebilir. Astronomi ve parçacık fiziklerinde, AI sistemleri, teleskop veya çarpıştırıcı verilerini analiz ederek nadir olayları daha verimli bir şekilde tanımlayabilir. Kimya ve malzeme biliminde, inferans sistemleri, karmaşık moleküler simülasyonları koordine edebilir ve büyük ölçekli hesaplamalı iş akışlarını otomatikleştirebilir.

Argonne tarafından vurgulanan bir örnek, ChemGraph adlı AI destekli bir çerçevedir. Bu sistem, simülasyonları, veri analizini ve yinelemeli deneysel işlemleri daha bağlantılı bir iş akışında koordine etmek için tekrar tekrar AI aracı çağırma etkileşimlerini kullanır.

Daha geniş bir anlamı, bilimsel hesaplamanın, izole süper bilgisayar işlerinden sürekli etkileşimli AI destekli araştırma ortamlarına doğru evrimleşmesidir.

Argonne’un AI Altyapısındaki Artan Rolü

1946 yılında kurulan Argonne Ulusal Laboratuvarı, uzun süredir Amerika Birleşik Devletleri’nin en önemli bilimsel araştırma kurumlarından biri olmuştur. Özellikle yüksek performanslı hesaplama, enerji sistemleri, malzeme bilimi ve nükleer araştırma alanlarında önemli bir rol oynamıştır. Laboratuvar, ABD Enerji Bakanlığı’na bağlı olarak çalışmaktadır ve birkaç nesil Amerikan süper bilgisayarları girişiminde merkezi bir rol oynamıştır.

Son yıllarda, Argonne, AI için bilim geliştirme projeleri aracılığıyla, özellikle de exascale hesaplama ve büyük bilimsel temel modellerle bağlantılı projeler aracılığıyla, AI altyapısında giderek daha önemli bir rol oynamaya başlamıştır. ALCF itself, Aurora gibi dünyanın en hızlı süper bilgisayarlarından bazılarına ev sahipliği yapmaktadır.

İnferans hizmetinin lansmanı, hem akademide hem de kurumsal hesaplama alanında gerçekleşen daha büyük bir geçişi yansıtmaktadır: tek başına AI modellerinden, büyük ölçekli akıl yürütme iş yüklerini destekleyebilecek entegre AI altyapı platformlarına doğru bir geçiş.

Bilimsel araştırmalar için, bu geçiş, ham veri oluşturmadan anlamlı keşfe kadar olan zaman çizelgesini önemli ölçüde sıkıştırabilir.