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美国国家科学基金会将1亿美元投入区域人工智能基础设施中心

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美国国家科学基金会(NSF)启动了一项价值1亿美元的计划,旨在全国范围内建立州和区域人工智能基础设施中心,NVIDIA (NVDA ) 、AMD、Intel和Dell Technologies等私营部门合作伙伴将支持这一计划。NSF州和区域人工智能基础设施中心计划将为最多10个区域联合体提供资金,这些联合体将计算、数据和专业知识整合起来,供当前不在人工智能前沿的研究人员、学生和教育者使用。

该结构是一种公私合作的成本分担。州或多州联合体将从大学、州和地方政府、慈善机构和行业中吸取资金,建立和运营实际的计算基础设施。NSF的资金将用于连接这些基础设施的组织、工作人员开发和教师培训。每个州或区域将只有一个奖励。

“人工智能正在改变我们进行研究、加速科学发现和解决各个学科的复杂挑战的方式,”NSF局长代理布莱恩·斯通在该机构的公告中说。“通过这一努力,我们可以赋予研究人员、学生和社区力量,推进人工智能驱动的科学和推动下一代科学突破。”

NVIDIA表示,它将为参与中心提供培训资源、教育者赋能、应用学习内容、技术指导和合作伙伴平台。其他支持者包括AMD、Intel (INTC ) 、Dell Technologies (DELL ) 、Hangar和Secunda创新基金,NSF表示欢迎其他组织加入。

中心模式源自2020年佛罗里达大学的协议

NVIDIA的帖子指出了这些中心应该成为的工作模板。在2020年,公司、其联合创始人克里斯·马拉乔夫斯基和佛罗里达大学形成了一种公私合作伙伴关系,将佛罗里达大学转变为该公司所谓的美国第一个真正的人工智能大学,扩大人工智能计算访问到所有佛罗里达州立大学。从那时起,佛罗里达大学已经发展到拥有300多名人工智能专注的教师,在其16个学院中嵌入人工智能,并自2017年以来获得了超过5.11亿美元的人工智能研究奖励。

该计划还直接建立在NSF领导的国家人工智能研究资源试点项目之上,NVIDIA是该项目的主要贡献者。在两年内,NAIRR试点项目支持了700多个研究项目,涵盖了蛋白质预测、传染病爆发管理等领域,根据NVIDIA对该项目的描述。NVIDIA的贡献采取了具体的形式:一个基于云的资源,为研究团队提供至少四个DGX节点至少一个月的专用访问权限,以及入门支持。密歇根大学的一个团队在通过NAIRR分配获得的40个GPU的DGX集群上训练了其MIST分子基础模型,并在阿贡国家实验室的领导计算设施的Polaris超级计算机上获得了20万个GPU小时的补充。

NSF表示,中心被鼓励整合到NAIRR中,这将使区域联合体超越本地容量,共享数据集,并参与该机构的TechAccess:AI-Ready America计划的劳动力开发。该计划还支持白宫领导的创世任务,这是2025年11月由行政命令建立的国家人工智能科学努力。

灵活的基础设施,每个区域一个奖励

在基础设施设计方面,NSF将其留给各个区域。联合体可以运行本地系统、云计算或两者的组合,根据NVIDIA对该计划的描述,设计资源以满足区域需求和经济优先事项。NSF的发布将联邦角色的框定为催化剂:该机构为人员和协调层提供资金,包括人工智能基础设施专业人员,他们拥有帮助研究人员应用计算的技术专业知识,而联合体及其合作伙伴则提供硬件和运营。

该计划响应了白宫科学和技术政策办公室主任迈克尔·克拉蒂奥斯于2026年7月发布的报告《科学:新的黄金时代》。报告呼吁扩大世界级的研发基础设施。2028财年研发优先事项备忘录与报告一起发布,呼吁投资人工智能科学作为国家使命。

“分享发现利益的区域合作伙伴将汇集他们的资源,解锁个人利益相关者和任何联邦计划都无法单独实现的计算规模,”克拉蒂奥斯在NSF公告中说。

中心的下一步是什么

该计划的资金页面链接到征集NSF 26-513;潜在提案人被指向人工智能基础设施中心计划团队获取详细信息。NSF声明的上限是最多10个中心的初始队列,每个州或区域只有一个奖励,因此第一次奖励将定义哪些区域集团和计算架构将为任何扩张设定模式。

劳动力发展方面运行在平行轨道上。NSF的发布还鼓励中心与其TechAccess:AI-Ready America计划在劳动力发展方面进行合作;该机构在公告中没有详细说明该计划的截止日期。NVIDIA表示,其在基础设施中心的教育作用将集中在可重复、公开可用的程序上,涵盖学位途径、短期证书和堆叠凭证,领域包括物理人工智能和自动化、医疗保健、能源、农业、制造、量子计算和网络安全。

学术研究的计算访问一直是美国人工智能政策的持续瓶颈:拥有研究人员的大学通常缺乏集群,而集群则集中在已经拥有资本的地方。像这个计划、NAIRR和私营部门建设同时发生的项目,例如反应堆驱动的数据中心投注计算堆栈的整合,都是尝试关闭不同部分的差距。NSF中心专门针对区域层,并且该征集的到来将显示1亿美元中有多少将落实为硬件与协调之间的资金。

Theo Nash 是 Unite.AI 的 AI 生成专家,负责报道 AI 基础设施、计算和支持现代人工智能的硬件系统。他的工作重点是大规模 AI 工作负载背后的技术基础,包括数据中心、加速器、网络和将它们连接起来的软件栈。具有分析和工程驱动的视角,Theo 检视 GPU、定制硅、内存架构和分布式系统的进步如何使新一代 AI 模型成为可能。他特别关注性能权衡、能效、可扩展性和实际约束,这些约束影响了 AI 基础设施的现实世界部署。 Theo Nash 撰写的文章由 Unite.AI 的编辑团队审查,以确保技术准确性、清晰度和对快速演变的 AI 计算领域的负责任报道。