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NVIDIA alimentera le supercalculateur d'intelligence artificielle le plus puissant au monde, Leonardo
Leonardo, le supercalculateur d'intelligence artificielle le plus rapide au monde développé par le consortium interuniversitaire italien CINECA,
va utiliser la plateforme de calcul accéléré de NVIDIA
NVIDIA a annoncé que le consortium interuniversitaire italien CINECA, l'un des centres de calcul intensif les plus importants du monde, va utiliser la plateforme de calcul accéléré de la société pour construire le supercalculateur d'intelligence artificielle le plus rapide au monde.
Le nouveau système, baptisé « Leonardo » et conçu avec l’assistance d’Atos, devrait fournir 10 exaflops de performances FP16 AI pour permettre des cas d'utilisation d'applications convergées IA et HPC avancées. Une fois terminé, le système sera composé de près de 14000 GPU basés sur l'architecture NVIDIA Ampere et le réseau InfiniBand NVIDIA Mellanox HDR 200 Gb / s. Nvidia est persuadé que Leonardo propulsera l'Italie en tant que leader mondial de la recherche et de l'innovation en matière d'IA et de calcul haute performance.
Leonardo est acheté par EuroHPC, une collaboration entre les gouvernements nationaux et l'Union européenne pour développer un écosystème de supercalculateur de classe mondiale et un supercalcul exaflopique en Europe, et financé par la Commission européenne par l'intermédiaire du ministère italien de l'Université et de la Recherche.
Leonardo sera l'un des quatre nouveaux supercalculateurs soutenus par un effort transeuropéen visant à faire progresser les capacités de calcul haute performance dans la région, qui offriront à terme des capacités d'IA avancées pour le traitement d'applications à la fois scientifiques et industrielles. Nvidia fournira également ses réseaux Mellanox HDR InfiniBand au projet afin de permettre des performances à travers les clusters avec des connexions haut débit à faible latence.
Les autres ordinateurs du cluster incluent MeluXina au Luxembourg et Vega en Slovénie, ainsi qu'une nouvelle unité de surfusion en République tchèque. Le consortium paneuropéen prévoit également quatre autres supercalculateurs pour la Bulgarie, la Finlande, le Portugal et l'Espagne; cependant, ceux-ci suivront plus tard et les détails concernant leurs performances et leurs emplacements ne sont pas encore disponibles.
« La feuille de route technologique EuroHPC pour les supercalculateurs exaflopiques en Europe ouvre les portes à une croissance rapide et à l'innovation dans le HPC et l'IA », a déclaré Marc Hamilton, vice-président de l'architecture et de l'ingénierie des solutions chez NVIDIA. « Nous travaillons avec CINECA et Atos pour accélérer la découverte scientifique dans un large éventail de domaines d'application, en fournissant une plateforme pour inaugurer l'ère des supercalculateurs exaflopiques (Exascale computing en anglais) ».
L'informatique scientifique moderne nécessite une simulation haute performance, une analyse de données, une intelligence artificielle et un apprentissage automatique, ainsi qu'une visualisation. La plateforme informatique de NVIDIA accélère toutes ces charges de travail tout en offrant un débit extrêmement élevé et une faible consommation d’énergie, ce qui la rend idéale pour le calcul scientifique. Des exemples de recherche utilisant cette approche comprennent des travaux dans des domaines tels que:
La découverte de médicaments : utilisation de l'analyse génomique pour identifier des protéines prometteuses qui peuvent être ciblées avec un médicament spécifique pour lutter contre le COVID-19 et d'autres maladies.
L’exploration et recherche spatiales : exploiter les outils de l'astrophysique multi-messagers (qui intègre des données provenant de sources très diverses, telles que les ondes électromagnétiques, les ondes gravitationnelles et les neutrinos) pour mieux comprendre l'univers.
La modélisation météorologique : prédire les conditions météorologiques extrêmes avec une précision et une rapidité accrues.
Le supercalculateur Leonardo aidera à résoudre les défis scientifiques dans de nombreuses disciplines, des sciences des matériaux à la physique des hautes énergies en passant par le changement climatique. Les scientifiques et les chercheurs seront immédiatement productifs sur le nouveau système car il exécutera tous les mêmes logiciels CUDA que le système NVIDIA existant de CINECA, actuellement le supercalculateur de recherche dans l’enseignement supérieur le plus rapide d’Europe.
« CINECA joue un rôle essentiel dans l'évolution de la communauté de recherche et de l'industrie dans le développement accéléré d'applications HPC », a déclaré Sanzio Bassini, directeur du département HPC de CINECA. « Le supercalculateur Leonardo est le résultat de notre engagement à long terme à repousser les limites de ce qu'un supercalculateur exascale moderne peut être ».
« L'appel à l'accessibilité dans le HPC et l'expansion de l'IA dans la recherche et les industries ont considérablement accru les exigences en matière de flexibilité et de simplicité dans la construction des principaux supercalculateurs mondiaux », a déclaré Giuseppe di Franco, PDG de l'Italie chez Atos. « En tant que principal fabricant de supercalculateurs en Europe, Atos s’est engagé à adopter ces normes modernes et élève la barre en démocratisant davantage le monde du supercalculateur. »
Leonardo sera construit à partir des nœuds de supercalculateur BullSequana XH2000 d'Atos, chacun avec quatre GPU NVIDIA Tensor Core et un seul processeur Intel. Il utilisera également la connectivité InfiniBand NVIDIA Mellanox HDR 200 Gb / s, avec des moteurs d'accélération de calcul intelligents en réseau qui permettent une latence extrêmement faible et un débit de données élevé pour fournir les meilleures performances et évolutivité des applications IA et HPC.
Les GPU d'architecture NVIDIA Ampere peuvent accélérer jusqu'à 70 fois plus de 1800 applications HPC telles que Quantum Espresso pour la science des matériaux, SPECFEM3D pour la géoscience et MILC pour la physique quantique, ce qui rend les simulations de grands défis précédentes presque en temps réel.
Source : NVidia
