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英特爾加速推動HPC和AI技術 投入科學研究發展

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英特爾在美國丹佛Super Computing年度展會(SC23)上展示了藉由AI加速的高效能運算(HPC),產品組合展現出HPC和AI工作負載的效能。英特爾也分享與美國阿貢國家實驗室(Argonne National Laboratory, ANL)合作Aurora生成式AI計畫的相關進展,內容包括在Aurora超級電腦上參數量高達1兆的GPT-3大型語言模型(LLM)最新發展,這些進展獲益於Max系列GPU獨特架構和Aurora超級電腦的系統能力。

英特爾和阿貢國家實驗室合作,透過Aurora早期科學計畫(Aurora Early Science Program)和Exascale運算專案(Exascale Computing Project, ECP)的各項應用,加速科學發展,並同步揭示Intel Gaudi3 AI加速器和 Falcon Shores的發展藍圖。

針對科學研究的生成式AI及其最新效能和基準測試結果,突顯出英特爾提供的客製化解決方案足以滿足HPC和AI客戶的特定需求。英特爾透過軟體定義的方式,採用oneAPI規範與HPC和AI增強工具套件,協助開發人員跨越架構框架,無縫轉移程式碼,加速科學研究。此外,Max系列GPU和CPU也將布署在多組即將上線的超級電腦之中。

阿貢國家實驗室分享了以Aurora超級電腦推動科學研究生成式AI計畫的進展。透過Aurora生成式AI計畫,阿貢國家實驗室、英特爾及合作夥伴將攜手創建最先進的AI模型,奠定科學發展基礎。這些模型將使用超過1兆參數規模的科學文本、程式碼和科學資料集進行訓練,涵蓋多門科學領域。生成式AI計畫將利用Megatron和DeepSpeed的基礎技術,服務生物、癌症研究、氣候科學、宇宙科學和材料科學等多門科學領域。

Intel Max系列GPU架構和Aurora超級電腦系統擁有的性能,只需64節點即可高效率處理1兆個參數的模型,遠低於一般所需。阿貢國家實驗室以256個節點處理四個實例,展現出Aurora平行處理多實例的能力;也能夠加速訓練擴展未來超過1萬節點上數兆token的參數模型。

稀土棋局下的台灣解方:從供應鏈韌性看關鍵礦物合作新契機
特別企劃半導體

稀土棋局下的台灣解方:從供應鏈韌性看關鍵礦物合作新契機

稀土與關鍵礦物已成全球科技競爭與經濟安全的重要戰略資源。面對供應鏈高度集中與地緣風險升高,台灣如何透過國際合作、技術替代、戰略儲備與城市採礦,建立自主且具韌性的關鍵礦物供應體系?

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關鍵字:CPUHPCGPUDPUMPU