Le Lincoln Lab dévoile le superordinateur d’IA le plus puissant d’une université américaine

Kylie Foy

Optimisé pour l’IA générative, TX-GAIN stimule l’innovation dans les domaines de la biodéfense, de la découverte de matériaux, de la cybersécurité et d’autres secteurs de la recherche et du développement.

Le nouveau système informatique TX-Generative AI Next (TX-GAIN) du Lincoln Laboratory Supercomputing Center (LLSC) est le supercalculateur IA le plus puissant de toutes les universités américaines. Grâce à son classement récent dans le TOP500, qui publie deux fois par an une liste des meilleurs supercalculateurs dans différentes catégories, TX-GAIN rejoint les rangs des autres systèmes puissants du LLSC, qui soutiennent tous la recherche et le développement au Lincoln Laboratory et sur le campus du MIT.

« TX-GAIN permettra à nos chercheurs de réaliser des percées scientifiques et techniques. Le système jouera un rôle important dans le soutien de l’IA générative, de la simulation physique et de l’analyse des données dans tous les domaines de recherche », indique Jeremy Kepner, membre du Lincoln Laboratory, qui dirige le LLSC.

Le LLSC est une ressource clé pour accélérer l’innovation au Lincoln Laboratory.

Des milliers de chercheurs exploitent le LLSC pour analyser des données, former des modèles et effectuer des simulations pour des projets de recherche financés par le gouvernement fédéral. Les supercalculateurs ont par exemple été utilisés pour simuler des milliards de rencontres entre avions afin de développer des systèmes anticollision pour la Federal Aviation Administration, et pour former des modèles aux tâches complexes de navigation autonome pour le ministère de la Défense. Au fil des ans, les capacités du LLSC ont été essentielles à de nombreuses technologies primées, notamment celles qui ont amélioré la sécurité aérienne, empêché la propagation de nouvelles maladies et aidé à lutter contre les ouragans.

Comme son nom l’indique, TX-GAIN est spécialement équipé pour développer et appliquer l’IA générative. Alors que l’IA traditionnelle se concentre sur des tâches de catégorisation, comme identifier si une photo représente un chien ou un chat, l’IA générative produit des résultats entièrement nouveaux. Kepner la décrit comme une combinaison mathématique d’interpolation (combler les lacunes entre les points de données connus) et d’extrapolation (étendre les données au-delà des points connus).

Aujourd’hui, l’IA générative est largement connue pour son utilisation de grands modèles linguistiques afin de créer des réponses semblables à celles d’un humain aux requêtes des utilisateurs.

Au Lincoln Laboratory, les équipes appliquent l’IA générative à divers domaines au-delà des grands modèles linguistiques. Elles utilisent cette technologie, par exemple, pour évaluer les signatures radar, compléter les données météorologiques là où la couverture fait défaut, éliminer les anomalies dans le trafic réseau et explorer les interactions chimiques afin de concevoir de nouveaux médicaments et matériaux.

Pour permettre des calculs aussi intensifs, TX-GAIN est équipé de plus de 600 accélérateurs de traitement graphique NVIDIA spécialement conçus pour les opérations d’IA, en plus du matériel informatique traditionnel à haute performance. Avec une performance maximale de deux exaflops d’IA (deux quintillions d’opérations en virgule flottante par seconde), TX-GAIN est le meilleur système d’IA dans une université et dans le nord-est des États-Unis. Depuis la mise en service de TX-GAIN cet été, les chercheurs l’ont remarqué.

« TX-GAIN nous permet non seulement de modéliser beaucoup plus d’interactions protéiques qu’auparavant, mais aussi des protéines beaucoup plus grandes avec plus d’atomes. Cette nouvelle capacité de calcul change la donne pour les efforts de caractérisation des protéines dans le domaine de la défense biologique », explique Rafael Jaimes, chercheur au sein du groupe Counter–Weapons of Mass Destruction Systems du Lincoln Laboratory.

L’accent mis par le LLSC sur le calcul interactif rend celui-ci particulièrement utile aux chercheurs. Depuis des années, le LLSC est à l’avant-garde des logiciels qui permettent aux utilisateurs d’accéder à ses puissants systèmes sans avoir besoin d’être des experts en configuration d’algorithmes pour le traitement parallèle.

« Le LLSC a toujours essayé de faire en sorte que le calcul intensif donne l’impression de travailler sur un ordinateur portable », ajoute M. Kepner. « La quantité de données et la sophistication des méthodes d’analyse nécessaires pour être compétitif aujourd’hui dépassent largement les capacités d’un ordinateur portable. Mais grâce à notre approche conviviale, les utilisateurs peuvent exécuter leur modèle et obtenir rapidement des réponses depuis leur espace de travail. »

Au-delà du soutien apporté aux programmes du Lincoln Laboratory, TX-GAIN renforce les collaborations de recherche avec le campus du MIT. Ces collaborations incluent l’observatoire Haystack, le Center for Quantum Engineering, Beaver Works et le département Air Force–MIT AI Accelerator. Cette dernière initiative consiste à prototyper, mettre à l’échelle et appliquer rapidement des technologies d’IA pour l’armée de l’air et la force spatiale américaines, en optimisant par exemple la planification des vols pour les opérations mondiales.

Les systèmes du LLSC sont hébergés dans un centre de données et des installations à faible consommation d’énergie à Holyoke, dans le Massachusetts. Le personnel de recherche du LLSC s’attaque également aux immenses besoins énergétiques de l’IA et mène des recherches sur diverses méthodes de réduction de la consommation d’énergie. L’un des outils logiciels qu’ils ont développés permet de réduire jusqu’à 80 % l’énergie nécessaire à l’entraînement d’un modèle d’IA.

« Le LLSC offre les capacités nécessaires pour mener des recherches de pointe, tout en étant rentable et économe en énergie« , conclut M. Kepner.

Tous les superordinateurs du LLSC utilisent la nomenclature « TX » en hommage à l’ordinateur expérimental transistorisé zéro (TX-0) du Lincoln Laboratory de 1956. TX-0 était l’une des premières machines à transistors au monde, et son successeur de 1958, TX-2, est célèbre pour son rôle de pionnier dans l’interaction homme-machine et l’intelligence artificielle. Avec TX-GAIN, le LLSC perpétue cet héritage.

Source : MIT Lincoln Laboratory