這臺(tái)擁有65萬(wàn)個(gè)核心的超級(jí)計(jì)算機(jī)或?qū)⒏淖兾覀冄邪l(fā)救命藥物的方式。

深度科技公司 SpiNNcloud 已簽署協(xié)議，向萊比錫大學(xué)交付一臺(tái)受大腦啟發(fā)的超級(jí)計(jì)算機(jī)。此舉標(biāo)志著在面向個(gè)性化醫(yī)療的小分子研究計(jì)算方面邁出了重要一步。

該系統(tǒng)使用了約65萬(wàn)個(gè)核心，是迄今為止專門為藥物研發(fā)部署的同類系統(tǒng)中規(guī)模最大的。

性能探討

這套包含4320枚芯片的系統(tǒng)基于 SpiNNcloud 商業(yè)化的第二代 SpiNNaker 類腦硬件。它將用于模擬蛋白質(zhì)，以支持個(gè)性化醫(yī)療研究。

SpiNNcloud 服務(wù)器系統(tǒng)可為人工智能（AI）、高性能計(jì)算（HPC）及其他應(yīng)用場(chǎng)景模擬至少105億個(gè)神經(jīng)元。該系統(tǒng)由原始ARM架構(gòu)設(shè)計(jì)者史蒂夫·弗伯（Steve Furber）率先提出構(gòu)想。它基于當(dāng)前一代芯片技術(shù)，利用大量低功耗處理器，高效運(yùn)行人工智能及其他計(jì)算負(fù)載。

SpiNNcloud聯(lián)合創(chuàng)始人克里斯蒂安·邁爾（Christian Mayr）表示：“SpiNNcloud服務(wù)器系統(tǒng)架構(gòu)通過(guò)類腦超算設(shè)計(jì)，使得在計(jì)算機(jī)模擬中篩選數(shù)十億個(gè)分子成為可能?！?/p>

他進(jìn)一步說(shuō)明：“該系統(tǒng)最初專用于生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬，現(xiàn)針對(duì)海量小型異構(gòu)計(jì)算負(fù)載的并行執(zhí)行進(jìn)行了優(yōu)化。它擁有1000萬(wàn)個(gè)可通用編程的基于ARM的處理器核心，并配備了大量專用的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）加速器?！?/p>

邁爾進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)了該系統(tǒng)在篩選方面的能力：“一個(gè)原型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可在不到一小時(shí)內(nèi)篩選200億個(gè)分子，其速度比使用1000個(gè)CPU核心快兩個(gè)數(shù)量級(jí)?！?/p>

架構(gòu)解析

SpiNNcloud系統(tǒng)采用每塊服務(wù)器主板搭載48枚SpiNNaker2芯片的架構(gòu)。每枚芯片包含152個(gè)基于ARM的核心以及專用加速器。

得益于這種設(shè)計(jì)，與傳統(tǒng)的基于GPU的系統(tǒng)相比，該系統(tǒng)能夠以更低的能耗執(zhí)行復(fù)雜的模擬計(jì)算。在功耗和散熱成為限制因素的應(yīng)用場(chǎng)景中，這種能效至關(guān)重要。

SpiNNcloud聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官赫克托·岡薩雷斯（Hector Gonzalez）表示：“我們的類腦計(jì)算架構(gòu)特別適合部署那些需要?jiǎng)討B(tài)稀疏性和極致并行性的高效算法?！?/p>

他進(jìn)一步闡述：“我們的系統(tǒng)能效比當(dāng)前GPU高出18倍，正被歐美頂尖機(jī)構(gòu)采用。在萊比錫的部署展示了我們系統(tǒng)的靈活性，也體現(xiàn)了該技術(shù)在提供無(wú)與倫比的性能和能效方面持續(xù)獲得認(rèn)可?！?/p>

展望未來(lái)

從更廣闊的視角看，SpiNNcloud正通過(guò)實(shí)現(xiàn)一條更高效的機(jī)器學(xué)習(xí)路徑 —— 動(dòng)態(tài)稀疏性 —— 來(lái)驅(qū)動(dòng)下一代生成式人工智能（Gen AI）算法的發(fā)展。

傳統(tǒng)密集模型始終使用相同的固定特征集，而近期的突破正轉(zhuǎn)向極致動(dòng)態(tài)稀疏性（extreme dynamic sparsity），即根據(jù)輸入僅激活部分神經(jīng)通路。

這一轉(zhuǎn)變不僅為人工智能基礎(chǔ)模型開啟了全新架構(gòu)的大門，同時(shí)也正在應(yīng)對(duì)由傳統(tǒng)人工智能擴(kuò)展趨勢(shì)導(dǎo)致的日益增長(zhǎng)的能源需求。

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