Nvidia斥资1亿美元打造英国最快的AI超级计算机

Nvidia正式发布英国目前最强大的超级计算机Cambridge-1,供科学家利用人工智能和模拟运算,来推进生物技术发展,Nvidia投资了1亿美元来打造Cambridge-1,这是一部供外部研究访问而设计的超级计算机,Cambridge-1拥有80个DGX A100系统,集成了A100 GPU、BlueField-2 DPU和Nvidia HDR InfiniBand网络,可提供400 petaflops的人工智能性能和8 petaflops的Linpack性能。

Cambridge-1为NvidiaDGX SuperPOD超级运算集群,是目前全球前50快的计算机,初始项目与AstraZeneca、GSK、St Thomas’NHS Foundation Trust和Oxford Nanopore等组织合作,来研究失智症等脑部疾病,并使用人工智能加速新药设计,或是从人类基因组中,发现可能产生疾病的变异。官方提到,Cambridge-1汇集加速运算、人工智能和生命科学多个领域的研究成果,能够同时利用整个系统进行大规模研究。

AstraZeneca使用Cambridge-1,将人工智能应用在数字病理学中。Nvidia与AstraZeneca展开合作,利用人工智能模型来探索化学结构,以加速药物发现,Nvidia提到,Transformer神经网络架构是到了最近几年才足够成熟,现在已经可让研究人员在庞大的资料集使用自监督训练方法,避免预训练期间,需要大量人工手动标记范例。

从AstraZeneca的MolBART Transformer模型所发展出来的MegaMolBART药物探索模型,能够预测化学反应、优化和从头分子合成(De Novo Molecular Generation),进而优化整个药物开发过程,能在超级计算机基础设施上,进行大规模横向扩展训练。另外,Nvidia和AstraZeneca在Cambridge-1还有另一个研究项目,是专注人工智能在数字病理学上的应用,官方解释,数字病理学中,花费了大量的时间和金钱,在组织幻灯片图像添加注解,而在数千张图像上训练无监督人工智能算法,可以省去注解的过程,并且找到与药物反应相关的潜在特征。

而St Thomas’NHS Foundation Trust则使用Cambridge-1,来训练人工智能模型以合成计算机图像,通过不同年龄和疾病的数万笔MRI脑部扫描,作为训练资料来训练该合成模型,最终目标是要利用合成资料模型,更进一步了解失智、中风、脑癌和多发性硬化症,官方解释,由于这种人工智能合成模型,可以生成无限量特定年龄和疾病等特征的大脑图像,供研究人员更细致地了解疾病外观,达到早期诊断和早期治疗的目的。

Oxford Nanopore则使用Cambridge-1来提升基因组分析准确度。Oxford Nanopore的长读取定序(Long-read sequencing)技术,被100多个国家用于广泛的研究领域中,从动植物健康、环境监控,甚至是抗生素的耐药性。Oxford Nanopore借助Cambridge-1的计算资源,将算法改进工作,从数天缩短至数小时,更快速地提升基因组分析精确度,使科学家可以在研究领域中,获得更多的观察与成果。

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