El nuevo sistema de computación TX-Generative AI Next (TX-GAIN) en el Lincoln Laboratory Supercomputing Center (LLSC) se ha posicionado como el superordenador de IA más potente en cualquier universidad de EE.UU.. Con su reciente clasificación por TOP500, que publica semestralmente una lista de los superordenadores más destacados, TX-GAIN se une a otros sistemas poderosos en el LLSC, todos apoyando la investigación y desarrollo en el Laboratorio Lincoln y en todo el campus del MIT.
«TX-GAIN permitirá a nuestros investigadores lograr avances científicos y de ingeniería. Este sistema desempeñará un papel crucial en el apoyo a la IA generativa, la simulación física y el análisis de datos en todas las áreas de investigación», afirma Jeremy Kepner, investigador del Laboratorio Lincoln y director del LLSC.
Innovación en IA Generativa y Capacidades de Computación
El LLSC es un recurso clave para acelerar la innovación en el Laboratorio Lincoln. Miles de investigadores utilizan el LLSC para analizar datos, entrenar modelos y ejecutar simulaciones en proyectos de investigación financiados por el gobierno. Los superordenadores han sido utilizados, por ejemplo, para simular miles de millones de encuentros de aeronaves con el fin de desarrollar sistemas de evitación de colisiones para la Administración Federal de Aviación, así como para entrenar modelos en las complejas tareas de navegación autónoma para el Departamento de Defensa.
Con el nombre TX-GAIN, este superordenador está especialmente diseñado para desarrollar y aplicar la IA generativa. A diferencia de la IA tradicional, que se centra en tareas de categorización, como identificar si una foto muestra un perro o un gato, la IA generativa crea salidas completamente nuevas. Kepner la describe como una combinación matemática de interpolación (completar datos entre puntos conocidos) y extrapolación (extender datos más allá de los puntos conocidos).
Aplicaciones y Colaboraciones en Diversos Ámbitos
En el Laboratorio Lincoln, los equipos están aplicando la IA generativa en diversas áreas más allá de los grandes modelos de lenguaje. Están utilizando la tecnología, por ejemplo, para evaluar firmas de radar, complementar datos meteorológicos donde faltan coberturas, detectar anomalías en el tráfico de red y explorar interacciones químicas para diseñar nuevos medicamentos y materiales.
TX-GAIN está impulsado por más de 600 aceleradores de unidades de procesamiento gráfico de NVIDIA, diseñados específicamente para operaciones de IA, además de hardware de computación de alto rendimiento. Con un rendimiento máximo de dos exaflops de IA (dos quintillones de operaciones de punto flotante por segundo), TX-GAIN es el sistema de IA más avanzado en una universidad y en el noreste de EE.UU. Desde que se puso en marcha este verano, los investigadores han comenzado a aprovechar sus capacidades.
«TX-GAIN nos permite modelar no solo interacciones de proteínas significativamente más amplias que nunca antes, sino también proteínas mucho más grandes con más átomos. Esta nueva capacidad de computación es un cambio radical para los esfuerzos de caracterización de proteínas en defensa biológica», comenta Rafael Jaimes, investigador del grupo de Sistemas Contra Armas de Destrucción Masiva.
Accesibilidad y Eficiencia Energética
El enfoque del LLSC en la supercomputación interactiva lo hace especialmente útil para los investigadores. Durante años, el LLSC ha desarrollado software que permite a los usuarios acceder a sus potentes sistemas sin necesidad de ser expertos en configurar algoritmos para procesamiento paralelo.
«El LLSC siempre ha intentado hacer que la supercomputación se sienta como trabajar en tu laptop», dice Kepner. «La cantidad de datos y la sofisticación de los métodos de análisis necesarios para ser competitivos hoy en día están muy por encima de lo que se puede hacer en una laptop. Pero con nuestro enfoque amigable, la gente puede ejecutar su modelo y obtener respuestas rápidamente desde su espacio de trabajo».
Además de apoyar programas exclusivamente en el Laboratorio Lincoln, TX-GAIN está mejorando las colaboraciones de investigación con el campus del MIT. Estas colaboraciones incluyen el Haystack Observatory, el Centro de Ingeniería Cuántica, Beaver Works y el Departamento de AI del Cuerpo Aéreo–MIT.