Le Laboratoire national de Los Alamos (LANL) a lancé son supercalculateur Venado. La bête est capable de dix exaFLOPS de performances, spécialement conçues pour les charges de travail d'IA du service de l'énergie. Le supercalculateur sera utilisé pour intégrer l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique pour la recherche scientifique fondamentale et la sécurité nationale.
Installé au centre de modélisation et de simulation Nicholas C. Metropolis, Venado est conçu et installé par le laboratoire national de Los Alamos en collaboration avec Nvidia et Hewlett Packard Enterprise (HPE).
Capacité et architecture du supercalculateur Venado
Stationné au LANL du Nouveau-Mexique, le supercalculateur Venado est équipé de 2 560 superpuces Grace Hopper de Nvidia et de la connectivité réseau exclusive Slingshot 11 de Hewlett Packard Enterprise, spécialement conçue pour les exigences de calcul d'IA des supercalculateurs. Venado est également l'un des premiers superordinateurs construits avec les superpuces conçues par Nvidia.
Le système est entièrement refroidi par liquide et dispose de 920 processeurs Grace-Grace et de 2 560 super puces GH200 (Grace Hopper), soit un total de 3 480 superpuces Nvidia. Le GH200 est le module système principal pour le traitement des tâches d'IA, il dispose d'un processeur Grace à 72 cœurs et de 480 Go de mémoire. Les processeurs Grace sont capables d'une bande passante de 1 To par seconde lorsqu'ils remplacent le GPU par un deuxième processeur Grace. Thom Mason, directeur de LANL, a déclaré :
"Venado vient compléter notre superinformatique de pointe qui fait progresser la sécurité nationale et la recherche fondamentale, et accélérera la manière dont nous intégrons l'intelligence artificielle pour relever ces défis."
Source : LANL .
Venado est à la hauteur des attentes de LANL
Le système global est assez compact, malgré le fait que Venado soit capable de gérer des applications d'intelligence artificielle à grande échelle avec ses superchips Nvidia Grace Hopper, une unité de super calcul basée sur Nvidia Arm et une architecture Nvidia Hopper. Les premiers tests ont montré que Venado peut produire des résultats significatifs dans les simulations pour l'astrophysique et les simulations pour la science des matériaux. L'accent est mis sur l'efficacité du flux de travail plutôt que sur une précision extrême.
Venado est un supercalculateur puissant pour ce qu'il est, adapté au traitement de grands modèles de langage, car le score revendiqué de dix exaflops qu'il a obtenu est dû à un compromis sur la précision pour un débit ou une vitesse de traitement plus élevé, mais c'est ce qu'exigent les LLM, donc un supercalculateur approprié. candidat à l’intelligence artificielle. Mais comparé au système AMD Frontier, ce n'est toujours pas un match, mais ce n'est en aucun cas un « Slowpoke Piston ». Comme cela sera juste dans la gestion des charges de travail de moindre précision, qui sont la demande du jour en raison des exigences de l’intelligence artificielle. Le secrétaire adjoint du département américain de l'Énergie, David Turk, a déclaré :
"Nos capacités de calcul intensif représentent un élément essentiel de la manière dont les laboratoires nationaux s'attaquent à des problèmes importants."
En ajoutant plus loin,
« Grâce à sa capacité à intégrer des approches d'intelligence artificielle, nous sommes impatients de voir comment le système Venado à Los Alamos peut fournir des résultats nouveaux et significatifs dans les domaines d'intérêt. »
Source : LANL.
Venado est un bel exemple de codedesign grâce à l'expertise combinée de différents fournisseurs. La LANL a reçu une part équitable du soutien du gouvernement fédéral, en particulier sous l’administration Biden. Le gouvernement américain a pris au sérieux l’intelligence artificielle et a privilégié la recherche et le développement en matière d’apprentissage automatique. Venado est un puissant superordinateur doté de 2 560 Nvidia GH200, mais le projet Isambard du gouvernement britannique hébergera 5 448 des mêmes superpuces et devrait faire ses débuts cette année.
Retrouvez la note du Laboratoire national de Los Alamos ici .
