US Argonne National Lab amplia o mais recente sistema de IA da startup SambaNova
A startup de computação de inteligência artificial (IA) do Vale do Silício, SambaNova Systems, disse na segunda-feira que entregou oito unidades de seu mais recente sistema de IA ao Laboratório Nacional Argonne dos EUA, que está expandindo sua oferta de IA para pesquisadores.
Cada um dos sistemas possui oito chips DataScale SN30, lançados em setembro, e triplica a velocidade da geração anterior.
Com o trabalho de IA ocupando o centro das pesquisas, o Argonne National Laboratory tem testado vários chips e sistemas de IA, disse Rick Stevens, diretor associado do laboratório de computação, meio ambiente e ciências da vida no Argonne lab, à Reuters.
Além do SambaNova, foram testados sistemas de IA de startups, incluindo Cerebras Systems, Groq Inc, Graphcore e Habana Labs, de propriedade da Intel Corp.
"Estamos trabalhando com novas arquiteturas emergentes de hardware de IA, e obtemos o hardware inicial e depois brincamos com ele, usamos em nossos aplicativos científicos", disse Stevens.
"Quando chegamos a esse ponto, tomamos decisões internas - 'Isso é útil o suficiente, com desempenho e interessante o suficiente para que devamos dar o próximo passo?' E assim o SambaNova chegou a esse marco."
Steven disse que o laboratório está avaliando o hardware de IA para seu próximo supercomputador para ver se o SambaNova e outros podem ser incluídos. O laboratório, que é um laboratório nacional do Departamento de Energia administrado pela Universidade de Chicago, está atualmente construindo um supercomputador apelidado de Aurora, que será uma máquina com velocidade de dois exascale - capaz de fazer dois bilhões de cálculos em um segundo.
Stevens disse que o laboratório estava em negociações com a Cerebras e a Habana sobre a ampliação desses sistemas também. "O que tentamos fazer é entender os pontos positivos desses diferentes sistemas", disse ele.
O sistema de IA de primeira geração da SambaNova foi usado para prever como os tumores respondem a várias combinações de drogas, melhorar a precisão da previsão do tempo e acelerar as simulações de dinâmica de fluidos, disse ele.
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