Суперкомпьютер поможет искать новые лекарства с помощью ИИ

0
Суперкомпьютер поможет искать новые лекарства с помощью ИИ

Эта разработка, основанная на нейробиологических принципах, демонстрирует многократное превосходство в энергоэффективности по сравнению с обычными подходами и предоставляет возможность симулировать нейронные сети, насчитывающие миллиарды элементов.

В рамках многомиллионного контракта компания SpiNNcloud предоставила Лейпцигскому университету (Германия) суперкомпьютер, построенный на принципах нейроморфных вычислений. Эта поставка представляет собой самую масштабную на сегодняшний день реализацию системы SpiNNcloud, разработанной для нужд фармацевтики, в частности, для исследований и разработки малых молекул.

Архитектура серверов SpiNNcloud опирается на 650 тысяч вычислительных ядер, распределенных между 4320 чипами, созданными на основе второго поколения технологии SpiNNaker, вдохновленной строением мозга человека. Система способна моделировать свыше 10 миллиардов нейронов и находит применение в задачах, связанных с искусственным интеллектом, молекулярным скринингом и биомедицинским моделированием.

Как утверждает Кристиан Майр, соучредитель SpiNNcloud, данная система позволяет оперативно проводить in silico анализ миллиардов соединений. Уже сейчас прототип этого нейросетевого решения способен обрабатывать до 20 миллиардов молекул менее чем за час, что в 100 раз быстрее, чем при использовании тысячи стандартных CPU-ядер.

Каждая серверная плата содержит 48 чипов SpiNNaker2, включающих в себя 152 ARM-ядра и специализированные ускорители для нейронных сетей. Такая архитектура не только обеспечивает высокую производительность, но и позволяет существенно экономить энергию: по данным компании, система в 18 раз эффективнее с точки зрения энергопотребления, чем современные GPU.

В университете планируют использовать этот суперкомпьютер для моделирования фолдинга белков и создания моделей взаимодействия молекул с учетом индивидуальных особенностей пациента. По мнению разработчиков, это должно ускорить разработку новых персонализированных лекарственных средств и оптимизировать начальные этапы исследований.

Гектор Гонсалес, соучредитель и CEO SpiNNcloud, подчеркнул, что данная вычислительная архитектура особенно эффективна для алгоритмов, использующих динамическую разреженность и массовый параллелизм, при этом она остается компактной и экономичной. Системы SpiNNcloud уже используются в научных учреждениях Европы и США.

Питер Руттен, вице-президент IDC, отметил, что подход SpiNNcloud отражает новый тренд в сфере высокопроизводительных вычислений – интеграцию инфраструктуры и алгоритмов, разработанных с нуля. Это особенно актуально в связи с растущим интересом к нейросетям нового поколения, использующим адаптивную активацию лишь части нейронных путей, в отличие от традиционного плотного вычисления во всех слоях модели.

About The Author

Добавить комментарий