Press release

SambaNova und Lawrence Livermore National Laboratory erweitern Zusammenarbeit zur schnelleren Bereitstellung von KI für die Wissenschaft

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Präsentiert von Businesswire

ISC23 SambaNova Systems, das Unternehmen, das als Erstes mit bereichsspezifischen, vortrainierten Foundation-Modellen zur Unterstützung generativer KI auf den Markt kam, und das Lawrence Livermore National Laboratory (LLNL) gaben heute bekannt, dass sie ihre Zusammenarbeit mit dem Ziel erweitern, den Beschleuniger des räumlichen Datenflusses (Spatial Data Flow Accelerator) von SambaNova in das Computing Center von LLNL zu intergieren. Diese Lösung erweitert das kognitive Simulationsprogramm des LLNL, indem sie die Geschwindigkeit und Genauigkeit der wissenschaftlichen Forschung verbessert.

Diese Pressemitteilung enthält multimediale Inhalte. Die vollständige Mitteilung hier ansehen: https://www.businesswire.com/news/home/20230522005288/de/

Brian Van Essen, computer scientist at LLNL and Informatics Group Lead and Bronis R. de Supinski, CTO for Livermore Computing (LC). photo credit: Gary McLeod, LLNL

Brian Van Essen, computer scientist at LLNL and Informatics Group Lead and Bronis R. de Supinski, CTO for Livermore Computing (LC). photo credit: Gary McLeod, LLNL

Das LLNL ist eine führende US-Bundesforschungseinrichtung, die HPC (High Performance Computing) in allen Bereichen ihrer Forschung einsetzt. Im Rahmen des Programms „Advanced Simulation and Computing“ der Nationalen Behörde für nukleare Sicherheit (National Nuclear Security Administration, NNSA) hat das Institut vermehrt die Frage untersucht, wie Hardware-Architekturen für tiefe neuronale Netze traditionelle Physik-basierte Simulationen beschleunigen können.

Für die wissenschaftliche Forschung sind Computermodellierung und -experimente unerlässlich. Mit Modellen werden natürliche Phänomene sowie Experimente simuliert, die Daten zum Verständnis der zugrunde liegenden Prinzipien liefern. Allerdings gibt es dabei zwei grundlegende Probleme. Erstens erreichen selbst die komplexesten Modelle nicht die nötige Wirklichkeitstreue, um die Realität zu simulieren. Zweitens erzeugen moderne Experimente regelmäßig eine überwältigende Fülle an Daten. Zur Lösung dieser Probleme arbeiten die LLNL-Forscher an kognitiver Simulation (CogSim), wobei sie die Systeme von SambaNova nutzen, um die Modellgenauigkeit zu verbessern und die wachsenden Datenmengen zu managen.

„Multiphysik-Simulationen sind komplex“, so Brian Van Essen, Informatiker am LLNL und Informatics Group Lead. „Bei unseren Experimenten im Bereich der Trägheitsfusion (Inertial Confinement Fusion, ICF) fallen enorme Datenmengen an. Die Herstellung einer Verbindung zwischen der zugrunde liegenden Physik und den experimentellen Daten ist jedoch eine äußerst schwierige wissenschaftliche Herausforderung. KI-Techniken bieten den Schlüssel dazu, den bestehenden Modellen beizubringen, experimentelle Modelle besser abzubilden und eine verbesserte Rückkopplungsschleife zwischen den Experimenten und den Modellen zu schaffen. Das SambaNova-System hilft uns, diese kognitiven Simulationen zu erstellen.”

Seit 2020 arbeitet das LLNL mit SambaNova zusammen. Die Kooperation begann als Proof-of-Concept und entwickelte sich zu einer gemeinsamen Entwicklung von Prototypen der endgültigen Lösung. In der ersten Phase der Zusammenarbeit wurde die DataScale-Hardware von SambaNova direkt in den Corona-Supercomputing-Cluster integriert. Diese Integration ermöglichte erstmals den Einsatz von KI-Berechnungen zur Verbesserung von Geschwindigkeit, Leistung und Produktivität insgesamt. Vor allem aber wurde eine heterogene Systemarchitektur geschaffen, die das System von SambaNova in den bestehenden Supercomputing-Cluster integriert, um eine effiziente CogSim zu unterstützen. In der nächsten Stufe ist es möglich, die Integration des heterogenen Systems mit den Supercomputing-Clustern weniger eng zu gestalten. Dieses Design unterstützt eine größere Palette von Workloads, so dass das LLNL ein breiteres Spektrum herkömmlicher Ressourcen nutzen kann, eine stärker generalisierte Lösung, die mehr Anwendungsfälle zulässt.

„Wir versuchen, mit Hilfe von KI die Geschwindigkeit, den Energieverbrauch und die Datenübertragung zu verbessern“ so Bronis R. de Supinski, CTO bei Livermore Computing (LC), die das LLNL-Computing Center betreibt. „SambaNova hat eine andere Architektur als CPU- oder GPU-basierte Systeme. Wir nutzen diese, um einen erweiterten Ansatz für CogSim zu entwickeln, bei dem ein heterogenes System eingesetzt wird, das die SambaNova DataScale mit unseren Supercomputing-Clustern kombiniert.”

„Wissenschaftliche Entdeckungen erfordern Schnelligkeit, Genauigkeit und Zusammenarbeit. Wir haben eine unglaubliche Partnerschaft aufgebaut, um gemeinsam komplexe wissenschaftliche Probleme zu lösen”, so Rodrigo Liang, CEO von SambaNova Systems. „Wir freuen uns darauf, die Agilität, Leistung und Flexibilität von SambaNova zu nutzen, um den Auftrag des Lawrence Livermore National Laboratory zu erfüllen, Wissenschaft im nationalen Interesse zu betreiben.”

Durch die Nutzung der Architektur von SambaNova zeigt der Bedarf des LLNL an kritischen Anwendungsfällen in der Wissenschaftswelt die Möglichkeit und den Bedarf an einer vollständigen KI-Lösung auf. Weitere Informationen finden Sie unter sambanova.ai.

Über das LLNL

Das Lawrence Livermore National Laboratory wurde 1952 gegründet und bietet durch innovative Wissenschaft, technischen Entwicklung und Technologie Lösungen für die wichtigsten nationalen Sicherheitsprobleme unseres Landes. Das Lawrence Livermore National Laboratory wird von Lawrence Livermore National Security, LLC für die Nationale Behörde für nukleare Sicherheit (NNSA) des US-Energieministeriums verwaltet.

Über SambaNova Systems

Kunden wenden sich an SambaNova, um schnell hochmoderne generative KI-Funktionen im Unternehmen bereitzustellen. Unsere speziell für Unternehmen entwickelte KI-Plattform ist das technologische Rückgrat für die nächste Generation des KI-Computings.

SambaNova Systems hat seinen Hauptsitz in Palo Alto, Kalifornien, und wurde 2017 von Branchenexperten sowie Experten für Hardware- und Softwaredesign von Sun/Oracle und der Stanford University gegründet. Zu den Investoren gehören SoftBank Vision Fund 2 sowie Fonds und Konten, die von BlackRock, Intel Capital, GV, Walden International, Temasek, GIC, Redline Capital, Atlantic Bridge Ventures, Celesta, und mehreren anderen Firmen verwaltet werden. Weitere Informationen finden Sie unter sambanova.ai oder wenden Sie sich an uns per E-Mail an info@sambanova.ai. Folgen Sie SambaNova Systems auf Linkedin.

Die Ausgangssprache, in der der Originaltext veröffentlicht wird, ist die offizielle und autorisierte Version. Übersetzungen werden zur besseren Verständigung mitgeliefert. Nur die Sprachversion, die im Original veröffentlicht wurde, ist rechtsgültig. Gleichen Sie deshalb Übersetzungen mit der originalen Sprachversion der Veröffentlichung ab.