来源：mit等
编辑：张佳
【新智元导读】林肯实验室超级计算中心的新型TX-GAIA计算系统已被评为全球大学中功能最强大的人工智能超级计算机。将传统的高性能计算硬件（将近900个Intel处理器）与针对AI应用进行了优化的硬件（900个Nvidia图形处理单元GPU加速器）相结合，性能强悍！>>>人工智能改变中国，我们还要跨越这三座大山 | 献礼70周年
林肯实验室超级计算中心（LLSC）的新型TX-GAIA（绿色AI加速器）计算系统已被评为全球大学中功能最强大的人工智能超级计算机。
排名来自TOP500网站，该网站每半年发布一次不同类别的顶级超级计算机列表。
榜单详见：https://www.top500.org/list/2019/06/
TX-GAIA计算系统由Hewlett Packard Enterprise构建，将传统的高性能计算硬件（将近900个Intel处理器）与针对AI应用进行了优化的硬件（900个Nvidia图形处理单元GPU加速器）相结合。
“我们很高兴有机会让林肯和MIT的研究人员取得令人难以置信的科学和工程突破，”LLSC负责人，林肯实验室研究员Jeremy Kepner说： “ TX-GAIA将在支持所有实验室任务，包括AI、物理模拟和数据分析中扮演重要角色。”
TOP500排名基于LINPACK基准测试，该基准衡量系统的浮点计算能力，或者衡量计算机求解线性方程组密集系统的速度。TX-GAIA的TOP500基准性能是每秒3.9万亿个浮点运算，即petaflops（尽管自2019年6月公布该排名以来，Hewlett Packard Enterprise已将系统的基准更新为4.725 petaflops）。6月的TOP500基准性能使该系统在美国东北部地区排名第一，在美国排名第20，在超级计算能力方面世界排名第51。该系统的最高性能超过6 petaflops。
但更值得注意的是，TX-GAIA的最高性能为100 AI petaflops，这使其在全球任何大学中均成为AI flop的第一名。AI flop是衡量计算机执行深度神经网络（DNN）操作的速度的度量。DNN是一类AI算法，可以学习识别大量数据中的模式。正如Kepner所说，这种能力在语音识别和计算机视觉方面创造了“ AI奇迹”。这项技术使亚马逊的Alexa能够理解问题，并让无人驾驶汽车识别周围的物体。这些DNN越复杂，它们处理从中学习的海量数据集所花费的时间就越长。TX-GAIA的Nvidia GPU加速器是专门为快速执行这些DNN操作而设计的。
TX-GAIA放在一个名叫“EcoPOD”的新的模块化数据中心，位于马萨诸塞州。它加入了LLSC的其他强大系统的行列，例如支持与MIT校园和其他机构合作的TX-E1，以及目前在TOP500列表中排名第490位的TX-Green。
Kepner说，今年秋天上线时，该系统与LLSC的集成将在对用户完全透明。他说：“用户唯一应该看到的是，他们的许多计算将大大加快。”
在其AI应用程序中，将利用TX-GAIA训练机器学习算法，包括那些使用DNN的算法。它可以更快地处理TB级的数据，例如数十万张图像或数年的语音样本，教这些算法自己找出解决方案。该系统的计算能力也将加速仿真和数据分析。这些能力将支持实验室研发领域的项目，如改进天气预报、加速医疗数据分析、建立自主系统、设计合成DNA、开发新材料和设备。
TX-GAIA也是美国国防部排名第一的系统，也将支持最近宣布的麻省理工学院空军人工智能加速器。此次合作将结合MIT（包括LLSC）和美国空军的专业知识和资源，开展基础研究，旨在实现人工智能算法和系统的快速成型、扩展和应用。
原文链接：
http://news.mit.edu/2019/lincoln-laboratory-ai-supercomputer-tx-gaia-0927
