Sparxity установила в Юлихе стоечную систему JUBIS для разреженных вычислений
Sparxity, бывшая SpiNNcloud, установила в Юлихском суперкомпьютерном центре (JSC) многомиллионную стоечную систему JUBIS для разреженного машинного обучения и крупномасштабных симуляций. Сумма контракта не раскрыта.
Главное в цифрах
- Сумма контракта: не раскрыта (многомиллионная установка)
- Ускорение решателей разреженных задач: в 10 раз (данные производителя)
- Снижение энергопотребления событийного машинного обучения: в 18 раз (данные производителя)
- Сокращение времени до приемлемого решения оптимизационных задач: в 20 раз (данные производителя)
Система JUBIS работает по событийной модели: она производит вычисления только тогда, когда происходит значимое событие. Компания рассчитывает, что это снизит вычислительную нагрузку, объём передаваемых данных и энергопотребление.
По заявлению Sparxity, решатели разреженных задач работают в 10 раз быстрее, энергопотребление событийного машинного обучения ниже в 18 раз, а время выхода на приемлемое решение оптимизационных задач сокращается в 20 раз. Эти показатели пока остаются данными производителя.
Как будет использоваться установка
JSC применит систему в нейронаучных исследованиях. По словам Гийдо Тренша из лаборатории Simulation and Data Lab Neuroscience, подход позволяет дополнить уникальную HPC-инфраструктуру центра принципиально новым методом.
Установка финансируется частично за счёт Европейского фонда регионального развития (EFRE) и правительства земли Северный Рейн-Вестфалия в рамках программы EFRE/JTF-Программ NRW 2021–2027.
Что это значит для рынка
Компания утверждает, что разреженные вычисления призваны снизить нагрузку на энергопотребление и стоимость ИИ-инфраструктуры. Сооснователь и гендиректор Sparxity Гектор Гонсалес заявил, что следующее поколение систем компании будет полностью ориентировано на разреженность для инференса ИИ.
Для рынка важно, что подход на основе разреженности переходит от презентаций к закупкам ведущих HPC-центров.
