A inteligência artificial generativo está ganhando cada vez mais força, com soluções como o ChatGPT se tornando cada vez mais populares. A Intel, uma das líderes mundiais na área de tecnologia, lançou recentemente seu próprio modelo chamado aurora Janeiro. Este modelo está destinado a revolucionar a pesquisa científica em vários campos.
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Aurora genAI: um novo passo para a ciência
O novo modelo genAI Aurora foi anunciado durante o ISC23, um evento marcante para o setor. O modelo inclui vários treinamentos para trabalhar diversos tipos de textos, dados científicos e muito mais. Isso significa que o Aurora genAI será capaz de lidar com uma ampla gama de dados e informações, tornando-o um ferramenta valiosa para a pesquisa científica. O Aurora genAI foi criado em colaboração com oArgonne National Laboratory e HPE. Este modelo funcionará com o novo supercomputador Aurora, que possui mais de dois exaflops de desempenho. Este extraordinário poder de computação permite que o supercomputador gerencie até 1 trilhão de parâmetros para gerar resultados.
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Aurora genAI e seu impacto na pesquisa científica
meda Steve, diretor associado do laboratório Argonne, comentou o anúncio do Aurora genAI, enfatizando a importância dessa inovação para a ciência. Segundo Steves, o projeto visa aproveitar todo o potencial do supercomputador Aurora para produzir um recurso que pode ser usado para a ciência a jusante nos laboratórios do Departamento de Energia e em colaboração com outros.
Le As especificações do sistema Aurora são impressionantes: Um supercomputador HPE Cray EX, 63.744 GPUs, 21.248 CPUs, 1024 blocos de armazenamento DAOS e rede Ethernet de alto desempenho HPE Slingshot. Essas especificações indicam que o sistema Aurora é capaz de oferecer desempenho excepcional, superando até as GPUs AMD MI250 e entregando 20% a mais de eficiência em aplicações de mecânica quântica QMCPACK do que o modelo H100.
Aplicativos Aurora genAI
O modelo Aurora genAI pode funcionar com “texto geral, código, textos científicos e dados científicos estruturados de biologia, química, ciência dos materiais, física, medicina e outras fontes“, porque ele é treinado para isso de forma generativa. A Intel forneceu alguns exemplos de aplicação para o modelo, que incluem o design de moléculas e materiais, a síntese do conhecimento de milhões de fontes para sugerir novos e interessantes experimentos em biologia de sistemas, química de polímeros e materiais energéticos, ciência do clima e cosmologia. Também poderá acelerar a pesquisa identificando processos biológicos relacionados ao câncer e outras doenças, usando seu potencial generativo para sugerir alvos e até mesmo o desenvolvimento de medicamentos.
