В лаборатории Линкольна Массачусетского технологического института заработал новый суперкомпьютер TX-GAIN. Два экзафлопса вычислительной мощности для развертывания искусственного интеллекта. В основе вычислительной мощности – более шестисот графических процессоров. Суперкомпьютер создан для лучшего понимания биологических процессов, что важно для медицины, а также для моделирования климата.

Суперкомпьютер на экзафлопс

Речь про новую систему TX-Generative AI Next (TX-GAIN). Суперкомпьютер способен выполнять два квинтиллиона операций в секунду! Для сравнения: японский Fugaku завоевал титул самого быстрого суперкомпьютера в мире в 2020 году. NVIDIA DGX GH200, выпущенный в 2023 году, перевернул мир ИИ, объединив 256 чипов Grace Hopper в единую архитектуру. И, всего два года спустя, TX-GAIN выходит в лидеры.

Конечно, есть пример того же Colossus от Илона Маска, но это пример частного суперкомпьютера. Здесь же речь про сугубо научный проект.

Подобный рост и развитие систем стали наглядным доказательством ускоренного прогресса, наглядным воплощением начала технологической сингулярности. Ведь то, на что раньше уходили десятилетия прогресса, теперь происходит за считанные секунды. И аппаратное обеспечение лежит в основе этого скачка.

На что направлены мощности суперкомпьютера TX-GAIN

Созданный на основе более чем шестисот ускорителей NVIDIA, TX-GAIN не просто обеспечивает высокую производительность. Он призван помочь исследователям моделировать сложные системы, такие как изменение погоды и поведение материалов. Особенности развития болезней и защитные функции иммунитета.

TX-GAIN позволит нашим исследователям добиться научных и инженерных прорывов. Система играет важную роль в поддержке генеративного ИИ, физического моделирования и анализа данных во всех областях исследований.

Джереми Кепнер, руководитель Суперкомпьютерного центра лаборатории Линкольна (LLSC).

Используя передовые генеративные модели, TX-GAIN позволяет системам не просто распознавать закономерности, но и создавать их. Речь не про отличие «паттернов болезни» или предупреждениях о формировании грозового фронта, а про создание новых молекул или разработке систем, способных проследить последствия влияния на погоду.

Моделирование белков и погодных изменений

Сейчас команды лаборатории Линкольна используют вычислительные мощности для моделирования погоды, выявления аномалий в сетевом трафике и разработки новых материалов и лекарств путем моделирования химических взаимодействий, на которые в физической лаборатории ранее ушли бы месяцы.

TX-GAIN позволяет нам моделировать не только значительно больше взаимодействий белков, чем когда-либо прежде, но и анализировать гораздо более крупные белки с большим количеством атомов. Эти новые вычислительные возможности кардинально меняют подход к определению роли белков в биологической защите.

Рафаэль Хаймс из группы систем противодействия оружию массового поражения.

То, что раньше требовало от команды специалистов, свободно владеющих сложным кодом, теперь доступно любому, у кого сформирован исследовательский вопрос. Благодаря интерактивному интерфейсу TX-GAIN учёные могут запускать огромные модели, используя лишь свой ноутбук.

В основе LLSC лежит идея: сделать работу на суперкомпьютерах такой же комфортной, как на ноутбуке. Благодаря нашему удобному подходу пользователи могут запускать свои модели и быстро получать ответы прямо на рабочем месте.

Джереми Кепнер, руководитель Суперкомпьютерного центра лаборатории Линкольна (LLSC).

Особенности суперкомпьютера MIT

Суперкомпьютер TX-GAIN уже включен в экосистему Массачусетского технологического института: от обсерватории Хейстек и Центра квантовой инженерии до программы ИИ Министерства ВВС и MIT AI Accelerator.

Сам объект тоже часть эксперимента: расположенный в Холиоке (штат Массачусетс) он работает в рамках программы энергоэффективного центра обработки данных, в котором новое программное обеспечение сократило потребление энергии на обучение ИИ до 80%.

LLSC предоставляет возможности, необходимые для проведения передовых исследований, при этом экономически и энергоэффективно.

Джереми Кепнер, руководитель Суперкомпьютерного центра лаборатории Линкольна (LLSC).

Я мог бы упомянуть экстраполяцию Гордона Мура, но будем честны. С момента её утверждения мир вычислительных технологий разительно изменился. Количество транзисторов на плату перестало быть единственным универсальным маркером. А вычислительные мощности растут, вопреки росту цен и запросам на энергию.

Плоды такого прогресса, разбор открытий и способов хоть немного, но улучшить природу человека, разбираются в сообществе Neural Hack. Заглядывайте, чтобы держать под рукой свежие статьи!

Команда учёных из компании QuEra Computing, Гарварда и MIT объявила о прорыве на пути к созданию мощных и отказоустойчивых квантовых компьютеров. Впервые в истории им удалось экспериментально провести «дистилляцию магических состояний» — ключевой процесс для выполнения сложных вычислений — на основе защищённых от ошибок логических кубитов.

Для выполнения любых, а не только базовых, задач квантовому компьютеру необходимы специальные ресурсы — так называемые «магические состояния». Однако их создание подвержено ошибкам. Продемонстрированный учёными процесс дистилляции, или «очистки», решает эту проблему: он позволяет из нескольких несовершенных, «шумных» состояний получить одно — высокого качества, с минимальным уровнем ошибок. Это открывает дорогу к универсальным квантовым вычислениям.

Главная новизна эксперимента заключается в том, что дистилляция впервые проведена не на обычных, физических кубитах, а на логических. Логический кубит — это система из нескольких физических кубитов, которая способна самостоятельно обнаруживать и исправлять ошибки. Успешно реализовав протокол на своём квантовом компьютере Gemini, исследователи доказали, что вся цепочка — от защиты информации до создания ресурсов для сложных вычислений — может работать как единый отказоустойчивый механизм.

Это достижение устраняет один из ключевых барьеров на пути к масштабированию квантовых систем. Оно на практике подтверждает жизнеспособность теоретических концепций, разработанных два десятилетия назад, и доказывает, что создание мощных и одновременно надёжных квантовых компьютеров является достижимой инженерной задачей. Прорыв приближает эру, когда квантовые вычисления смогут решать практические задачи, недоступные классическим суперкомпьютерам.

Привет, Пикабу! 👋

Решил поделиться своим проектом, который собрал для себя, но может пригодиться многим.

Отдаю бесплатно Telegram-бота, который сам собирает брифы от клиентов.
Да, бота, который сам всё спрашивает, ведёт по шагам, не даёт потеряться, а вам остаётся только получить готовые ответы.
Без гугл-форм, бесконечных переписок и классического "Ой, я забыл прикрепить файл".

Что умеет:
✅ Клиент заполняет бриф прямо в Telegram, пошагово и без путаницы
✅ Видит прогресс, знает, что уже заполнил
✅ Встроено 60 готовых шаблонов: дизайн, маркетинг, разработка, SMM и др.
✅ Можно собрать свой бриф без единой строки кода — хоть для лендинга, хоть для вашего стартапа по разведению капибар
✅ Все ответы сразу приходят админу в чат
✅ База клиентов хранится только у вас, никакие сторонние сервисы данные не видят
✅ Всё self-hosted — ставится на ваш VPS и работает автономно

Почему бесплатно?
Это часть моего open-source проекта.
Грубо говоря, это "WordPress для готовых решений", но не для сайтов, а для практических систем, которые можно быстро поднять на своём сервере.
Сейчас это MVP — минимально рабочая версия, чтобы собрать обратную связь, поэтому отдаю за подписку.

Как забрать:
🎯 Просто подписывайтесь на мой канал — забирайте архив, тестируйте.
Лицензия — MIT, можно менять, допиливать, использовать даже в коммерции.

Ссылки:
🤖 Демо-бот: https://t.me/uxtestbrief_bot
⚙️ Админка: https://tridentflowapp.com/tf_d4299bf394/
📦 Получить архив (за подписку): https://t.me/+oc5xWuQFLvIxNmY6

Если зайдёт — буду выкладывать ещё полезные self-hosted решения для бизнеса, разработчиков и всех, кто хочет держать данные под контролем.
Если есть вопросы, критика или хотите разобрать код — пишите, рад обратной связи.