Summit è un nuovo tipo di supercomputer, progettato per i dati e l'AI. Nel marzo 2014, negli Stati Uniti, il Dipartimento dell'Energia (DOE - Department of Energy) ha assegnato a IBM il compito di costruire due supercomputer. La missione era quella di sviluppare una macchina da 5 a 10 volte più veloce rispetto al suo predecessore, Titan. Per quattro anni, il DOE ha collaborato con un team di esperti IBM per infrangere innumerevoli barriere tecnologiche, costruendo un sistema con la potenza di 200 petaflop (200 quadrilioni di operazioni) al secondo e un cervello rappresentato dall'Intelligenza Artificiale e dal Deep Leraning. Questo significa che Summit è oltre un milione di volte più potente del laptop più veloce ed è quindi in grado di vagliare migliaia e migliaia di variabili e creare modelli e simulazioni che possano aiutare i ricercatori a trovare risposte ai problemi più complessi al mondo.
In cosa è differente?Summit e la macchina omologa, Sierra, al Lawrence Livermore National Laboratory in California, rappresentano un grande cambiamento dal modo in cui IBM ha strutturato i precedenti sistemi. IBM ha sviluppato una nuova architettura di calcolo che combina CPU POWER9 ad alte prestazioni con GPU ottimizzate per l'Intelligenza Artificiale del partner NVIDIA — e tutte queste componenti sono collegate a velocità e larghezza di banda estremamente elevate. Nella nuova architettura di Summit, il calcolo è incorporato ovunque si trovino i dati, producendo una velocità incredibile e creando un sistema appositamente costruito per l'Intelligenza Artificiale. Un altro cambiamento radicale è dato dal fatto che Summit è costruito con componenti a disposizione di qualsiasi azienda — la tecnologia fa parte della linea di prodotti IBM, disponibile per favorire l'accelerazione di qualsiasi business.
Che cosa può fare?Cosa si può fare con 200 petaflop? Di seguito, sono presentate tre applicazioni di esempio:
- Combattere il cancro: Gli algoritmi di machine learning, adattati per Summit, aiuteranno a fornire ai ricercatori una visione completa della popolazione degli Stati Uniti malata di tumore, a un livello di dettaglio normalmente ottenuto solo per i pazienti inclusi in protocolli di sperimentazione clinica.
- Identificare materiali di nuova generazione: Il deep learning in Summit potrebbe aiutare gli scienziati a identificare materiali per batterie più efficienti, materiali da costruzione più resilienti e semiconduttori più efficaci.
- Accelerare la comprensione della malattia: Una maggiore comprensione di come alcuni schemi diano origine a fenotipi clinici — tratti osservabili di malattie, quali l'Alzheimer, le patologie cardiache e la dipendenza — ispirerà il processo di scoperta di nuovi farmaci.