ScienceGPT è un modello di intelligenza artificiale sviluppato e addestrato grazie alla potenza di calcolo e i dati di uno dei migliori supercomputer a livello internazionale.
Il suo nome ufficiale è AuroraGPT e rimanda direttamente al supercomputer Aurora, tuttora in via di sviluppo. Ad oggi non ci sono molte conferme sul funzionamento di questo Large Language Model (LLM).
Al tempo stesso i dati tecnici di Aurora e la mole di dati utilizzati per addestrare l’AI sono talmente impressionanti da lasciare immaginare prestazioni straordinarie.
Cos’è ScienceGPT, il modello AI del supercomputer Aurora
I ricercatori americani dell’Argonne National Lab sono al lavoro su un modello di AI basato sui dati scientifici di Aurora: un supercomputer tra i più veloci al mondo, con una potenza di calcolo da 2 ExaFLOPS.
Questo vuol dire che il supercomputer è in grado di eseguire più o meno un quintilione di calcoli al secondo, grazie ai suoi oltre novemila nodi. Per il resto Aurora è dotato di 10 petabyte di memoria e vanta uno spazio di archiviazione da 230 petabyte. Il petabyte è un’unità di misura informatica che corrisponde a un milione di GB.
Il sistema è inoltre composto da due processori Intel Xeon Max, un’architettura di memoria unificata e ben sei GPU Intel Max. Numeri impressionanti, che aiutano a comprendere meglio un consumo monstre da 60 MW.
Il modello di AI soprannominato ScienceGPT si chiama in realtà AuroraGPT. Un sistema di intelligenza artificiale generativa che utilizza i dati del supercomputer Aurora e che vanta circa un trilione di parametri: un’altra cifra da record, che rende questo LLM tra i più impressionanti a livello internazionali.
Come funziona ScienceGPT
Stando alle dichiarazioni del vicepresidente e direttore generale HPC Wire Ogi Brkic, ScienceGPT lato utente funzionerà in maniera piuttosto simile a ChatGPT.
Resta però ancora da capire se il modello sarà multimodale: ovvero se sarà in grado di affiancare la realizzazione di contenuti multimediali alla generazione di testo originale.
A ciò si aggiungono almeno un altro paio di elementi di incertezza. Il primo è legato ai tempi di addestramento del LLM, che richiederà ancora mesi. Anche perché, allo stato attuale, le operazioni sono limitate a soltanto 256 dei circa 10.000 nodi di Aurora.
Il secondo è legato allo sviluppo dello stesso supercomputer, considerato che anche il lavoro su Aurora è in corso. E che, in origine, il completamento del sistema era stato pianificato per il 2018.
Guardando i dati di progettazione, Aurora è destinato a diventare il secondo supercomputer più potente in assoluto dopo Frontier. Le schede tecniche disponibili parlano di alimentazione da 60.000 GPU Intel, 10.000 nodi di elaborazione, 166 rack e più di 80.000 nodi di rete.
Allo stesso tempo diversi addetti ai lavori immaginano che, una volta completato, il sistema sarà addirittura superiore a Frontier. E in questo caso è lecito pensare che anche ScienceGPT supererà di gran lunga le aspettative.
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