林肯實驗室超級計算中心（LLSC）新TX-GAIN（TX Generative AI Next）計算系統(tǒng)是美國所有大學中最強大的AI超級計算機。憑借其最近在TOP500中的排名，TX-GAIN加入了LLSC其他強大系統(tǒng)的行列，這些系統(tǒng)都支持林肯實驗室和麻省理工學院校園的研發(fā)。TOP500每兩年發(fā)布一次各類頂級超級計算機的名單。

林肯實驗室研究員、LLSC負責人Jeremy Kepner表示：“TX-GAIN將使我們的研究人員能夠?qū)崿F(xiàn)科學和工程突破。該系統(tǒng)將在支持所有研究領(lǐng)域的生成式人工智能、物理模擬和數(shù)據(jù)分析方面發(fā)揮重要作用。”

LLSC是林肯實驗室加速創(chuàng)新的關(guān)鍵資源。成千上萬的研究人員利用LLSC來分析數(shù)據(jù)、訓練模型，并為聯(lián)邦資助的研究項目運行模擬實驗。例如，這些超級計算機已被用于模擬數(shù)十億次飛機相遇，為美國聯(lián)邦航空管理局開發(fā)防撞系統(tǒng)，并為國防部訓練自動導航復雜任務的模型。多年來，LLSC能力對于眾多獲獎技術(shù)至關(guān)重要，包括那些已經(jīng)改進的技術(shù)：航空安全，防止新疾病的傳播，以及協(xié)助應對颶風。

顧名思義，TX-GAIN特別適合開發(fā)和應用生成式人工智能。傳統(tǒng)人工智能專注于分類任務，如識別照片是描繪狗還是貓，而生成式人工智慧則產(chǎn)生全新的輸出。Kepner將其描述為插值（填補已知數(shù)據(jù)點之間的空白）和外推（將數(shù)據(jù)擴展到已知點之外）的數(shù)學組合。如今，生成式人工智能因其使用大型語言模型來創(chuàng)建對用戶提示的類人響應而廣為人知。

在林肯實驗室，團隊正在將生成式人工智能應用于大型語言模型之外的各個領(lǐng)域。例如，他們正在使用該技術(shù)來評估雷達特征，在覆蓋范圍缺失的地方補充天氣數(shù)據(jù)，根除網(wǎng)絡流量中的異常現(xiàn)象，并探索化學相互作用以設計新藥和材料。

為了實現(xiàn)如此密集的計算，TX-GAIN除了傳統(tǒng)的高性能計算硬件外，還配備了600多個專門為AI操作設計的NVIDIA GPU加速器。TX-GAIN的峰值性能為兩個Exaflops（1個Exaflop為每秒10億億浮點運算），是東北地區(qū)大學中頂尖的AI系統(tǒng)。自從TX-GAIN今年夏天上線以來，研究人員已經(jīng)受益匪淺。

林肯實驗室反大規(guī)模殺傷性武器系統(tǒng)小組的研究員Rafael Jaimes說：“TX-GAIN不僅使我們能夠模擬比以往任何時候都多得多的蛋白質(zhì)相互作用，而且能夠模擬具有更多原子的更大蛋白質(zhì)。這種新的計算能力改變了生物防御中蛋白質(zhì)表征工作的游戲規(guī)則?！?/p>

LLSC對交互式超級計算的關(guān)注使其對研究人員特別有用。多年來，LLSC一直是軟件的先驅(qū)，它允許用戶訪問其強大的系統(tǒng)，而無需成為配置并行處理算法的專家。

Kepner說：“LLSC一直試圖讓超級計算感覺就像在筆記本電腦上工作一樣?！薄叭缃?，要想具有競爭力，所需的數(shù)據(jù)量和分析方法的復雜性遠遠超出了筆記本電腦的能力。但通過我們用戶友好的方法，人們可以運行他們的模型，并從他們的工作空間快速獲得答案。”

除了僅支持林肯實驗室的項目外，TX-GAIN還加強了與麻省理工學院校園的研究合作。此類合作包括Haystack天文臺、量子工程中心、Beaver Works和空軍部-麻省理工學院人工智能加速器。后者正在為美國空軍和太空部隊快速原型化、擴展和應用人工智能技術(shù)，優(yōu)化全球作戰(zhàn)的飛行調(diào)度，這是一個實際應用的例子。

LLSC系統(tǒng)位于馬薩諸塞州霍利約克的一個節(jié)能數(shù)據(jù)中心和設施內(nèi)。LLSC的研究人員也在解決人工智能的巨大能源需求，并領(lǐng)導對各種節(jié)能方法的研究。他們開發(fā)的一個軟件工具可以將訓練人工智能模型的能量減少80%。

Kepner說：“LLSC以經(jīng)濟高效和節(jié)能的方式提供了進行前沿研究所需的能力。”

LLSC的所有超級計算機都使用“TX”命名法，以紀念林肯實驗室的1956年晶體管化實驗計算機零（TX-0）。TX-0是世界上最早的基于晶體管的機器之一，其1958年的繼任者TX-2因其在人機交互和人工智能方面的開創(chuàng)性作用而聞名。如今在TX-GAIN，LLSC延續(xù)了這一傳統(tǒng)。

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