TX-GAIN超级计算机扩展麻省理工学院生成式人工智能和研究能力

林肯实验室超级计算中心（LLSC）新TX-GAIN（TX Generative AI Next）计算系统是美国所有大学中最强大的AI超级计算机。凭借其最近在TOP500中的排名，TX-GAIN加入了LLSC其他强大系统的行列，这些系统都支持林肯实验室和麻省理工学院校园的研发。TOP500每两年发布一次各类顶级超级计算机的名单。

林肯实验室研究员、LLSC负责人Jeremy Kepner表示：“TX-GAIN将使我们的研究人员能够实现科学和工程突破。该系统将在支持所有研究领域的生成式人工智能、物理模拟和数据分析方面发挥重要作用。”

LLSC是林肯实验室加速创新的关键资源。成千上万的研究人员利用LLSC来分析数据、训练模型，并为联邦资助的研究项目运行模拟实验。例如，这些超级计算机已被用于模拟数十亿次飞机相遇，为美国联邦航空管理局开发防撞系统，并为国防部训练自动导航复杂任务的模型。多年来，LLSC能力对于众多获奖技术至关重要，包括那些已经改进的技术：航空安全，防止新疾病的传播，以及协助应对飓风。

顾名思义，TX-GAIN特别适合开发和应用生成式人工智能。传统人工智能专注于分类任务，如识别照片是描绘狗还是猫，而生成式人工智慧则产生全新的输出。Kepner将其描述为插值（填补已知数据点之间的空白）和外推（将数据扩展到已知点之外）的数学组合。如今，生成式人工智能因其使用大型语言模型来创建对用户提示的类人响应而广为人知。

在林肯实验室，团队正在将生成式人工智能应用于大型语言模型之外的各个领域。例如，他们正在使用该技术来评估雷达特征，在覆盖范围缺失的地方补充天气数据，根除网络流量中的异常现象，并探索化学相互作用以设计新药和材料。

为了实现如此密集的计算，TX-GAIN除了传统的高性能计算硬件外，还配备了600多个专门为AI操作设计的NVIDIA GPU加速器。TX-GAIN的峰值性能为两个Exaflops（1个Exaflop为每秒10亿亿浮点运算），是东北地区大学中顶尖的AI系统。自从TX-GAIN今年夏天上线以来，研究人员已经受益匪浅。

林肯实验室反大规模杀伤性武器系统小组的研究员Rafael Jaimes说：“TX-GAIN不仅使我们能够模拟比以往任何时候都多得多的蛋白质相互作用，而且能够模拟具有更多原子的更大蛋白质。这种新的计算能力改变了生物防御中蛋白质表征工作的游戏规则。”

LLSC对交互式超级计算的关注使其对研究人员特别有用。多年来，LLSC一直是软件的先驱，它允许用户访问其强大的系统，而无需成为配置并行处理算法的专家。

Kepner说：“LLSC一直试图让超级计算感觉就像在笔记本电脑上工作一样。”“如今，要想具有竞争力，所需的数据量和分析方法的复杂性远远超出了笔记本电脑的能力。但通过我们用户友好的方法，人们可以运行他们的模型，并从他们的工作空间快速获得答案。”

除了仅支持林肯实验室的项目外，TX-GAIN还加强了与麻省理工学院校园的研究合作。此类合作包括Haystack天文台、量子工程中心、Beaver Works和空军部-麻省理工学院人工智能加速器。后者正在为美国空军和太空部队快速原型化、扩展和应用人工智能技术，优化全球作战的飞行调度，这是一个实际应用的例子。

LLSC系统位于马萨诸塞州霍利约克的一个节能数据中心和设施内。LLSC的研究人员也在解决人工智能的巨大能源需求，并领导对各种节能方法的研究。他们开发的一个软件工具可以将训练人工智能模型的能量减少80%。

Kepner说：“LLSC以经济高效和节能的方式提供了进行前沿研究所需的能力。”

LLSC的所有超级计算机都使用“TX”命名法，以纪念林肯实验室的1956年晶体管化实验计算机零（TX-0）。TX-0是世界上最早的基于晶体管的机器之一，其1958年的继任者TX-2因其在人机交互和人工智能方面的开创性作用而闻名。如今在TX-GAIN，LLSC延续了这一传统。

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