Çin'den yerli çipli dev hamle: 100 bin kartlık Sugon 8000 yapay zeka süper kümesi tanıtıldı

Sugon Information Industry Co., yeni süper bilgisayar kümesi Sugon 8000’i Çin Ulusal Yüksek Başarımlı Hesaplama Yıllık Konferansı’nda duyurdu. Ülkenin entegre hesaplama ağı 'Ulusal Süper Bilgisayar İnterneti'ne bağlanan sistem, araştırma enstitüleri, sanayi kuruluşları ve özel şirketlerin kullanımına açıldı. Sugon 8000, bilimsel problemlerin çözümünde kullanılan yüksek başarımlı hesaplama altyapısını yapay zeka iş yükleriyle aynı sistemde buluşturdu.

ESNEK KAYNAK TAHSİSİ 

Sugon 8000, bilimsel simülasyonlar, büyük ölçekli veri analizleri ve yapay zeka modellerinin eğitimi için geliştirildi. Kullanıcıların, yürüttükleri işin gereksinimlerine göre hesaplama kaynaklarını esnek biçimde tahsis edebilmesi sağlandı. Böylece farklı görevler için aynı altyapıdan yararlanılmasının önü açıldı. Sistem, yapay zeka modellerindeki hızlı gelişmelere eşlik eden hesaplama talebinin yanı sıra karmaşık bilimsel araştırmaların ihtiyaçlarını da karşılamayı amaçlıyor.

YERLİ ALTYAPI BİLEŞENLERİ 

1993’ten bu yana bilgisayar sistemleri geliştiren Sugon, projede işlem kartlarının ötesindeki altyapı bileşenlerini de yerli teknolojiyle kurduğunu bildirdi. Bunlar arasında yüksek hızlı ara bağlantılar, gelişmiş sıvı soğutma, iş planlama ve sistem kararlılığını sağlayan teknolojiler yer aldı. Bu bileşenlerin birlikte çalışması, 100 bin kartlık kümenin yönetilmesi açısından önem taşıyor. Proje, Çin’in gelişmiş hesaplama sistemlerini dışa bağımlılığı azaltarak kurma ve ölçeklendirme çabalarının bir parçası olarak değerlendiriliyor.

300’Ü AŞKIN UYGULAMA 

Sugon 8000, resmi tanıtımından önce malzeme bilimi, astrofizik, havacılık, tarım, enerji sistemleri ve meteorolojinin de aralarında bulunduğu 10’dan fazla araştırma alanında pilot kullanıma alındı. Geliştirici ekip ayrıca 30 araştırma ve sanayi alanında 300’den fazla temel uygulamayı sistem üzerinde çalışacak şekilde optimize etti. Bilimsel hesaplama, veri analizi ve model eğitimini bir araya getiren altyapıyla Ar-Ge maliyetlerinin azaltılması, geliştirme süreçlerinin hızlandırılması ve operasyonel verimliliğin artırılması hedefleniyor.