Репортаж от Wedoany，Совет регентов Калифорнийского университета официально утвердил Кэтрин Елик (Katherine Yelick) на должность девятого директора Национальной лаборатории имени Лоуренса в Беркли. Срок её полномочий начинается с 1 июля. Елик является знаковой фигурой в сфере высокопроизводительных вычислений США — она соавтор языков Unified Parallel C (UPC) и Titanium, ключевой инициатор программы по созданию экзафлопсных вычислений, а также член Национальной инженерной академии США и действительный член ACM. Это назначение знаменует собой первый случай, когда одна из старейших национальных лабораторий Министерства энергетики США передает бразды правления ученому-компьютерщику.
В настоящее время Елик занимает должность вице-канцлера по исследованиям Калифорнийского университета в Беркли и профессора кафедры электротехники и компьютерных наук, а также является старшим научным сотрудником лаборатории Беркли. Она начала преподавать в Беркли в 1991 году, а с 1996 года совмещает работу в лаборатории Беркли, сформировав за последующие тридцать лет двойную идентичность, охватывающую академические круги и национальную лабораторию.
Технический вклад Елик в области высокопроизводительных вычислений сосредоточен вокруг одной ключевой задачи: как сделать крупномасштабные параллельные системы программируемыми и высокопроизводительными. Изобретенные ею совместно с командой языки UPC и Titanium положили начало модели программирования с разделенным глобальным адресным пространством (PGAS) — эта модель обеспечивает абстракцию программирования, подобную общей памяти, на оборудовании с распределенной памятью, позволяя ученым писать эффективные параллельные программы без глубокого понимания деталей передачи сообщений. Оглядываясь на эту работу, Елик отметила, что важным выводом из использования языков PGAS стало понимание преимуществ односторонней коммуникации в производительности: этот режим ближе к низкоуровневым аппаратным примитивам и позволяет более эффективно реализовать перекрытие и конвейеризацию вычислений и коммуникаций. Кроме того, возглавляемый ею проект Sparsity разработал первую в отрасли библиотеку ядер с автоматической настройкой для разреженных матриц, а также она совместно руководила разработкой Optimized Sparse Kernel Interface (OSKI), что позволило максимизировать производительность операций с разреженными матрицами на различных аппаратных архитектурах.
Управленческий опыт Елик в лаборатории Беркли охватывает ключевую вычислительную инфраструктуру в ведении Управления науки Министерства энергетики США. С 2008 по 2012 год она занимала должность директора Национального центра научных вычислений для энергетических исследований (NERSC), управляя флагманским суперкомпьютерным комплексом Управления науки Министерства энергетики США; с 2010 по 2019 год она была повышена до заместителя директора лаборатории Беркли по вычислительным наукам, курируя три основных направления: NERSC, Энергетическую научную сеть (ESnet) и Отдел вычислительных исследований, управляя обширной матрицей, включающей высокопроизводительные вычисления, высокоскоростные научные сети и передовые вычислительные исследования. За время своего пребывания в должности она руководила закупкой и развертыванием суперкомпьютерной системы NERSC-8, продвигала модернизацию магистральной сети ESnet, а в 2015 году курировала строительство здания Shyh Wang Hall, в котором разместились NERSC и ESnet, объединив вычислительную инфраструктуру и высокоскоростные сети в одном физическом пространстве, что заложило как физическую, так и организационную основу для будущих научных инноваций лаборатории Беркли на десятилетия вперед.
На уровне национальной стратегии Елик принимала активное участие в запуске и реализации программы Министерства энергетики США по экзафлопсным вычислениям. Эта программа, действовавшая с 2016 по 2024 год, была направлена на разработку ключевых приложений и программного стека, способных эффективно использовать оборудование экзафлопсного уровня. Возглавляемый Елик в этот период проект ExaBiome применял языки PGAS для анализа геномов микроорганизмов, стремясь решить вычислительную проблему сборки метагеномов в экзафлопсном масштабе. Этот проект продемонстрировал передовое применение высокопроизводительных вычислений в науках о жизни — ускоряя за счет параллельной сборки и анализа генных последовательностей огромных микробных сообществ широкий спектр исследований: от открытия новых ферментов до идентификации мишеней для лекарств. На национальном уровне она также помогала Министерству энергетики в разработке стратегии исследований в области искусственного интеллекта и больших данных, играя роль связующего звена на стыке научных вычислений и ИИ.
Елик принимает руководство лабораторией Беркли в момент, когда там готовится к развертыванию крупнейшая в её истории суперкомпьютерная система. Суперкомпьютер нового поколения Doudna, названный в честь нобелевского лауреата Дженнифер Дудны, как ожидается, будет введен в эксплуатацию к концу 2026 года. Он построен на платформе Vera Rubin, совместно разработанной Dell и Nvidia, и его производительность более чем в 10 раз превысит производительность нынешнего флагманского суперкомпьютера Perlmutter. Doudna станет основой вычислительной мощности для крупномасштабного молекулярно-динамического моделирования, исследований в области физики высоких энергий, а также обучения и инференса ИИ в рамках Управления науки Министерства энергетики США. Лаборатория Беркли, насчитывающая почти 4000 сотрудников, с годовым бюджетом около 1,4 миллиарда долларов и 17 нобелевскими лауреатами за всю историю, является ключевым центром междисциплинарных фундаментальных исследований в США. Как превратить вычислительное преимущество Doudna в научные прорывы в различных областях — это станет первоочередной инженерной и стратегической задачей для Елик после вступления в должность.
У Елик есть собственное четкое суждение о взаимоотношениях между ИИ и научными вычислениями. В своем программном докладе на конференции ISC 2024 она отметила, что в условиях текущей тенденции к ослаблению производительности 64-битных операций с плавающей запятой в чипах для ИИ необходимо остерегаться риска маргинализации высокоточных арифметических возможностей — высокоточные вычисления критически важны для получения надежных научных данных, которые, в свою очередь, составляют основу знаний для больших языковых моделей. Говоря об изменении парадигмы научных исследований в эпоху ИИ, она далее пояснила, что применение ИИ в науке — это не просто использование готовых моделей, а возможность исследовать, существуют ли лучшие способы реализации ИИ — эволюционная информация, содержащаяся в геномных данных, возможно, предложит иные перспективы, отличные от текстовых моделей, а внутренние физические законы материального мира предъявляют к ИИ гораздо более строгие ограничения, чем языковая среда. Эта позиция отличается как от слепого оптимизма в отношении ИИ, так и от упорной приверженности традиционным вычислительным парадигмам, а представляет собой поиск более конструктивного пути интеграции между двумя этими силами.
Данный материал скомпилирован платформой Wedoany. При цитировании материалов, созданных с помощью искусственного интеллекта (ИИ), необходимо обязательно указывать источник — «Wedoany». В случае выявления нарушения прав или иных проблем просим своевременно информировать нас. Сайт оперативно внесёт изменения или удалит материал.Электронная почта: news@wedoany.com
