Репортаж от Wedoany，В условиях глубокой интеграции искусственного интеллекта в научные исследования роль высокопроизводительных вычислительных систем претерпевает значительные изменения. Томас Урам, руководитель группы служб данных и рабочих процессов Аргоннской национальной лаборатории, недавно заявил на конференции ISC 2026, что высокопроизводительные вычислительные системы следующего поколения будут не просто поставщиками вычислительных ресурсов, а интегрированными платформами, активно поддерживающими научные открытия.
Урам считает, что ключ к этому переходу — встраивание возможностей искусственного интеллекта непосредственно в инфраструктуру, а не рассмотрение его как отдельного инструмента. Аргоннская национальная лаборатория строит специализированную инфраструктуру ИИ рядом со своими традиционными высокопроизводительными вычислительными системами, включая платформы, ориентированные на вывод: Sofia (A100), Minerva (B200) и Tara (GH200). Хотя Aurora остается основной вычислительной платформой, другие платформы были добавлены специально для предоставления услуг вывода ИИ. Исследователи могут получить доступ к десяткам больших языковых моделей с открытым весом и специализированным научным моделям через централизованный сервис вывода.
Урам отметил, что многие научные рабочие нагрузки больше не требуют дорогих передовых моделей; исследователи могут использовать открытые модели через общий сервис вывода, не создавая и не управляя собственной инфраструктурой. Однако для того, чтобы ИИ стал частью научного рабочего процесса, ему необходима способность взаимодействовать с высокопроизводительными вычислительными системами — агенты ИИ должны иметь доступ к вычислительным ресурсам, отправлять задания и координировать работу между несколькими системами. Урам подчеркнул, что аппаратное обеспечение, сервисы вывода и возможность отправки заданий вместе составляют основу рабочего процесса ИИ.
Эти возможности уже применяются в различных научных дисциплинах. На синхротронном рентгеновском источнике Аргоннской национальной лаборатории — Advanced Photon Source — исследователи автоматически передают генерируемые экспериментальные данные в Аргоннский вычислительный центр лидерства, запускают анализ на вычислительных ресурсах и получают результаты в ходе эксперимента. Эта инфраструктура теперь используется для применения сегментации изображений на основе ИИ, что позволяет ученым анализировать данные томографии почти в реальном времени. В области термоядерного синтеза у исследователей есть всего 20 минут между циклами экспериментов для анализа результатов, а сервисы вывода ИИ и автоматизированные рабочие процессы позволяют обрабатывать данные немедленно. Исследователи также стремятся объединить эти возможности с цифровыми двойниками для работы параллельно с реальными экспериментами.
Заглядывая в будущее, Урам описал агентов ИИ, способных выходить за рамки анализа результатов. На примере открытия лекарств: агент вывода может планировать решение проблемы, взаимодействовать с системой и запускать симуляции, исследуя результаты симуляции и их влияние на цель в замкнутом цикле, непрерывно генерируя новые задачи симуляции до достижения результата. Такой подход позволяет исследователям тестировать множество мишеней и получать более оптимальные мишени с помощью ИИ. Выступление Урама подчеркнуло, что высокопроизводительные вычислительные системы эволюционируют от простых поставщиков вычислений к платформам, интегрирующим вывод ИИ, оркестровку рабочих процессов и программируемый доступ для поддержки научных открытий. Это изменение может коренным образом изменить способ взаимодействия ученых с суперкомпьютерами и дизайн будущих высокопроизводительных вычислительных систем.
