Nvidia investe US$ 100 mi em supercomputador para pesquisa médica

A Nvidia apresentou o Cambridge-1, o supercomputador mais poderoso do Reino Unido, que exigiu investimentos de US$ 100 milhões. Ele será usado para pesquisas na AstraZeneca, GSK, King’s College London, Oxford Nanopore e Guy’s e St Thomas NHS Foundation Trust. “Estamos no início da revolução da biologia digital e, para fazer esse trabalho, os cientistas precisam de um foguete poderoso para sua jornada”, disse Jensen Huang (foto), CEO da Nvidia. “Cambridge-1 reúne décadas de nosso trabalho em computação acelerada, IA e Ciências da Vida em um único centro de computação”, comentou.

A arquitetura de GPU Turing da Nvidia – batizada em homenagem ao pioneiro da computação em Cambridge Alan Turing – introduziu uma arquitetura de computador que torna a Inteligência Artificial um método central de computação, disse Huang. Agora, as ciências da vida estão prontas para se beneficiar do crescimento “superexponencial” dos recursos de computação liberado por novas técnicas de computação de IA.

Os resultados já são “surpreendentes”, explicou Huang, permitindo aos pesquisadores que usem as mais recentes GPUs da arquitetura Nvidia Ampere para simular 300 milhões de átomos por 100 mil nanossegundos, uma escala 10 milhões de vezes maior do que era possível apenas 15 anos atrás.

Os parceiros da NVIDIA no Reino Unido poderão colocar as tecnologias que impulsionam o Cambridge-1 para funcionar com velocidade extraordinária. Cambridge-1 levou apenas 20 semanas para ser construído, em vez dos dois anos que leva para construir a maioria dos supercomputadores de sua escala. “Desde o início, ficou claro que Cambridge-1 foi uma implantação pioneira, que reinventaria a rapidez com que os supercomputadores podem ser projetados e colocados em produção”, disse Lee Myall, CEO da Kao Data, parceira da Nvidia para o Cambridge-1.

O Cambridge-1 é classificado como o 12º mais rápido da Europa e está entre os 50 mais rápidos do mundo, de acordo com a mais recente lista TOP500 de computadores. Ele oferece mais de 400 petaflops de desempenho AI e oito petaflops de desempenho Linpack. Com base na arquitetura de referência Nvidia DGX SuperPOD, o sistema inclui 80 sistemas Nvidia DGX A100, integrando GPUs Nvidia A100 Tensor Core, BlueField-2 DPUs e rede Nvidia HDR InfiniBand .

Pesquisa

A AstraZeneca vai usar Cambridge-1 para treinar um modelo chamado MegaMolBART. Com ele, a gigante farmacêutica pode emprestar técnicas de processamento de linguagem natural para ajudar a descobrir novos medicamentos, explicou Lindsay Edwards, vice-presidente de Ciência de Dados e IA da AstraZeneca. Além disso, a Nvidia trabalha com muitas organizações de saúde dos setores público e privado no Reino Unido, incluindo NHS, UK Biobank, Genomics England e mais de 80 startups de saúde no Reino Unido envolvidas na NVIDIA Inception.

O King’s College London e Guy’s e St Thomas NHS Foundation Trust estão usando o Cambridge-1 para ensinar modelos de IA para gerar imagens de cérebros sintéticos, treinados com dezenas de milhares de exames de ressonância magnética do cérebro em várias idades e doenças. “Com imagens médicas suficientes de uma doença específica, podemos começar a entender a evolução ou a progressão de uma doença”, disse Sebastian Ourselin, chefe da Escola de Engenharia Biomédica e Ciências de Imagem no King’s College London.

Oxford Nanopore, membro do programa acelerador de inicialização Nvidia Inception , usa sensores inovadores e algoritmos de IA executados em supercomputadores GPU Nvidia para digitalizar DNA em sequências de bilhões de caracteres. A tecnologia da Oxford Nanopore ajudou a mapear o genoma do coronavírus. Agora ele está sendo usado para fazer testes rápidos e identificar variantes do vírus, tornando o Reino Unido um líder nessa área.

Serviço
www.nvidia.com