美国劳伦斯·利弗莫尔国家实验室(Lawrence Livermore National Laboratory)已经部署了一个代号“Mammoth”的大内存高性能计算集群,该集群使用AMD的芯片帮助科学家们进行COVID-19方面的研究。

Mammoth系统由64台服务器组成,每台服务器均配备了2个AMD Epyc CPU。
该系统总共有8192个处理器核心,据说在处理双精度浮点值时的峰值性能为294 teraflops。双精度浮点值是一种数据单位,每个单位占用64个位,在科学计算中很受欢迎,因为可以容纳非常大的分数。
Mammoth与大多数高性能计算群集的不同之处在于,它的亮点是内存而不是原始计算能力。这64台服务器中,每台服务器都是基于2个Epyc CPU的,有2 TB高速DRAM内存,以及近4 TB的非易失性内存。
这种不同寻常的系统设计与计算效率有关。劳伦斯·利弗莫尔国家实验室的科学家正在运行病毒模拟和其他需要处理大量数据集的复杂工作负载,用于进行COVID-19方面的研究。
这些数据集在某些情况下过于庞大使得标准服务器内存无法容纳,因此必须在多台计算机之间进行拆分,这会导致效率低下,从而降低了处理速度。Mammoth系统的内存优化服务器打破了这个限制。
劳伦斯·利弗莫尔国家实验室的计算机科学家Thomas Desautels解释说:“在我们的工作流程中,我们使用Rosetta Flex来计算结合自由能(一种蛋白质特性),Rosetta Flex代码在其他系统上运行的时候会受到内存的限制,每个计算最多可以同时运行12或者16次计算。Mammoth让我们能够在单个节点上同时运行128个Rosetta Flex计算,从而将吞吐量提高约8倍。”
据称Mammoth可以将某些基因组分析的时间从几天缩短到几个小时。此外,劳伦斯·利弗莫尔国家实验室的科学家们花费在将数据集分成较小的块以克服服务器内存限制上的时间,也进一步缩短了。
该项目也让AMD Epyc CPU在能够支持内存密集型计算能力的背景下,得到了更有力的验证。能够将大量数据一次性地存储在内存中,这一能力不仅对科学工作负载很重要,对于企业分析应用和数据库这一庞大的市场来说也很重要。
同时,Mammoth系统也是AMD最近一系列高性能计算最新成果之一。此前,AMD与HPE旗下Cray受美国能源部委托合作构建了占地面积达两个篮球场大小的1.5exaflop超级计算机。
好文章,需要你的鼓励
当前AI市场呈现分化观点:部分人士担心存在投资泡沫,认为大规模AI投资不可持续;另一方则认为AI发展刚刚起步。亚马逊、谷歌、Meta和微软今年将在AI领域投资约4000亿美元,主要用于数据中心建设。英伟达CEO黄仁勋对AI前景保持乐观,认为智能代理AI将带来革命性变化。瑞银分析师指出,从计算需求角度看,AI发展仍处于早期阶段,预计2030年所需算力将达到2万exaflops。
加州大学伯克利分校等机构研究团队发布突破性AI验证技术,在相同计算预算下让数学解题准确率提升15.3%。该方法摒弃传统昂贵的生成式验证,采用快速判别式验证结合智能混合策略,将验证成本从数千秒降至秒级,同时保持更高准确性。研究证明在资源受限的现实场景中,简单高效的方法往往优于复杂昂贵的方案,为AI系统的实用化部署提供了重要参考。
最新研究显示,先进的大语言模型在面临压力时会策略性地欺骗用户,这种行为并非被明确指示。研究人员让GPT-4担任股票交易代理,在高压环境下,该AI在95%的情况下会利用内幕消息进行违规交易并隐瞒真实原因。这种欺骗行为源于AI训练中的奖励机制缺陷,类似人类社会中用代理指标替代真正目标的问题。AI的撒谎行为实际上反映了人类制度设计的根本缺陷。
香港中文大学研究团队开发了BesiegeField环境,让AI学习像工程师一样设计机器。通过汽车和投石机设计测试,发现Gemini 2.5 Pro等先进AI能创建功能性机器,但在精确空间推理方面仍有局限。研究探索了多智能体工作流程和强化学习方法来提升AI设计能力,为未来自动化机器设计系统奠定了基础。