„AbbVie“ pasirenka smegenų sistemas, kad paspartintų AI biofarmacijos tyrimus

„AbbVie“ pasirenka smegenų sistemas, kad paspartintų AI biofarmacijos tyrimus

SUNNYVALE, Kalifornija .– (VERSLO LAIDAS) – „Cerebras Systems“, didelio našumo dirbtinio intelekto (AI) skaičiavimo pradininkė, ir „AbbVie“, pasaulinė biofarmacijos įmonė, šiandien paskelbė apie reikšmingą „AbbVie“ dirbtinio intelekto darbo pasiekimą. Naudodama Cerebras CS-2 biomedicinos natūralios kalbos apdorojimo (NLP) modeliuose, „AbbVie“ pasiekė 128 kartus didesnį našumą nei grafikos apdorojimo blokas (GPU) ir sunaudojo 1/3 energijos. „AbbVie“ ne tik greičiau apmokė modelius ir sunaudodama mažiau energijos, dėl paprastos, standartais pagrįstos CS-2 programavimo darbo eigos, laikas, paprastai skiriamas modelio nustatymui ir derinimui, taip pat buvo žymiai sumažintas.

„Dažnas iššūkis, kurį patiriame su BERT programavimu ir mokymais DIDELIS modeliai suteikia pakankamai GPU klasterio išteklių pakankamai ilgai “, – sakė Brianas Martinas, „AbbVie“ AI vadovas. „CS-2 sistema suteiks sieninio laikrodžio patobulinimų, kurie palengvins didžiąją šio iššūkio dalį, kartu pateiks paprastesnį programavimo modelį, kuris pagreitins mūsų pristatymą, nes mūsų komandos galės greičiau kartoti ir išbandyti daugiau idėjų.

Didžiausią dėmesį skirdami pažangiems imunologijos, neurologijos, onkologijos ir virusologijos moksliniams tyrimams ir plėtrai, „AbbVie“ mokslininkams labai svarbu neatsilikti nuo viso pasaulio tyrimų išvadų. Tuo tikslu „AbbVie“ naudoja didelius, sudėtingus AI kalbos modelius, kad sukurtų savo mašininio vertimo paslaugą „Abbelfish“. Ši paslauga tiksliai išverčia ir leidžia ieškoti didžiulėse biomedicininės literatūros bibliotekose 180 kalbų, naudodama didelius, moderniausius transformatorių modelius, tokius kaip BERT, BERT. DIDELISir BioBERT.

Norint užtikrinti, kad „Abbelfish“ būtų tikslus ir visada atnaujintas, reikia mokyti ir permokyti NLP modelius nuo nulio naudojant specifinius srities biomedicininius duomenis. Tačiau Abbelfish modelis yra labai didelis – 6 milijardų parametrų. Tokį modelį nepraktiška treniruoti net didžiausiuose GPU klasteriuose. „Cerebras Systems“ leidžia greitai ir lengvai atlikti tokio tipo didelio masto AI mokymą.

Dideli kalbų modeliai, tokie kaip BERT DIDELIS pademonstravo naujausią tikslumą atliekant daugelį kalbos apdorojimo ir supratimo užduočių. Šių didelių kalbų modelių mokymas naudojant GPU yra sudėtingas ir atima daug laiko. Naujų duomenų rinkinių mokymas nuo nulio dažnai užtrunka savaites, net ir naudojant dideles senos įrangos grupes. Didėjant klasterio dydžiui, galia, kaina ir sudėtingumas auga eksponentiškai. Grafikos apdorojimo blokų grupių programavimas reikalauja retų įgūdžių, skirtingų mašininio mokymosi sistemų ir specializuotų įrankių, kurių kiekvienai iteracijai reikia kelių savaičių inžinerinio laiko.

CS-2 buvo sukurtas siekiant tiesiogiai spręsti šiuos iššūkius ir radikaliai sutrumpinti įžvalgos laiką. CS-2 užtikrina gilų 100 GPU mokymosi našumą, o programavimą lengva atlikti naudojant vieną mazgą. Dėl to mažiau laiko praleidžiama sąrankai ir konfigūracijai, mažiau laiko praleidžiama treniruotėms ir išnagrinėjama daugiau idėjų. „AbbVie“ komanda sugebėjo sukurti ir apmokyti savo pasirinktinį BERT DIDELIS su Cerebras CS-2 modeliuokitės nuo nulio greičiau nei per dvi dienas.

„Mūsų „Cerebras Systems“ tikslas yra įgalinti dirbtinį intelektą, kuris paspartintų mūsų kliento misiją“, – sakė Andrew Feldmanas, „Cerebras Systems“ generalinis direktorius ir vienas iš įkūrėjų. „Neužtenka suteikti klientams greičiausią AI rinkoje – jis taip pat turi būti efektyviausias ir lengviausiai įdiegiamas. Neįtikėtina matyti, kad „AbbVie“ ne tik pagreitina savo didžiulius kalbos modelius, bet ir tai daro sunaudodama dalį energijos, sunaudojamos seniems sprendimams.

Cerebras CS-2 varomas didžiausiu kada nors sukurtu procesoriumi – Cerebras Wafer-Scale Engine 2 (WSE-2), kuris yra 56 kartus didesnis nei artimiausio konkurento. Dėl to CS-2 suteikia daugiau dirbtiniam intelektui optimizuotų skaičiavimo branduolių, greitesnę atmintį ir didesnį pralaidumą nei bet kuris kitas gilaus mokymosi procesorius. Jis buvo sukurtas siekiant pagreitinti gilų mokymosi darbo krūvį ir sutrumpinti atsakymo laiką.

Su klientais ir partneriais Šiaurės Amerikoje, Azijoje, Europoje ir Viduriniuose Rytuose „Cerebras“ tiekia pramonėje pirmaujančius dirbtinio intelekto sprendimus augančiam klientų ratui įmonių, vyriausybės ir didelio našumo skaičiavimo segmentuose, įskaitant „GlaxoSmithKline“, „AstraZeneca“, „TotalEnergies“, „nferences“, „Argonne“. Nacionalinė laboratorija, Lawrence’o Livermore’o nacionalinė laboratorija, Pitsburgo superkompiuterių centras, Edinburgo lygiagrečiojo skaičiavimo centras (EPCC) ir Tokijo elektroniniai įrenginiai.

Norėdami gauti daugiau informacijos apie Cerebras CS-2 sistemą ir jos taikymą sveikatos ir farmacijos srityse, apsilankykite https://cerebras.net/industries/health-and-pharma/.

Apie smegenų sistemas

„Cerebras Systems“ yra novatoriškų kompiuterių architektų, kompiuterių mokslininkų, gilaus mokymosi tyrinėtojų ir visų tipų inžinierių komanda. Susibūrėme, kad sukurtume naujos klasės kompiuterinę sistemą, skirtą išskirtiniam tikslui paspartinti AI ir visam laikui pakeisti DI darbo ateitį. Mūsų pavyzdinis produktas, CS-2 sistema, aprūpinta didžiausiu pasaulyje procesoriumi – 850 000 branduolių Cerebras WSE-2, todėl klientai gali paspartinti giluminio mokymosi darbą, palyginti su grafikos apdorojimo įrenginiais.

Leave a Comment

Your email address will not be published.