近日，林肯实验室超级计算中心（LLSC）发布了新型计算系统TX-GAIA（绿色AI加速器），它被评为世界范围内的大学中功能最强大的人工智能超级计算机。TX-GAIA是专为通过深度神经网络操作进行运算而量身定制的。
该系统由Hewlett Packard Enterprise构建，将传统的高性能计算硬件（将近900个Intel处理器）与针对AI应用进行了优化的硬件（900个Nvidia图形处理单元（GPU）加速器）相结合。LLSC负责人，林肯实验室研究员杰里米·Kepner（Jeremy Kepner）说：“有机会让林肯和麻省理工学院的研究人员取得令人难以置信的科学和工程突破的机会，我们感到非常高兴。
TX-GAIA将在所有实验室的任务AI，物理模拟和数据分析中扮演重要角色。”TX-GAIA位于Hewlett Packard Enterprise生产的新模块化数据中心内部，位于马萨诸塞州霍利奥克的林肯实验室超级计算中心。这项排名来自TOP500，该网站每半年发布一次不同类别的顶级超级计算机列表。
TOP500排名基于LINPACK基准测试，该基准衡量系统的浮点计算能力，或者衡量计算机求解线性方程组密集系统的速度。TX-GAIA的TOP500基准性能是每秒3.9万亿个浮点运算（petaflops）（尽管自2019年6月公布该排名以来，Hewlett Packard Enterprise已将系统的基准更新为4.725 petaflops）。
6月的TOP500基准性能使该系统在东北地区排名第一，在美国排名第20，在超级计算能力方面排名世界第51名。该系统的最高性能超过6 petaflops。上面的数据似乎并不足以说明问题，但值得注意的是，TX-GAIA的最高性能可达惊人的100 petaflops，这使其在全球任何大学中均成为AI flop的第一名。AI flop是一种衡量计算机执行深度神经网络（DNN）操作的速度的度量。
DNN是一类AI算法，可以学习识别大量数据中的模式。正如Kepner所说，这种能力在语音识别和计算机视觉方面引起了“AI奇迹”。这项技术使亚马逊的Alexa能够理解问题，并让无人驾驶汽车识别周围的物体。这些DNN增长的越复杂，它们处理从中学习的海量数据集所花费的时间就越长。TX-GAIA的Nvidia GPU加速器是专门为快速执行这些DNN操作而设计的。
TX-GAIA位于LLSC位于马萨诸塞州霍利奥克的绿色水力发电站中的一个新的模块化数据中心，例如支持与MIT校园和其他机构合作的TX-E1，以及目前在TOP500列表中排名第490位的TX-Green。Kepner说，该系统到LLSC的集成将在今年秋天上线时对用户完全透明。他说：“用户将肉眼可见他们的许多计算大大加快。
”在其AI应用程序中，将利用TX-GAIA训练机器学习算法，包括使用DNN的算法。它可以更快地处理TB（1TB=1024GB）级的数据，例如成千上万的图像或具有多年价值的语音样本，以教会这些算法自己找出解决方案。该系统的计算能力还将加快仿真和数据分析的速度。这些功能将为实验室研发领域的项目提供支持，例如改善天气预报，加快医学数据分析，构建自主系统，设计合成DNA以及开发新材料和设备。
TX-GAIA也将支持最近宣布的MIT-空军AI加速器。此次合作将结合MIT的专业知识和资源，包括LLSC和美国空军的知识和资源，进行基础研究，以实现AI算法和系统的快速原型设计，扩展和应用。