SambaNovaの高速推論とエネルギー効率の高いプラットフォームは国家的に重要な課題に取り組むオークリッジ国立研究所の「科学のためのAI」の能力を強化

SC24、アトランタ、2024年11月18日—最も効率的なAIチップ（注１）と最速のモデル（注２）を提供する生成AI企業のSambaNovaは、世界で最も強力なスーパーコンピューターを運用しているアメリカ合衆国エネルギー省のオークリッジ国立研究所（ORNL）が、セキュアでエネルギー効率の高いAIを研究するためにSambaNova Suiteを導入したことを発表しました。国家的に重要な課題に大規模に取り組むことで知られるORNLは、SambaNovaのAIプラットフォームを導入する最新の米国国立研究所となります。

ORNLはSambaNovaのDataScale SN40LシステムとComposition of Experts（CoE）AIモデルフレームワークによって動作する、最先端のAIプラットフォームであるSambaNova Suiteを導入しています。

オークリッジ国立研究所の計算科学担当副所長であるジーナ・トゥラッシ氏は「最新のAIの進化は、科学的発見プロセスにおいて私が経験した中で最も大きな変化であることは間違いありません。生成AIによりエンドツーエンドの科学のための真のAIアシスタントを持つことができる巨大な可能性が見えてきています」と述べています。

オークリッジ国立研究所のAIプログラムディレクターであるプラサンナ・バラプラカシュ氏は「私たちの研究は、セキュアで信頼性が高く、エネルギー効率の高いAIに焦点を当てています。私たちは科学、セキュリティ、運用のためのAIポートフォリオの機能を強化するために、SambaNovaのアーキテクチャを活用する予定です。SambaNovaのプラットフォームにより、複数のモデルを並行して実行および照会できるため、推論時間のスケーリングが可能になり、回答を組み合わせてより良い予測を行うことができます。これは複数のドメインにわたる私たちが取り組む問題に適した機能です」と述べています。

フロンティアスーパーコンピューターを使用して、オークリッジ国立研究所は、材料科学、気候モデリング、核融合および核分裂など、数多くの分野で世界に影響を与える研究を行っています。オークリッジ国立研究所のAIプログラムディレクターであるプラサンナ・バラプラカシュ氏は「SambaNovaのプラットフォームは、さまざまな種類の科学データでトレーニングされたモデルを横断して並列推論を行うために使用されます。その高速推論機能は、フロンティアで必要とされるよりも少ないエネルギーを使用しながら、論理的思考や推論タスクを実行するためにスケールアップできます。高速推論のためにカスタマイズされたプラットフォームで推論を行う方がはるかに効率的であり、わずかなエネルギー費用でこれを行うことができるのは大きな勝利です」と述べています。

 
オークリッジ国立研究所計算科学センターの部門ディレクターであるアルジュン・シャンカル氏は「SambaNovaの機能は私たちの使命とよく一致しており、ユーザーの手元に置いて科学的取り組みを加速させるのに役立つと期待しています」と述べています。

SambaNova Systemsの製品担当上級副社長であるマーシャル・チョイは「SambaNovaはオープンソースのフロンティアモデルを推論する際に、他では達成できないレベルの精度で最高の効率を実現しています。私たちの技術が導入されると、オークリッジ国立研究所は米国の競争力とAIリーダーシップを向上させることができるようになります。私たちは米国の科学のためのAIの取り組みを加速させるために研究所での導入を発表できて嬉しく思います」と述べています。

SambaNovaのプラットフォームの最初のステップでは、さまざまなモデルを評価してさまざまな条件下での動作を確認し、信頼性を測定します。最終的にはORNLの科学者は、相関関係を確認するために、科学の複数のドメインにわたる多数のモデルを照会できるようになります。これはORNLの研究を大幅に促進する要因となります。たとえば科学テキストでトレーニングされたモデルは、画像でトレーニングされたモデルとともに照会され、集計された予測が生成されますが、これは他のプラットフォームでは不可能なことです。

オークリッジ国立研究所について
オークリッジ国立研究所の多様な専門知識により、科学的発見を国家的優先事項に対処する新しい技術に変換することが可能になります。

オークリッジ国立研究所は、米国エネルギー省科学局のためにUT-Battelleによって管理されています。米国における物理科学の基礎研究の最大の支援者である科学局は、当面の最も重要な課題に対処するために取り組んでいます。詳細についてはhttps://energy.gov/science/ をご覧ください。

（注１）AI推論時の電力消費の比較において。SambaNova Systems調べ
（注２）Artificial Analysis社調べ


提供元：valuepressプレスリリース詳細へ