Atos s’associe à l’Université d’Oxford pour l’installation du plus grand supercalculateur IA du Royaume-Uni
Paris et Londres, le 4 août 2020
Atos, leader international de la transformation digitale, a signé un contrat de quatre ans et d’une valeur de 5 millions de livres sterling avec l’Université d’Oxford pour la fourniture d’un nouveau supercalculateur de dernière génération dédié au deep learning et basé sur l’architecture NVIDIA DGX SuperPOD™. Celui-ci permettra aux universitaires et industriels britanniques de faire progresser la recherche en matière de machine learning et d’intelligence artificielle, dans le cadre du projet JADE2 (une continuation du projet national britannique JADE).
Ce supercalculateur, le plus grand axé sur l’intelligence artificielle (IA) au Royaume-Uni avec plus de 500 GPUs NVIDIA, est financé par le Conseil de recherche en ingénierie et sciences physiques (Engineering and Physical Sciences Research Council, EPSRC). Il vise à tirer parti du succès du projet JADE[1] (Joint Academic Data Science Endeavour), une ressource de calcul nationale qui fournit des installations accélérées par GPU aux experts mondiaux en IA et en machine learning, mise en œuvre par un consortium composé de huit universités britanniques et de l’Institut Alan Turing.
JADE2, basé sur les systèmes NVIDIA DGX, utilise la solution de stockage DDN A3I. Il devrait plus que tripler la capacité de la première machine JADE et fournira des capacités de calcul accrues à un consortium étendu de plus de 20 universités et à l’Institut Alan Turing. Il permettra de répondre à la demande d’installations axées sur l’IA, qui fait suite au succès de JADE.
Professeur Wes Armour, de l’université d’Oxford déclare : « Le succès de JADE a généré une demande accrue de la part des chercheurs et entreprises locales pour des installations de calcul puissantes, capables d’accueillir des charges de travail d’IA sophistiquées et intensives. Tirant profit de la coopération réussie avec Atos dans le cadre de JADE et augmentant considérablement la capacité de calcul du consortium, le nouveau supercalculateur d’Atos dédié au deep learning nous permettra de répondre à cette demande et de mener à d’importantes découvertes scientifiques. Il consolidera le statut de JADE comme centre de calcul national incontournable pour la recherche universitaire en IA ».
Alison Kennedy, Directrice du centre STFC Hartree : « Nous nous réjouissons d’accueillir JADE2. La mise à disposition de capacités de calcul accrues favorisera le développement et l’expansion des compétences en informatique de recherche dans l’industrie et le monde universitaire. Cela s’inscrit directement dans la mission du Centre Hartree et nous sommes ravis de poursuivre la collaboration avec Atos et l’Université d’Oxford qui s’appuie sur le succès précédent de JADE. »
Agnès Boudot, SVP, Responsable des activités HPC & Quantum chez Atos, ajoute : « Nous sommes fiers de travailler avec l’Université d’Oxford à la réalisation de JADE2. La puissance de cette nouvelle installation fournira aux chercheurs et à l’industrie les ressources nécessaires pour rester à la pointe de la recherche et de l’innovation en matière de machine learning et d’IA. Nous sommes convaincus que ce système haute performance, associé à notre expertise, accompagnera le Royaume-Uni dans son ambition de devenir un leader mondial en IA et machine learning, tout en l’aidant à relever les différents défis spécifiques à ces deux domaines ».
Le système SuperPOD DGX comprendra un cluster de 63 nœuds DGX avec, au total, 504 GPUs NVIDIA Tensor Core V100, interconnectés avec le réseau InfiniBand de NVIDIA Mellanox et alimentés par le stockage AI400 du DDN – ce qui en fera le plus important système de ce type au Royaume-Uni.
L’ensemble sera hébergé au centre STFC Hartree à Daresbury, près de Warrington, au Royaume-Uni.
[1] JADE – Joint Academic Data science Endeavour. Ce projet, mené par l’Université d’Oxford, avec le soutien de l’Institut Alan Turing (ATI) et de 22 universités, est le système GPU national qui soutient la science multidisciplinaire en mettant l’accent sur le machine learning et la dynamique moléculaire.
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