NVIDIA e King’s College London revelaram novos detalhes sobre um dos primeiros projetos a rodar no supercomputador Cambridge-1, o sistema mais poderoso de seu tipo no Reino Unido. O sistema consiste em 80 módulos DGX A100 (80 GB), unidos por uma interconexão InfiniBand HDR baseada em DPU Bluefield-2. A construção do supercomputador custou à NVIDIA US $ 100 milhões e agora ocupa a 41ª posição no ranking TOP500.
O supercomputador agora está sendo usado para criar modelos de IA capazes de gerar imagens sintéticas do cérebro a partir de imagens de ressonância magnética. Isso torna possível ensinar a IA a distinguir um cérebro saudável de um cérebro doente, uma vez que é treinado em imagens de pacientes de diferentes idades e com várias doenças. Espera-se que, a longo prazo, seja possível diagnosticar precocemente possíveis anormalidades neurológicas ou doenças cerebrais.
Além disso, uma nova técnica usando IA pode ser uma solução inovadora para entender como o cérebro é formado, como lesões e doenças o afetam e como ajudá-lo a se recuperar. Conforme observado, o supercomputador acelerou o trabalho, reduzindo o tempo de treinamento de modelos de IA de meses para semanas, e também possibilitou a criação de imagens mais nítidas.
Como um componente de software, a estrutura MONAI gratuita baseada em PyTorch, a biblioteca NVIDIA CUDA Deep Neural Network (cuDNN) para acelerar o aprendizado profundo de redes neurais e NVIDIA Omniverse, uma plataforma aberta para simulação virtual e visualização em tempo real, são usados.
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