Стартап SpiNNcloud поставит “нейроморфный” суперкомпьютер для разработки лекарств Лейпцигскому университету

Немецкий стартап SpiNNcloud Systems объявил о соглашении на поставку Лейпцигскому университету “нейроморфного” суперкомпьютера для создания новых видов медикаментов, алгоритмы которого работают подобно человеческому мозгу. Система будет применяться учеными для моделирования фолдинга белков в медицинских исследованиях, объединяющей геномику, ИИ, робототехнику и передовые диагностические технологии. Стоимость контракта не раскрывается.

Суперкомпьютер использует высокопараллельную архитектуру с 48 чипами SpiNNaker2 на серверной плате. Каждый чип имеет 152 ядра на архитектуре ARM со специализированными встроенными ускорителями и потребляет от 0,8 до 2,5 Вт. Вся система, включающая 4320 чипов со 656 640 ядрами, умещается в одной вычислительной стойке, но университет разместит ее на двух стойках. Соучредитель и гендиректор SpiNNcloud Гектор Гонсалес отметил, что общее энергопотребление комплекса составит 25 кВт. Такая передовая система для создания лекарственных средств использует высочайший параллелизм и масштабируемость для инференса миллионов небольших ИИ-моделей, задачей которых является поиск соответствий между молекулами и индивидуальными биологическими особенностями пациентов. Такой подход обеспечивает эффективное выполнение событийно-управляемых вычислений, позволяя проводить сложное моделирование и разрабатывать персонализированные лекарственные препараты, при этом потребляя меньше энергии по сравнению с традиционными GPU-системами. 

По его словам соучредителя стартапа SpiNNcloud Кристиана Майра, система, изначально создавалась для моделирования биологических нейронных сетей и была адаптирована для массового параллельного выполнения небольших гетерогенных задач с использованием 10 миллионов программируемых ARM-процессоров и множества ускорителей DNN. Прототип системы позволяет провести скрининг 20 миллиардов молекул менее чем за час — в два раза быстрее, чем на 1000 CPU-ядрах.

Представитель компании также сообщил, что индивидуальный подход персонализированной медицины идеально подходит высокопараллельной топологии SpiNNcloud. Профессор Института Александра фон Гумбольдта и директор Института поиска лекарств Лейпцигского университета подчеркивает, что экстремальный параллелизм SpiNNcloud делает его идеальным решением для задач фолдинга белков, например, поиска низкомолекулярных препаратов, где белок ищет минимальное энергетическое состояние. Разработка низкомолекулярных препаратов требует огромных вычислительных ресурсов и энергии. Архитектура SpiNNcloud включает множество маломощных вычислительных элементов, соединенных в единую сеть. Поскольку нагрузка состоит из множества мелких моделей, энергия экономится за счет активации только необходимых частей оборудования. 

Кристиан Майр также добавил, что более крупная система из 16 стоек с большим числом ядер ускорила бы поиск решений, но в таком случае пришлось бы учитывать ограничения бюджета университета. В настоящее время крупнейшая система SpiNNcloud насчитывает 30 тысяч ARM-чипов и более 5 миллиардов вычислительных компонентов, а сам кластер установлен в Дрезденском университете. SpiNNcloud также тестирует использование своего оборудования в новых сферах, включая глубокое обучение нейросетей, например, работу с MoE-моделями, используемыми крупнейшими LLM. 

Разработчики стартапа также заявляют, что архитектура SpiNNcloud хорошо подходит в том числе и для таких задач, и они выразили уверенность, что нейроморфные архитектуры позволяют создавать принципиально новые типы ИИ-модели, разработка которых недостижима на традиционном оборудовании.