A Szegedi Tudományegyetem felgyorsítja az AI‑kutatást helyi szuperszámítással

Rektorunk mesterséges intelligencia tanácsadójaként röviden bemutatom az egyetem új, helyszíni mesterséges intelligencia infrastruktúráját és annak stratégiai jelentőségét. A globális kép alapján egyértelmű hierarchia rajzolódik ki: a nagy technológiai szereplők óriási GPU‑parkokkal rendelkeznek, a nemzeti infrastruktúrák több tízezer egységre skáláznak, míg az egyetemi rendszerek a gyakorlati középmezőnyt képviselik. Szeged célja a kutatói önállóság és a gyors reakcióképesség biztosítása megfizethető feltételek mellett.

Az új, AI‑optimalizált rendszer hat node‑ból álló, Cray‑alapú, Nvidia interconnecttel és HP GreenLake konstrukcióban beszerzett megoldás; elméleti kapacitása körülbelül 1,75 PetaFLOPS. A gép nem alkalmas a legnagyobb, több százmilliárd paraméteres modellek teljes újratanítására, viszont lehetővé teszi a gyakorlatban releváns modellek gyors tesztelését, finomhangolását és alkalmazásalapú kutatást. A helyi erőforrások révén olyan mérési kampányok is néhány nap alatt lefuttathatók, amelyek egyébként hónapokat vennének igénybe, így felgyorsul a tudományos termelés és az ipari együttműködések előkészítése.

A megközelítés réteges: on‑prem kapacitás, akadémiai/nemzeti erőforrások és publikus felhő kombinációja biztosítja a rugalmasságot. Az üzemeltetés hangsúlya a mérhetőségen, kihasználtságon és fenntarthatóságon van — használatalapú GreenLake modell, átgondolt áram‑ és hűtésmegoldások, valamint központi szolgáltatási háttér, amely a számításon túl az intézményi adatvagyont és kutatói kompetenciát is kínálja partnerek számára. Az egyetem így versenyképes, biztonságos és együttműködésre kész platformot kínál az AI‑projektekhez.

AI generated summary - by rentiT