Resumen

  • COREWEAVE y Parallel Works han desplegado un entorno gestionado de computación para IA destinado al programa de investigación NODES de DARPA y basado en sistemas NVIDIA H100
  • Cada equipo de investigación recibe capacidad de computación garantizada y puede utilizar recursos compartidos adicionales cuando están disponibles

El hecho

COREWEAVE y Parallel Works han desplegado un entorno gestionado para IA y computación de alto rendimiento para el programa Network of Optimal Dynamic Energy Signatures, o NODES, de DARPA.

Los investigadores acceden al sistema a través de la plataforma ACTIVATE de Parallel Works, que gestiona el inicio de sesión, las cuentas de usuario, el aprovisionamiento, la planificación y los informes de uso. COREWEAVE proporciona los recursos subyacentes de computación, almacenamiento y red, incluidos sistemas NVIDIA HGX H100 y conexiones InfiniBand de alta velocidad.

La capacidad se reparte entre los equipos de investigación de NODES. Cada equipo recibe una asignación garantizada y también puede utilizar capacidad compartida cuando está disponible. Las empresas también ofrecen soporte técnico, de modo que los distintos equipos no tengan que crear y gestionar por sí mismos entornos de nube separados.

NODES está desarrollando herramientas de aprendizaje profundo para analizar secuencias de proteínas y predecir funciones biológicas.

DARPA permite que los investigadores utilicen sus propios recursos de computación, pero señala que los productos finales y las demostraciones de capacidades deben ejecutarse en sistemas gubernamentales de computación de alto rendimiento. El nuevo entorno de nube respalda el programa de investigación; no demuestra que NODES haya alcanzado sus objetivos científicos.

La evaluación

Los equipos de investigación no solo necesitan GPU; necesitan una forma práctica de acceder a ellas. En este caso, Parallel Works gestiona las cuentas, el acceso y la planificación, mientras que COREWEAVE suministra la plataforma de computación. Eso debería reducir la infraestructura que los investigadores de NODES tienen que configurar y gestionar antes de poder empezar a trabajar.

La forma de compartir la capacidad será importante. Cada equipo dispone de una asignación garantizada y puede recurrir a capacidad adicional de un fondo común cuando está libre. Esto proporciona a los investigadores una base sobre la que planificar y, al mismo tiempo, permite aprovechar mejor los recursos ociosos.

La cuestión es cómo funcionará ese sistema cuando varios equipos necesiten más potencia de cálculo al mismo tiempo.

Para los lectores de BTW, este es un ejemplo útil de infraestructura de IA ofrecida como servicio gestionado, en lugar de limitarse al alquiler de hardware. Su valor se verá con mayor claridad si los investigadores pueden acceder rápidamente al sistema, ejecutar sus trabajos sin largas esperas y dedicar menos tiempo a ocuparse del propio entorno de computación.

Qué observar

Conviene observar con qué rapidez los equipos de investigación se incorporan a la plataforma y cómo rinde la capacidad compartida a medida que aumenta la demanda. La información sobre los tiempos de espera, el uso de recursos, los trabajos fallidos o el soporte técnico mostraría si los equipos de NODES obtienen en la práctica un acceso previsible.