São Paulo — InkDesign News —
A nova arquitetura de hardware e software desenvolvida para machine learning promete revolucionar a forma como cientistas e engenheiros abordam problemas complexos que exigem um alto volume de memória em suas aplicações de inteligência artificial (AI).
Contexto da pesquisa
Pesquisadores do Laboratório Nacional do Pacífico Noroeste, em colaboração com a Micron, apresentaram o sistema Crete, uma inovação projetada para lidar com as demandas específicas da ciência. Este protótipo foi ativado em 12 de agosto de 2025 e oferece 15 terabytes de memória ativa integrados diretamente com os processadores.
Método proposto
O sistema utiliza o Compute Express Link (CXL), um padrão da indústria que permite a conexão eficiente entre memória e processadores. Essa abordagem é uma extensão de arquiteturas existentes, mesclando memórias rigorosamente acopladas com controladores personalizados da Micron. Segundo Andrés Márquez, o líder da iniciativa AMAIS, “estamos explorando novas tecnologias de memória para endereçar aplicações que enfrentam dificuldades de capacidade ou largura de banda” (“We are exploring novel memory technologies to address applications and problems that are constrained by memory shortcomings that manifest in the form of capacity, system bandwidth or sharing”).
— Andrés Márquez, Líder do AMAIS, Laboratório Nacional do Pacífico Noroeste
Resultados e impacto
Com a capacidade de igualar a memória de 240 laptops de alto desempenho, o sistema Crete se destaca como um centro de troca de informações em tempo real, onde grandes bancos de dados e algoritmos de modelagem molecular podem interagir com agentes de AI. “A plataforma permitirá que impulsionemos a vanguarda do que a tecnologia CXL é capaz de fazer” (“The Crete testbed will allow us to push the leading edge of what CXL technology is capable of”) disse Márquez.
— Andrés Márquez, Líder do AMAIS, Laboratório Nacional do Pacífico Noroeste
O sistema não apenas atende às necessidades atuais das pesquisas em química computacional, mas também permite que os cientistas integrem AI nas suas análises de simulação, pavimentando o caminho para uma nova era em descobertas científicas. Os pesquisadores planejam continuar a análise do desempenho do sistema, focando na redução dos gargalos de acesso aos dados, vitais para a computação de alto desempenho (HPC).
As possíveis aplicações incluem o uso em química, biologia molecular e materiais avançados, beneficiando-se de um espaço de memória maior que a maioria das arquiteturas atuais. Os próximos passos envolvem expandir o uso da arquitetura Crete para abordar desafios cada vez mais complexos na pesquisa científica.
Fonte: (TechXplore – Machine Learning & AI)
