Inisiatif Chan Zuckerberg (CZI), didirikan oleh Mark Zuckerberg dan Priscilla Chan, melakukan lompatan signifikan dalam penelitian medis dengan mendanai pengembangan sistem komputasi baru yang masif. Sistem ini, yang dirancang untuk penelitian medis, akan terdiri dari lebih dari 1.000 GPU Nvidia H100 papan atas, yang dirancang khusus untuk server berbasis AI.
Visi untuk Masa Depan Penelitian Medis
Tujuan utama di balik proyek ambisius ini adalah untuk memberikan para peneliti akses terhadap AI generatif, sehingga memungkinkan mereka mempelajari sel-sel yang sehat dan yang sakit. Dengan memanfaatkan model prediktif sel manusia, para ilmuwan dapat memperoleh pemahaman lebih dalam tentang bagaimana tubuh manusia bereaksi terhadap penyakit dan potensi pengobatan baru.
Pendekatan ini dapat divisualisasikan seperti menjalankan “sel virtual” melalui berbagai simulasi untuk memprediksi hasil. Seperti yang ditulis oleh salah satu pendiri CZI, Chan dan Zuckerberg dalam sebuah esai untuk MIT Tinjauan Teknologi, “Model AI dapat memprediksi bagaimana sel kekebalan merespons suatu infeksi, apa yang terjadi pada tingkat sel ketika seorang anak dilahirkan dengan penyakit langka, atau bahkan bagaimana tubuh pasien akan merespons pengobatan baru. “
Menjembatani Kesenjangan bagi Peneliti
Salah satu tantangan dalam komunitas ilmiah adalah tingginya biaya yang terkait dengan alat canggih, sehingga tidak dapat diakses oleh banyak peneliti. Inisiatif Chan Zuckerberg bertujuan untuk mengubah narasi ini. Cluster GPU mendatang dirancang untuk mendukung model sel manusia yang “tersedia secara terbuka”, sehingga mempercepat penelitian medis dan mendorong kolaborasi antar ilmuwan.
Sistem komputasi ini, setelah beroperasi, diperkirakan akan menjadi salah satu cluster AI terbesar didedikasikan untuk penelitian nirlaba. Namun, perlu dicatat bahwa sistem ini tidak akan melampaui ukuran sistem serupa yang digunakan untuk mengembangkan produk komersial di sektor swasta.
Upaya Kolaboratif dan Prospek Masa Depan
Sistem komputasi yang didanai CZI akan dilatih menggunakan kumpulan data yang ada, termasuk data dari perangkat lunak CZI yang telah mengindeks sekitar 50 juta sel unik. Jaringan Biohub dari inisiatif ini akan bertanggung jawab untuk membeli GPU.
Jaringan ini berkolaborasi dengan berbagai institusi teknologi dan sains, dengan fokus pada tantangan ilmiah besar dalam jangka waktu 10 hingga 15 tahun. Tim khusus di biohub San Francisco dipercaya untuk menyiapkan sistem komputasi baru.
Memanfaatkan GPU H100
Nvidia GPU Tensor Core H100, sering disebut sebagai Akselerator AI “Hopper”, adalah unit pemrosesan grafis (GPU) canggih yang dirancang untuk komputasi kinerja tinggi (HPC) dan kecerdasan buatan (AI). GPU adalah komponen penting dalam komputer modern, yang memungkinkannya melakukan tugas-tugas kompleks, terutama yang berkaitan dengan grafis dan komputasi AI. H100 menonjol dari GPU lain karena kemampuannya yang canggih, termasuk:
Performa AI lebih cepat: H100 dilengkapi Tensor Cores generasi keempat dan Transformer Engine dengan presisi FP8, yang memberikan pelatihan hingga 4x lebih cepat untuk model bahasa besar seperti GPT-3. Bandwidth memori lebih tinggi: H100 memiliki memori HBM3 hingga 80 GB, yang menyediakan bandwidth yang diperlukan untuk melatih dan menjalankan model AI terbesar. Komputasi yang lebih serbaguna: H100 juga dapat digunakan untuk berbagai aplikasi HPC, seperti komputasi ilmiah, analisis data, dan simulasi teknik.
