Etter en ukes reise fra Hewlett-Packards fabrikk i Chippewa Falls i USA ankom Norges nye superdatamaskin – døpt Olivia – i går Lefdal Mine Data Center i Nordfjordeid.
HPE Cray Supercomputing EX-systemet med 64.512 CPU-kjerner, 304 grafikkprosessorer og 5,3 petabyte lagringskapasitet, skal nå installeres og testes i datahallene i den nedlagte Olivin-gruven.
Når den blir gjort tilgjengelig for norske forskere til høsten vil den ha 17 ganger mer beregningskapasitet enn noen annen datamaskin i Norge.
Statseid supermaskin
Olivia har kostet 225 millioner kroner, og eies av Sigma2 AS, et statseid selskap opprettet for å anskaffe nasjonale superdatamaskiner.
Tjenestene driftes i samarbeid med universitetene i Bergen, Oslo, Tromsø og NTNU. En del av kapasiteten til Olivia vil også kunne benyttes av industri og forvaltning, skriver Sigma2 i en melding.
Selskapet skriver at Olivia vil bidra til et betydelig løft for nasjonal forskning og innovasjon innen kunstig intelligens (KI) og maskinlæring.
– Med denne teknologien kan vi tilby forskere verktøyene de trenger for å gjøre viktige vitenskapelige gjennombrudd innen helse, hav og klima. Olivia vil også være viktig for utviklingen av kunstig intelligens og forbedringen av norske språkmodeller, sier Jenny Amundsen Ask, tjenesteleder for beregningstjenester i Sigma2 AS.
Slik ble Nvidia verdens største selskap
Langt fra nok
Selv om Olivia er en kraftig superdatamaskin, har hun ikke i nærheten av nok regnekraft til å dekke fremtidig behov. Det hjelper ikke at maskinen kan utvides med inntil 119.808 CPU-kjerner og/eller 224 GPUer.
Forskningsrådet la i januar fram en rapport, som anbefaler at Norge bør bruke 3,4 milliarder i investeringer i og drift av tungregnekapasitet de neste fem årene for å møte den nærmest utømmelige etterspørselen fra forskning, forvaltning og industri.
Rapporten estimerer et behov for en årlig vekst i kapasitet på 12-15 prosent for CPU, mens behovet for GPU-kapasitet anslås å vokse 40–50 prosent årlig. Det er knyttet størst usikkerhet knyttet til utviklingen av GPU-behovet.
Norsk KI-sensasjon: 1000 ganger raskere enn nevrale nettverk
