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Ya está funcionando poderoso computador para proyecto del AMTC sobre deep learning

El clúster NVIDIA DGX-1, adquirido por el Advanced Mining Technology Center en 2018 tras adjudicarse en 2017 fondos del sexto concurso FONDEQUIP para equipamiento científico y tecnológico mediano, ya inició su trabajo de estudio en deep learning (aprendizaje profundo) en el centro de datos de la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas de la Universidad de Chile.

El equipo, único en Chile, es el elemento principal del proyecto “Sistema de Cómputo para Deep Learning Basado en Cluster NVIDIA DGX-1”, encabezado por el Dr. Javier Ruiz del Solar, director ejecutivo del AMTC, y que tiene como coinvestgadores a Claudio Baeza, Pablo Mendoza, James McPhee, Patricio Loncomilla y Rodrigo Verschae.

El clúster NVIDIA DGX-1 en el data center de la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas de la Universidad de Chile.

El clúster NVIDIA DGX-1 en el data center de la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas de la Universidad de Chile.

El NVIDIA DGX-1 es un sistema específicamente diseñado para aprendizaje profundo y análisis acelerado por inteligencia artificial. Ofrece una rapidez sustancialmente mayor, en comparación a sistemas convencionales, para el procesamiento y visualización de datos, aceleración de los marcos de trabajo de aprendizaje profundo y diseño de redes neurales más sofisticadas. Según datos de NVIDIA, este clúster puede hacer en dos horas el trabajo de procesamiento que a una CPU convencional le tomaría más de seis días, esto gracias a sus ocho GPU Volta V100 y a sus 960 teraflops de rendimiento.

“La arquitectura que tiene el equipo está específicamente hecha para aplicaciones de deep learning, no es como un computador de propósito general en el que uno puede correr cualquier problema a resolver. Todos los elementos que tiene están hechos para optimizar los cálculos que se hacen en redes neuronales. Tanto el procesador que tiene la unidad de cómputo como el tipo de interconexión de esta máquina hacen que la tarea que a un computador corriente le toma cientos de horas, el clúster la realiza en siete horas”, explica Claudio Baeza.

El proyecto aborda el desarrollar aplicaciones de aprendizaje profundo aplicado a problemas mineros. Se pretende realizar procesamiento, análisis y modelamiento de datos sensoriales provenientes de ambientes naturales asociados a aplicaciones de campo (“field applications”), como modelamiento y pronóstico hidrometeorológico, modelamiento de yacimientos mineros y minería inteligente. En este último campo es donde el proyecto se centrará en procesamiento y análisis de datos sensoriales para el modelamiento de entornos mineros; desarrollo de sistemas de percepción para vehículos mineros operando en condiciones adversas; detección y seguimiento de personas a partir de secuencias de videos en entornos mineros adversos, y caracterización mineralógica mediante análisis y procesamiento de imágenes hiperespectrales.

Los fondos recibidos desde CONICYT por el concurso FONDEQUIP ascendieron a $162.589.583, usados para adquirir el NVIDIA DGX-1 que tiene un costo de 149.000 dólares, unos $104.300.000.



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