Sparxity宣布在于利希超级计算中心部署价值数百万美元的稀疏原生计算系统

该公司前身为SpiNNcloud，此次同时宣布进行战略品牌重塑，更名为Sparxity，以支持其“只计算关键内容”的愿景

德国德累斯顿--(BUSINESS WIRE)--(美国商业资讯)-- 稀疏原生计算领域的领导者Sparxity（前身为SpiNNcloud）今日宣布，其稀疏原生计算机架系统已在欧洲最大的超级计算研究中心之一于利希超级计算中心(JSC)完成部署。JSC是于利希研究中心下属机构。JSC的这套价值数百万美元的安装项目基于Sparxity面向高性能计算(HPC)和AI的稀疏原生系统构建，将用于运行稀疏机器学习模型和大规模HPC模拟。此次部署验证了Sparxity“只计算关键内容”的愿景，并与公司全新品牌形象的发布同步进行，开启依托稀疏性构建的计算新世界。

JSC拥有欧洲首台百亿亿次(exascale)超级计算机，并凭借JUPITER AI Factory在AI领域处于领先地位——该工厂是欧洲19个AI工厂之一，也是唯一一个围绕百亿亿级机器构建的工厂。落户JSC的全新Sparxity系统采用事件驱动机制，仅在发生事件时进行计算，这是稀疏性在实际应用中的体现。在JSC安装的这套系统命名为JUBIS，旨在实现将稀疏求解器执行速度提升10倍、事件驱动型机器学习工作负载能耗降低18倍，以及在优化问题中获得可接受解决方案的时间缩短20倍。该系统计划面向更广泛的HPC和AI应用开放，而JSC的安装再次证明稀疏原生计算能够在真实基础设施中有效运行。

于利希超级计算中心神经科学模拟与数据实验室的Guido Trensch博士表示：“稀疏机器学习代表了从根本上提升AI效率的最大机遇之一。通过采用Sparxity，我们能够为全球独一无二的HPC基础设施补充一套全新的方法，开辟新的研究机会，从而进一步推动神经科学领域的发展。”

随着AI基础设施在能耗和成本方面面临挑战，稀疏性成为AI基础设施尚未充分挖掘的最大潜力方向之一。研究表明，当前AI模型的稀疏程度仍有提升空间，但专为稠密计算设计的硬件限制了这一潜力的发挥。稀疏计算通过减少所需计算量和需传输的数据量来降低瓶颈。

Sparxity联合创始人兼首席执行官Hector Gonzalez表示：“模型构建者多年来一直围绕稠密硬件的限制进行设计。Sparxity的目标就是打破这些限制，通过只计算关键内容，让研发人员能够实现原本设想的模型。我们的品牌重塑完全聚焦于将稀疏原生方法作为下一代AI基础设施的务实基础。我们当前的系统将稀疏性同时带入HPC和AI领域，而与欧洲最大超级计算设施之一于利希超级计算中心的合作，展示了该方法在超算规模下的价值。”

Sparxity围绕这一原则构建从硅片到软件的全栈系统，而非仅仅提供单一芯片。其现有系统服务于HPC和AI领域，而下一代产品将全面聚焦于AI推理的稀疏化。对于模型构建者而言，这意味着摆脱稠密硬件的约束，获得更精细、更动态的稀疏性支持。对于数据中心和新兴云服务商等AI推理运营商而言，稀疏性意味着在不牺牲性能的前提下，以更高速度、更低成本获得更多Token。

如需了解更多关于Sparxity及其稀疏原生计算系统的信息，请访问sparxity.ai。

JSC的Sparxity系统由欧洲区域发展基金(EFRE)和北莱茵-威斯特法伦州(NRW)在“EFRE/JTF-Programm NRW 2021–2027”计划框架下提供支持。

关于Sparxity

Sparxity致力于为AI构建稀疏原生计算平台。我们的原则很简单：只计算关键内容。多年来，模型一直受限于其运行所依赖的稠密硬件。Sparxity打造让模型走得更远的硬件：从定制芯片到软件的全栈系统，专为细粒度、动态稀疏性而构建，使智能扩展无需在速度或效率上做出妥协。Sparxity的系统已部署于欧美各地的机架级和超算级系统中，为塑造未来的构建者开启了计算新世界。如需了解更多信息，请访问sparxity.ai。

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