佛罗里达大学的HiperGator3 正在支持 AI 工作负载

我们受到佛罗里达大学教务长的挑战，提出了一个明确的标准——从化学家和工程师到商业和社会科学专业的学生，​​每个人都将作为一名知识渊博的人工智能 (AI) 公民离开大学，至少了解什么是人工智能是，如何使用它，以及如何在道德上这样做。这不仅对我们的技术资源提出了额外的要求，而且我们还在研究以前从未使用过超级计算机的领域。我们的团队迎接挑战，帮助将人工智能的力量交到牙科、农业和精准医学等不同领域的研究人员手中，并产生了立竿见影的效果。

HiperGator3 是由佛罗里达大学信息技术研究计算中心的团队运行的高性能计算集群。该系统由近四百台配备 AMD EPYC(霄龙)处理器的联想 ThinkSystem SR645 服务器提供支持，支持超过 40,000 个处理核心以及超过 600 个 GPU 卡。该集群使学生和研究人员能够利用人工智能在大型数据集上的力量来推断见解并将人工智能应用于以前超级计算未触及的独特领域。几个例子：

牙科学院的研究人员开发了一种技术，使用 X 射线在安装牙科植入物时确定患者颌骨中神经管的精确位置。精度是关键，因为钻孔太近可能会对患者造成永久性伤害。从历史上看，识别这些神经管是由人眼完成的。但借助机器学习和图像识别的力量，可以快速、更准确地识别神经管，提高手术成功率并消除错误。

佛罗里达州拥有重要的农业经济，因此作物健康势在必行。收集卫星和无人机图像会产生大量农作物数据，农民不可能筛选出这些数据——即使他们可以筛选出来，他们也不会足够快地采取行动解决问题以防止作物损失。借助 HiPerGator3 AI 的速度和强大功能，农业与生命科学学院的研究人员可以运行算法来审查所有图像数据，以快速检测农田中的特定问题区域，从而让农民立即解决问题。

佛罗里达州的医学院和医院研究人员处于精准医疗和个性化医疗的前沿。在这些机构中，有大量的健康和医疗数据，其中识别疾病、治疗和人口统计的模式至关重要。识别模式的速度越快，医疗专业人员就能越快地处理它。佛罗里达大学的研究人员开发了一种使用人工智能收集信息和识别模式的方法。这些信息作为 One Florida Data Trust 的一部分与全州的医生和护士共享，以帮助他们为患者做出更明智的诊断决定。

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