Europejskie Wspólne Przedsięwzięcie w zakresie Obliczeń Wielkiej Skali (EuroHPC JU) wybrało konsorcjum kierowane przez Akademickie Centrum Komputerowe Cyfronet AGH do utworzenia Gaia AI Factory – nowoczesnej fabryki sztucznej inteligencji w Polsce.
Reklama
Polska Fabryka AI ma stać się krajowym centrum doskonałości, oferując najnowocześniejszą infrastrukturę do obsługi zaawansowanych zadań związanych ze sztuczną inteligencją. Jej sercem będzie nowy superkomputer zoptymalizowany pod kątem obliczeń AI, umożliwiający trenowanie, testowanie i wdrażanie modeli sztucznej inteligencji na dużą skalę. System ma sprostać zarówno obecnym, jak i przyszłym przypadkom użycia, zapewniając ponad tysiąc akceleratorów GPU do treningu i uruchamiania modeli sztucznej inteligencji.
Superkomputer Gaia AI osiągnie moc obliczeniową kilkukrotnie większą od najszybszego obecnie w Polsce Heliosa. Warto podkreślić, że tak jak Helios, będzie zlokalizowany w Krakowie, zarządzany przez Akademickie Centrum Komputerowe Cyfronet AGH oraz ściśle zintegrowany z krajową Infrastrukturą PLGrid, co pozwoli wykorzystać dotychczasowe doświadczenia i know-how polskich podmiotów.
– Uruchomienie Gaia AI Factory to ogromny sukces i wyróżnienie dla AGH oraz całego środowiska naukowego w Polsce. Docenienie naszego potencjału przez EuroHPC JU potwierdza, że potrafimy tworzyć rozwiązania na najwyższym, europejskim poziomie. Dzięki tej inwestycji Polska stanie się jednym z kluczowych ośrodków rozwoju zaufanej sztucznej inteligencji w Europie – mówi Rektor AGH, prof. Jerzy Lis.
Marek Magryś, dyrektor ACK Cyfronet AGH podkreśla:
– Gaia AI Factory przyspieszy wkład Polski w budowanie europejskiej suwerenności technologicznej w dziedzinie AI. Łączymy moc obliczeniową, dane, wiedzę ekspertów i szkolenia, tworząc krajową platformę rozwoju sztucznej inteligencji.
Gaia AI Factory to nie tylko infrastruktura, ale także platforma współpracy między nauką, przemysłem i sektorem publicznym. Będzie oferować zestaw narzędzi i usług wspierających cały cykl życia projektów AI – od przygotowania danych, przez trenowanie modeli, aż po ich wdrożenie. Dzięki nowej infrastrukturze i współpracy nauki z biznesem szybciej powstaną rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji, które przyspieszą prowadzenie badań naukowych, ułatwią codzienne życie, poprawią jakość usług publicznych i przyspieszą rozwój gospodarki.
