Les dirigeants de l'aérospatiale et de la défense discutent de la modélisation de substitution de l'IA dans les environnements HPC cloud conformes à FedRAMP

At SC24, la principale conférence sur la superinformatique, Redimensionner a réuni les meilleurs experts de l'aérospatiale et de la défense pour une table ronde afin de partager leurs conseils et leurs expériences en matière de calcul haute performance (HPC).

Quatre grandes institutions du secteur de l'aérospatiale et de la défense (A&D) étaient représentées, notamment :

• Laboratoire national Lawrence Livermore: Dr. Aaron Fisher, directeur du HPC pour le programme d'innovation énergétique
• département de la Défense (DoD):  Dr. Kevin Newmeyer, directeur par intérim du programme de modernisation du HPC du ministère de la Défense
• Northrop Grumman: Cole Turner, ingénieur logiciel principal senior, HPC
• BAE Systems: Scott Grabow, expert technique HPC et ingénieur systèmes

Partageant leurs connaissances et leur esprit de camaraderie, ces éminents professionnels de l'A&D ont exploré les méthodes numériques émergentes, telles que le calcul différentiable et la modélisation de substitution de l'IA. Ils ont également souligné le rôle des GPU de haute précision dans l'accélération des calculs complexes. Tout au long du panel, la discussion a constamment souligné le caractère critique de la cybersécurité, soulignant son importance dans le HPC.

Maintenant, plongeons dans le récapitulatif, ou vous pouvez vous diriger vers ici pour regarder l'enregistrement complet.

Modélisation de substitution par l'IA 

Les intervenants ont évoqué leur parcours d’adoption de l’IA, expliquant comment ils ont su gérer à la fois l’enthousiasme et le scepticisme. Bien que chacun ait dû faire face à des défis uniques, ils ont tous partagé la difficulté de trouver un équilibre entre le temps et les ressources nécessaires pour adopter de nouvelles méthodes basées sur l’IA et répondre aux exigences traditionnelles du HPC.

Dr Aaron Fisher, directeur du HPC chez Lawrence Livermore, a partagé comment il a rendu les outils d'IA largement disponibles pour encourager l'expérimentation tandis que le Dr Newmeyer de l' DoD s'est concentré sur l'élimination des silos d'expertise pour permettre l'adoption de l'IA. Cole Turner de Northrop Grumman et Scott Grabow de BAE Systems s'est concentré sur la fusion de l'IAO traditionnelle avec la modélisation de substitution pilotée par l'IA, faisant passer les équipes des simulations basées sur le processeur à l'apprentissage accéléré par le GPU. 

Fisher a noté : « Nous sommes donc vraiment impliqués dans le jeu de la modélisation de substitution… Nos produits de modélisation et de simulation fournissent une amplification massive des données pour la formation de l'IA, permettant à l'IA de générer des données synthétiques, mais hautement fiables. »

Turner a ajouté : « Nous en sommes encore aux premiers stades de l’adoption de l’IA dans les applications de défense. Notre objectif est de créer une infrastructure informatique flexible capable d’intégrer les futurs modèles d’IA tout en prenant en charge les charges de travail existantes pilotées par le processeur. »

Il est intéressant de noter que tous les intervenants semblaient concentrés sur l’identification des cas d’utilisation appropriés pour la modélisation de substitution de l’IA. Leurs expériences ont souligné l’importance de stratégies flexibles, de collaboration et de repenser les flux de travail existants.

Les GPU FP64 et le calcul différenciable

L'IA/ML fonctionne souvent efficacement sur des GPU de précision 32 bits largement disponibles, mais des domaines exigeants comme la dynamique des fluides numérique (CFD), l'analyse structurelle et la prévision météorologique nécessitent des GPU FP64 64 bits de plus haute précision. 

« L’IA/ML a un avantage à l’heure actuelle, a observé Grabow. Cela oblige les gens à vraiment examiner leurs modèles et à réfléchir au niveau de précision dont ils ont réellement besoin. »

Les GPU de haute précision permettent calcul différentiable En fournissant la précision nécessaire aux calculs de gradient, les réseaux neuronaux peuvent s'entraîner efficacement et converger plus rapidement. Cette technique mathématique permet d'intégrer plus efficacement les modèles d'IA dans les solveurs basés sur la physique, ce qui permet à l'IA de résoudre plus efficacement les problèmes du monde réel.

Poursuivant le raisonnement de Grabow, Fisher a souligné la manière dont ces avancées mathématiques récentes remodèlent l’ingénierie. « Le calcul différentiable révolutionne l’optimisation de la topologie et des formes en accélérant les processus de conception itératifs, ce qui conduit à des solutions d’ingénierie plus rapides et plus efficaces. » 

Ce conseil a été utile pour ceux qui développent des applications de modélisation et de simulation. En termes simples, le calcul différentiable, combiné à des cadres de compilation optimisés pour le HPC comme LLVM, améliorera considérablement les algorithmes d’optimisation et favorisera les progrès dans les applications aérospatiales et de défense.

Cependant, toutes les entreprises n’étaient pas encore en train de réécrire leurs solveurs numériques. Plusieurs d’entre elles cherchaient à équilibrer leurs investissements entre les approches traditionnelles et les techniques émergentes.

Northrop Grumman, par exemple, donne la priorité à la création de ressources HPC flexibles. Comme l'a souligné Turner, « notre objectif est de créer un système qui s'adapte à l'évolution des besoins d'ingénierie à mesure que les modèles basés sur l'IA deviennent plus répandus. » Il a ajouté : « Nous ne constatons pas encore une forte demande pour cela, mais l'utilisation de Rescale nous offre une plateforme flexible. »

Exploiter l’IA pour relever les défis de sécurité nationale

Sans surprise, même les programmes les plus sensibles du ministère de la Défense sont confrontés à des perturbations causées par l’IA. 

Le Dr Kevin Newmeyer du Département de la Défense a souligné les défis uniques que pose l’intégration de l’IA pour soutenir les opérations militaires stratégiques. Il a expliqué : « Nous nous appuyons sur des modèles basés sur la physique pour le développement des avions et des armes, mais les modèles de substitution pilotés par l’IA nous permettent d’exécuter des simulations de combat en temps réel à des échelles sans précédent. » 

L’adoption croissante de l’IA rend indispensable l’identification des cas d’utilisation adéquats. Newmeyer a présenté une perspective stratégique, soulignant que les tests de scénarios de combats en temps réel et l’adaptation des stratégies façonneront l’avenir de la préparation militaire.

Cybersécurité

La sécurité est devenue une préoccupation majeure à mesure que les flux de travail collaboratifs, le partage de données et la dépendance aux ressources cloud externes introduisent de nouvelles vulnérabilités. Le panel a clairement indiqué que les attaquants sophistiqués non seulement se multiplient, mais affinent également leurs méthodes pour cibler à la fois les données de recherche sensibles et les infrastructures critiques.

De combien d'attaques parlons-nous ? Les intervenants ont décrit une vague de cyberattaques qui ne montre aucun signe de ralentissement. « Des dizaines de milliers de cyberattaques par jour », a déclaré Newmeyer. Fisher a ajouté : « Nous avons des équipes de cybersécurité qui font face à des milliers d'attaques par jour. »

Même si BAE semble moins vulnérable que le DoD, la sécurité reste une préoccupation majeure. Grabow a décrit la difficulté de dépasser la simple approche par cases à cocher pour les vulnérabilités et les expositions courantes. Avec plus de 250,000 XNUMX vulnérabilités signalées l’année dernière seulement, il est devenu presque impossible de suivre le rythme. Son organisation s’oriente désormais vers la priorisation des vulnérabilités connues et exploitées afin de mieux gérer ce défi de taille.

La discussion sur la sécurité s'est terminée avec Fisher soulignant la segmentation comme une stratégie, comme les systèmes isolés, pour isoler et protéger les charges de travail critiques. Il a également souligné la nécessité de FedRAMP conformité pour sécuriser les environnements HPC basés sur le cloud. 

Recruter et encadrer les futurs leaders du HPC 

Après la discussion sur la cybersécurité, au cours de laquelle Grabow a souligné la nécessité de professionnels qualifiés pour faire progresser la détection des menaces basée sur l'IA, le panel s'est concentré sur la formation des futurs talents.

Le panel a confirmé à l’unanimité ce que le public savait déjà : un déficit croissant de talents. À mesure que l’IA, la cybersécurité et les technologies cloud convergent, les rôles traditionnels du HPC subissent une transformation importante et deviennent de plus en plus difficiles à pourvoir.

« Ce qui m'empêche de dormir, c'est de savoir qui va me remplacer, moi et mes cadres supérieurs, dans les deux prochaines années. Comment faire évoluer ces personnes ? », a demandé Newmeyer.

Il a ensuite souligné l’importance de la formation polyvalente et de l’enseignement interdisciplinaire. « Nous avons besoin de personnes capables de résoudre des problèmes, pas seulement d’experts du domaine. L’avenir du HPC dépend de professionnels capables de combler le fossé entre la simulation basée sur la physique, l’IA et la cybersécurité. »

Bien que les panélistes aient eu des approches de gestion différentes, ils ont tous partagé une forte concentration sur le développement des talents en tant que dirigeants.

Conclusion

Nous espérons que ce récapitulatif du panel mettra en évidence l’intérêt collectif de l’industrie aérospatiale et de la défense pour faire progresser l’IA, le HPC et la cybersécurité afin de façonner l’avenir de la sécurité nationale.

L’un des principaux enseignements de cette discussion est que la prochaine génération de calcul haute performance est déjà en train de prendre forme. Par exemple, Turner a expliqué comment les opérations sont déjà en train de se transformer chez Northrop Grumman : « Le cloud computing nous permet de nous éloigner des clusters HPC monolithiques et universels. Au lieu de cela, nous pouvons provisionner de manière dynamique des ressources de calcul adaptées à des charges de travail spécifiques, maximisant ainsi l’efficacité et la rentabilité. »

La discussion s'est terminée par un retour sur l'évolution de l'informatique, en remontant jusqu'à Apollo 11. Pour mieux comprendre les perspectives historiques des panélistes, façonnées par des années d'expérience, et pour entendre tous les détails, regardez la vidéo complète de SC24.

Veuillez consulter notre page des événements pour des événements futurs comme SC24. Si vous avez des questions sur l'IA, le HPC, la sécurité ou la conformité, nous serions ravis de vous entendre. Contactez-nous ici.