Toán học
Tìm kiếm không gian nghiệm lớn, kiểm chứng giả thuyết bằng máy, đại số ký hiệu và tính toán số có độ chính xác cao.
Tải công việc tiêu biểuCPU nhiều lõi · RAM lớn · số học đa chính xácHạ tầng để những bài toán lớn có thể được kiểm chứng.
Nhiều giả thuyết chỉ trở thành nghiên cứu có thể đánh giá khi nhóm đủ năng lực mô phỏng, xử lý dữ liệu và tái lập kết quả. Trang này công khai các lớp tài nguyên kỹ thuật chúng tôi cần; mọi đề xuất thiết bị phải bắt đầu từ bài toán, tiêu chí đo lường và kế hoạch sử dụng cụ thể.
Nhu cầu khoa học
Năm nhóm bài toán, nhiều dạng tải tính toán.
Cùng một hệ thống không phù hợp tối ưu cho mọi nghiên cứu. Chúng tôi phân loại nhu cầu trước khi lựa chọn kiến trúc, mua sắm hoặc tiếp nhận tài trợ hiện vật.
Vật lý
Mô phỏng nhiều vật, động lực học chất lưu, trường, vật liệu và các mô hình cần quét tham số trên quy mô lớn.
Tải công việc tiêu biểuGPU/CPU song song · liên kết tốc độ caoHóa học
Tính toán cấu trúc điện tử, động lực học phân tử, sàng lọc hợp chất và mô hình hóa cơ chế phản ứng.
Tải công việc tiêu biểuGPU tăng tốc · bộ nhớ lớn · lưu trữ nhanhSinh học
Phân tích hệ gen, cấu trúc phân tử, mạng sinh học và dữ liệu hình ảnh có kích thước lớn.
Tải công việc tiêu biểuPipeline dữ liệu · GPU · lưu trữ dung lượng caoTrí tuệ nhân tạo
Huấn luyện, tinh chỉnh và đánh giá mô hình; xử lý tập dữ liệu đa phương thức và thực hiện suy luận có thể tái lập.
Tải công việc tiêu biểuGPU bộ nhớ lớn · mạng nhanh · quản trị thí nghiệmMáy tính thực sự làm gì?
Từ dữ liệu thô đến kết quả có thể kiểm tra.
Tài nguyên tính toán không tự tạo ra phát hiện khoa học. Nó giúp nhóm thực hiện khối lượng công việc quá lớn, quá chậm hoặc quá phức tạp nếu chỉ xử lý thủ công.
Tiếp nhận và lưu giữ dữ liệu
Tập hợp ảnh hiện vật, bản đo, văn bản, dữ liệu thí nghiệm hoặc tập dữ liệu công khai; tạo bản sao an toàn và ghi lại nguồn gốc.
Làm sạch và chuẩn hóa
Phát hiện dữ liệu trùng, lỗi định dạng, nhiễu và giá trị thiếu; chuyển dữ liệu về cấu trúc thống nhất để các phép tính có thể chạy đúng.
Mô phỏng và tính toán
Chạy hàng nghìn đến hàng triệu phép tính, thử nhiều bộ tham số hoặc huấn luyện mô hình. GPU/HPC rút ngắn công việc có thể mất nhiều tháng trên máy thông thường.
So sánh giả thuyết
Đo mức phù hợp của nhiều phương án trên cùng dữ liệu, tìm sai khác và xác định trường hợp khiến một giả thuyết thất bại.
Kiểm tra và tái lập
Lặp lại phép tính với dữ liệu, mã nguồn hoặc cấu hình khác; kiểm tra độ nhạy, sai số và khả năng tái tạo kết quả.
Đóng gói để phản biện
Kết hợp dữ liệu được phép chia sẻ, phương pháp, mã, biểu đồ và hồ sơ phiên bản để người khác hiểu cách kết quả được tạo ra.
Vai trò của con người: Nhà nghiên cứu vẫn xác định câu hỏi, lựa chọn dữ liệu, thiết kế phương pháp, đọc sai số và chịu trách nhiệm cho kết luận. Máy tính chỉ mở rộng tốc độ và quy mô xử lý.
Kiến trúc tài nguyên
Không chỉ là GPU.
Năng lực nghiên cứu là một hệ thống hoàn chỉnh gồm tính toán, gia tốc chuyên biệt, dữ liệu và vận hành an toàn.
Tính toán tổng quát
Cụm GPU và máy chủ HPC
Các nền tảng tăng tốc trung tâm dữ liệu như NVIDIA B200 hoặc B300 là ví dụ cho lớp tài nguyên phục vụ mô hình lớn và mô phỏng song song. Cấu hình cuối cùng chỉ được xác định sau benchmark theo tải công việc thực tế.
Đánh giá theo hiệu năng, bộ nhớ, điện năng và tổng chi phí sở hữu.Gia tốc đặc thù
FPGA và phần cứng tái cấu hình
FPGA phù hợp khi thuật toán có luồng xử lý ổn định, yêu cầu độ trễ thấp hoặc cần triển khai đường dữ liệu riêng mà GPU và CPU chưa tối ưu.
Chỉ triển khai khi lợi ích được chứng minh bằng nguyên mẫu và benchmark.Nền tảng dữ liệu
Lưu trữ, mạng và sao lưu
Kho dữ liệu dung lượng cao, lưu trữ tốc độ nhanh, mạng nội bộ băng thông lớn và bản sao tách biệt giúp dữ liệu đi từ thu thập đến công bố một cách có kiểm soát.
Ưu tiên tính toàn vẹn, truy xuất nguồn gốc và khả năng phục hồi.Vận hành nghiên cứu
Phần mềm, điện và làm mát
Bộ lập lịch, môi trường tái lập, giám sát, an ninh, nguồn điện ổn định và làm mát là điều kiện để phần cứng hoạt động bền vững.
Chi phí vòng đời được tính trước khi tiếp nhận thiết bị.Cấu hình tham chiếu
Ba cấp hệ thống cho ba quy mô công việc.
Đây là năng lực mục tiêu; cấu hình cuối cùng chỉ quyết định sau benchmark, ngân sách vận hành và đánh giá bảo mật.
Cấp 01 · Máy trạm
Máy trạm SageMath & Lean cấp chuyên gia
Máy trạm cho đại số máy tính, kiểm chứng hình thức và phát triển bộ tăng tốc. Card FPGA PCIe tạo môi trường lập trình, tổng hợp, đo kiểm và chuyển những kernel phù hợp từ phần mềm sang pipeline phần cứng.
- AMD Ryzen Threadripper PRO 9995WX: 96 lõi/192 luồng, boost đến 5,4 GHz, 384 MB L3
- Nền tảng WRX90, 8 kênh DDR5 ECC RDIMM, dung lượng hỗ trợ đến 2 TB; ưu tiên lắp cân bằng đủ 8 kênh
- NVMe tách vai trò; 1 card FPGA PCIe AMD Alveo phù hợp luồng Vivado/Vitis, chỉ chọn sau khi đo băng thông PCIe, tài nguyên logic, bộ nhớ card, công suất và làm mát
Dùng để làm gìSageMath, Lean, quét trường hợp song song; phát triển và benchmark kernel FPGA cho số học, tìm kiếm, lọc hoặc biến đổi dữ liệu có tính lặp cao.
Cấp 02 · Máy chủ GPU
Máy chủ HGX B200/B300 cho AI nội bộ
Chức năng chính là huấn luyện, tinh chỉnh và suy luận mô hình AI riêng ngay trên hạ tầng do nhóm kiểm soát, giúp dữ liệu nghiên cứu chưa công bố không phải rời khỏi miền quản trị. Khi phần mềm phù hợp, cùng hệ thống được dùng cho mô phỏng vật lý, hóa học và quét tham số song song.
- HGX B200: 8 GPU, tổng 1,44 TB HBM3e; HGX B300: 8 GPU, tổng khoảng 2,30 TB HBM3e
- NVLink/NVSwitch cho trao đổi GPU–GPU; B300 tham chiếu yêu cầu tối thiểu 2 TB RAM hệ thống
- Kho dữ liệu cục bộ mã hóa, mạng quản trị tách biệt, không mở Internet mặc định; điện, rack và làm mát phải được thiết kế theo tải đo
Dùng để làm gìModel AI riêng, xử lý dữ liệu nhạy cảm, mô phỏng vật lý–hóa học tăng tốc GPU và quét nhiều bộ tham số.
Cấp 03 · Gia tốc an toàn
Nút FPGA, mạng và lưu trữ
Phần cứng tái cấu hình, mạng phân vùng và lưu trữ mã hóa cho đường xử lý đặc thù.
- FPGA chọn theo benchmark nghiệp vụ
- NVMe làm việc và kho dung lượng lớn
- Tường lửa, mạng quản trị và sao lưu ngoại tuyến
Dùng để làm gìGia tốc thuật toán, thu nhận nhanh và dữ liệu nhạy cảm.
Cấu hình là kiến trúc mục tiêu, không phải danh sách mua cố định. Khả năng tăng tốc phụ thuộc thuật toán và phải được benchmark. Nguồn kỹ thuật: kiến trúc chính thức NVIDIA ↗ · AMD Threadripper PRO 9995WX ↗ · SageMath Parallel Computing ↗ · Lean Reference ↗
Bảo mật theo thiết kế
Ưu tiên hạ tầng vật lý do nhóm kiểm soát.
Dữ liệu chưa công bố hoặc có điều kiện sử dụng cần giới hạn truy cập. Vì vậy nhóm định hướng vận hành máy chủ vật lý riêng thay vì thường xuyên thuê tài nguyên bên ngoài.
Máy chủ riêng giúp kiểm soát nơi lưu dữ liệu, người truy cập, khóa mã hóa và kết nối mạng.
Danh tính và quyền
Quyền tối thiểu theo vai trò, xác thực nhiều lớp và thu hồi đúng lúc.
Phân vùng mạng
Tách mạng nghiên cứu, quản trị, công bố và hạn chế Internet.
Mã hóa và khóa
Mã hóa khi lưu và truyền; khóa tách khỏi bản sao dữ liệu.
Sao lưu phục hồi
Bản sao ngoại tuyến hoặc bất biến và kiểm thử phục hồi định kỳ.
Nhật ký giám sát
Ghi truy cập, thay đổi cấu hình, xuất dữ liệu và cảnh báo bất thường.
An ninh vật lý
Kiểm soát phòng máy, nguồn, làm mát, phòng cháy và bảo trì.
Giới hạn: Sở hữu máy chủ không tự động tạo ra an toàn. Nhóm vẫn phải cập nhật, quản trị lỗ hổng, kiểm thử phục hồi và ứng phó sự cố. Dịch vụ thuê chỉ cân nhắc cho dữ liệu phù hợp sau đánh giá rủi ro.
Hạ tầng lưu trữ
Kho tri thức khoa học có thể tìm, kiểm tra và bảo tồn.
Định hướng dài hạn là xây dựng một kho tri thức khoa học liên ngành đủ rộng để phục vụ nghiên cứu, AI nội bộ và đối chiếu nguồn. “Toàn văn” ở đây là mục tiêu đối với nội dung được phép lưu trữ; không đồng nghĩa sao chép mọi tài liệu bất kể bản quyền hoặc điều kiện truy cập.
Thu nhận có nguồn gốc
Tiếp nhận sách, bài báo, dữ liệu, mã và hình ảnh; ghi DOI, tác giả, phiên bản, giấy phép, nguồn tải và checksum ngay khi nhập.
Kho toàn văn và dữ liệu
Lưu bản toàn văn được cấp phép hoặc thuộc phạm vi công cộng cùng dữ liệu nghiên cứu, OCR và tệp dẫn xuất; định dạng mở được ưu tiên cho bảo tồn dài hạn.
Chỉ mục để nghiên cứu
Tạo chỉ mục thư mục, toàn văn, trích dẫn, thực thể và vector tìm kiếm để con người và mô hình AI truy hồi đúng nguồn, đúng phiên bản.
Lưu trữ và phục hồi
Tách tầng làm việc tốc độ cao khỏi kho dung lượng lớn; duy trì bản sao bất biến, bản ngoại tuyến và kiểm tra định kỳ khả năng đọc, checksum và phục hồi.
Kiến trúc dung lượngMở rộng theo tầng, không ấn định dung lượng trước benchmark
Tính toàn vẹnChecksum · phiên bản · bản sao bất biến · kiểm thử phục hồi
Quyền truy cậpTheo giấy phép, vai trò và mức nhạy cảm của dữ liệu
Tiếp nhận có trách nhiệm
Từ nhu cầu đến quyết định đầu tư.
Danh mục trên thể hiện định hướng năng lực, không phải cam kết mua một nhãn hiệu hay cấu hình cụ thể. Mỗi đề xuất sẽ đi qua hồ sơ bài toán và đánh giá độc lập về tính cần thiết.
- Mô tả câu hỏi nghiên cứu, dữ liệu đầu vào, đầu ra và tiêu chí thành công.
- Xây dựng benchmark đại diện; so sánh phương án thuê, dùng đám mây, hợp tác và sở hữu thiết bị.
- Tính tổng chi phí vòng đời gồm điện, làm mát, lưu trữ, nhân lực, bảo trì và an ninh.
- Công khai mục đích sử dụng, trạng thái triển khai và kết quả ở mức không làm tổn hại dữ liệu nhạy cảm.
Có thể hỗ trợ bằng nhiều hình thức
Nhóm hoan nghênh thời gian tính toán, quyền truy cập phòng thí nghiệm, thiết bị, chuyên môn kiến trúc hệ thống, dữ liệu hợp pháp hoặc nguồn lực tài chính. Tổ chức có điều kiện sử dụng, quyền lợi hay mục tiêu hợp tác riêng vui lòng trao đổi trước khi tài trợ.
Trao đổi về tài nguyên