Il consorzio EUROPA, formato da Domyn, Fraunhofer IAIS e IIS, ha addestrato su JUPITER, il supercomputer exascale EuroHPC del Forschungszentrum Jülich, un modello mixture-of-experts con circa 1.000 miliardi di parametri. Ottimizzando PyTorch e TorchTitan, ha portato la velocità di elaborazione da 90 a circa 1.300 token al secondo per GPU, su 384 GH200 (96 nodi). Il lavoro dimostra che le risorse pubbliche di calcolo sovrane possono supportare l’AI su una scala pari a quella dei cluster privati.
Perché conta
Dimostra che le risorse pubbliche europee di calcolo possono gestire l’AI su scala d’avanguardia, riducendo la dipendenza dal noleggio di cloud privati.
