Milion godzin GPU dla brytyjskich naukowców

Wielka moc obliczeniowa, wielkie ambicje: nowy nabór „AI dla nauki”

W tym tygodniu Ministerstwo Nauki, Innowacji i Technologii (Department for Science, Innovation and Technology) ogłosiło celowany nabór na moc obliczeniową, który może radykalnie zmienić krótkoterminowe perspektywy ambitnych brytyjskich projektów badawczych. Uprawnione zespoły z Wielkiej Brytanii mogą ubiegać się o od 200 000 do 1 000 000 godzin pracy procesorów graficznych (GPU) w systemach AI Research Resource — jest to skala surowej mocy obliczeniowej, która pozwala na trenowanie bardzo dużych modeli, prowadzenie wielomiesięcznych kampanii symulacyjnych lub napędzanie eksperymentów w pętli zamkniętej, łączących sztuczną inteligencję z laboratoriami fizycznymi. Termin składania wniosków upływa w niedzielę 21 grudnia 2025 r. o godzinie 16:00.

Milion godzin GPU — co to oznacza dla badaczy

Godziny GPU mierzą czas, przez jaki zajęty jest pojedynczy akcelerator. Milion godzin GPU nie jest liczbą abstrakcyjną: to odpowiednik pracy 100 procesorów GPU bez przerwy przez około rok lub eksploatacji średniej wielkości klastra GPU przy niemal pełnym obciążeniu przez wiele miesięcy. W tej skali zespół może trenować duże modele bazowe dla dziedzin naukowych, przeprowadzać wyczerpujące symulacje o wysokiej rozdzielczości na potrzeby fuzji jądrowej lub odkrywania materiałów, bądź realizować tysiące eksperymentów in silico opartych na fizyce (physics-informed).

Praktyczne przykłady, w których takie przydziały mają znaczenie, obejmują trenowanie modeli generatywnych do projektowania molekularnego, przeprowadzanie dużych ansambli symulacji plazmy na potrzeby badań nad fuzją, wykonywanie wysokiej jakości optymalizacji materiałów za pomocą fizycznych neuronowych modeli zastępczych (surrogates) czy wspieranie badań nad technologiami kwantowymi, gdzie klasyczne procesory GPU przyspieszają symulacje modeli szumu i hybrydowe algorytmy kwantowo-klasyczne. Wiele z tych działań jest głodnych obliczeniowo: prawdziwy postęp często wymaga nie tylko pomysłowości algorytmicznej, ale także stałego, przystępnego dostępu do dziesiątek lub setek tysięcy godzin GPU.

Obszary priorytetowe i cele strategiczne

Program jest wyraźnie sformułowany jako priorytetowy nabór „AI dla nauki”. Identyfikuje on kilka obszarów koncentracji, w których moc obliczeniowa mogłaby odblokować przełomowe postępy: biologię inżynieryjną, fizykę pionierską (w tym fuzję jądrową), inżynierię materiałową, badania medyczne i technologię kwantową. Przekrojowym celem jest wsparcie projektów zmierzających w stronę zautomatyzowanego lub autonomicznego odkrywania naukowego — systemów, które mogą generować hipotezy, projektować eksperymenty i iterować bez ciągłej interwencji człowieka.

Ten cel podnosi stawkę. Autonomiczne procesy odkrywania łączą trenowanie modeli, szybką symulację, wybór eksperymentów i asymilację wyników — przepływy pracy, które są zarówno obciążające obliczeniowo, jak i złożone w orkiestracji. Wnioskodawcy, którzy przedstawią wiarygodny plan domknięcia tej pętli i wykorzystania procesorów GPU do przyspieszenia cykli decyzyjnych, a nie tylko do jednorazowych przebiegów treningowych, będą realizować strategiczny cel tego programu.

Kto może aplikować i co obejmuje wsparcie

Kwalifikowalność jest ograniczona do wnioskodawców z siedzibą w Wielkiej Brytanii: uniwersytetów, organizacji badawczych kwalifikujących się do krajowego finansowania badań, jednostek badawczych sektora publicznego, organizacji charytatywnych i zarejestrowanych firm. Nabór oferuje zasoby obliczeniowe — czas w systemach AI Research Resource — a nie dotację na wynagrodzenia, kapitał czy inne koszty, więc projekty muszą zaplanować, jak połączyć przydział mocy obliczeniowej z personelem, oprogramowaniem, zestawami danych i infrastrukturą eksperymentalną.

To rozróżnienie ma znaczenie. Otrzymanie godzin GPU usuwa główną barierę, ale nie finansuje automatycznie ludzi, którzy budują modele, utrzymują potoki przetwarzania danych czy przeprowadzają eksperymenty. Zespoły muszą zatem przedstawić zintegrowany plan pokazujący zarówno sposób wykorzystania mocy obliczeniowej, jak i sposób, w jaki projekt będzie utrzymywany pod względem operacyjnym, technicznym i etycznym.

Na co prawdopodobnie będą zwracać uwagę recenzenci

• Ambicja naukowa i klarowność: jasno zdefiniowany cel w jednym z obszarów priorytetowych, z mierzalnymi etapami i wyraźnie określoną rolą AI.
• Dane i powtarzalność: solidne zarządzanie danymi, pochodzenie danych oraz plany udostępniania modeli lub wyników tam, gdzie jest to stosowne, przy jednoczesnym poszanowaniu prywatności lub ograniczeń bezpieczeństwa biologicznego.
• Etyka i bezpieczeństwo: ocena ryzyka w zakresie kwestii podwójnego zastosowania (szczególnie w biologii), rozważenie zachowania modeli oraz nadzór nad zautomatyzowanym podejmowaniem decyzji.
• Gotowość instytucjonalna: dostęp do stosów oprogramowania, talentów inżynieryjnych oraz zdolność do integracji wsparcia z lokalnymi zasobami obliczeniowymi lub laboratoryjnymi.

Jak to wpisuje się w globalny krajobraz obliczeniowy

Nabór pojawia się na tle intensywnych inwestycji publicznych i prywatnych w moc obliczeniową na dużą skalę. Uniwersytety i laboratoria narodowe na całym świecie wdrożyły nowe superklastery GPU i systemy AI zbudowane specjalnie do tego celu; korporacje kontynuują budowę farm GPU i łańcuchów narzędzi akcelerowanych przez GPU. Dla wielu brytyjskich grup — szczególnie mniejszych zespołów, spin-outów lub kooperatyw, które nie mogą sfinansować własnych, wartych miliony funtów centrów danych GPU — przydział do miliona godzin GPU jest poziomem dostępu, który pozwala im konkurować na bardziej wyrównanych zasadach z dobrze finansowanymi graczami międzynarodowymi.

Jednocześnie to wsparcie nie jest stałym rozwiązaniem infrastrukturalnym. Jest to ograniczona czasowo pula godzin do rozdysponowania między projekty o wysokim priorytecie. Dla długoterminowej konkurencyjności badacze nadal będą potrzebować zrównoważonych strategii obliczeniowych: hybrydowego korzystania z obiektów krajowych, partnerstw z komercyjnymi dostawcami chmury oraz inwestycji w oprogramowanie, które sprawia, że drogie cykle obliczeniowe są wykorzystywane efektywniej.

Praktyczne wskazówki dla wnioskodawców

1. Należy konkretnie określić budżet obliczeniowy. Przedstawić podział na fazy trenowania, walidacji, wnioskowania (inference) i symulacji oraz wyjaśnić, w jaki sposób będą mierzone i ograniczane marnowane cykle.
2. Priorytetowo traktować powtarzalne potoki przetwarzania. Wykorzystać konteneryzację, kontrolę wersji i jasne zasady dostępu do danych, aby ułatwić recenzentom stwierdzenie, że projekt będzie przebiegał sprawnie.
3. Wcześnie zająć się kwestiami nadzoru (governance). W przypadku projektów związanych z biologią lub podwójnym zastosowaniem należy uwzględnić przegląd etyczny i kroki mitygacji ryzyka, aby pokazać rozważenie minimalizacji szkód.
4. Pokazać wpływ następczy. Grantodawcy będą faworyzować projekty, w których moc obliczeniowa odblokowuje wymierne efekty naukowe: zweryfikowane modele, gotowe do testów materiały, ulepszone konfiguracje fuzji lub prototypy autonomicznych systemów eksperymentalnych.

Możliwości i ograniczenia

Dostęp do dużego bloku godzin GPU może stać się katalizatorem ambitnych prac: prototypowania modelu bazowego opartego na fizyce, przyspieszenia symulacji kwantowej korekcji błędów lub skalowania agentowych planistów eksperymentalnych. Jednak moc obliczeniowa to tylko jedna oś. Zespoły wciąż potrzebują inżynierii oprogramowania, kurateli danych, wiedzy dziedzinowej, a w wielu przypadkach partnerów eksperymentalnych, aby zamienić wyniki modeli w zweryfikowane odkrycia naukowe.

Istnieje również ukryta selekcja: nabór sprzyja projektom, które są w stanie wchłonąć i wykorzystać bardzo duże przydziały mocy. Mniejsze projekty napędzane ciekawością, które nie wymagają dziesiątek tysięcy godzin GPU, mogą nie być konkurencyjne — co przypomina, że publiczne programy obliczeniowe kształtują priorytety badawcze w takim samym stopniu, w jakim na nie odpowiadają.

Moment na przetestowanie autonomicznej nauki

Nacisk naboru na umożliwienie zautomatyzowanego i autonomicznego odkrywania jest godny uwagi. W wielu dziedzinach — inżynierii materiałowej, fuzji, odkrywaniu leków i inżynierii urządzeń kwantowych — badacze badają pętle zamknięte, które łączą trenowanie modeli, sugerowanie eksperymentów i iteracyjne doskonalenie. Te przepływy pracy są z natury obciążające obliczeniowo, ponieważ muszą obsługiwać wiele ocen kandydatów i szybkie ponowne trenowanie.

Ten przydział mocy obliczeniowej nie polega zatem tylko na robieniu większych wersji tego, co badacze już robią. Jest to zaproszenie do zaprojektowania i przetestowania nowych naukowych procesów operacyjnych: ciągłych, napędzanych modelami systemów odkrywania, które mogą zmienić sposób planowania i wykonywania eksperymentów. Dla brytyjskich grup zdolnych do zgromadzenia niezbędnego oprogramowania, partnerstw laboratoryjnych i struktur nadzoru, nagrodą jest krótkoterminowa szansa na przeprowadzenie rzeczywistych pilotaży w skali wcześniej nieosiągalnej.

Nabór kończy się o godzinie 16:00 w dniu 21 grudnia 2025 r. i będzie oceniany pod kątem gotowości technicznej, ambicji naukowych i odpowiedzialnego wdrożenia. Dla zespołów, które potrafią połączyć ludzi, dane i kod wokół jasnego planu obliczeniowego, oferta miliona godzin GPU może być praktycznym bodźcem, który przeniesie pomysł z poziomu intrygującego na transformacyjny.