维度网讯，在人工智能深度融入科学研究的背景下，高性能计算设施的角色正发生显著转变。阿贡国家实验室数据服务与工作流团队组长Thomas Uram近日在ISC 2026会议上表示，下一代高性能计算设施将不仅仅是计算资源的提供者，而是积极支持科学发现的集成平台。

Uram认为，这一转变的核心是将人工智能能力直接构建到设施中，而非将其视为独立工具。阿贡国家实验室正在其传统高性能计算系统旁构建专用的人工智能基础设施，包括专注于推理的平台Sofia（A100）、Minerva（B200）和Tara（GH200）。虽然Aurora仍是主要计算平台，但其他平台是专门为提供人工智能推理服务而添加的。研究人员可以通过集中式推理服务访问数十个开放权重的大型语言模型和特定领域的科学模型。

Uram指出，许多科学工作负载不再需要昂贵的前沿模型，研究人员可通过共享推理服务使用开放模型，无需自行构建或管理基础设施。然而，让人工智能成为科学工作流程的一部分，还需要其具备与高性能计算系统交互的能力——人工智能智能体必须能够访问计算资源、提交作业并在多个系统间协调工作。Uram强调，硬件、推理服务和作业提交能力共同构成了人工智能工作流的基础。

这些能力已在多个科学学科中得到应用。在阿贡国家实验室的同步加速器X射线设施——先进光子源（Advanced Photon Source），研究人员在生成实验数据时自动将其传输到阿贡领导力计算设施，在计算资源上运行分析，并在实验过程中返回结果。该基础设施现被用于应用基于人工智能的图像分割，使科学家能近乎实时地分析断层扫描数据。在聚变研究领域，研究人员在实验周期之间仅有20分钟的时间分析结果，而人工智能推理服务和自动化工作流使数据得以立即处理。研究人员还希望将这些能力与数字孪生相结合，实现与实时实验同时运行。

展望未来，Uram描述了能够超越分析结果的人工智能智能体。以药物发现为例，推理智能体可以规划问题解决方案，与系统交互并运行模拟，在闭环中探索模拟结果及其对目标的影响，持续生成新的模拟任务直至达到结果。这种方式使研究人员能够测试许多靶点，并通过人工智能驱动得出更优的靶点。Uram的演讲强调，高性能计算设施正从单纯的计算提供者，演变为集成了人工智能推理、工作流编排和可编程访问的平台，以支持科学发现。这一变化可能从根本上改变科学家与超级计算机的交互方式以及未来高性能计算设施的设计。