Инфраструктура проекта Aurora
Конструкция суперкомпьютера Aurora базируется на базе двух сотен унифицированных кластерных систем Cray Shasta, объединенных межузловой шиной (интерконнектом) Cray Slingshot и программным стеком Shasta.
Инфраструктура суперкомпьютера Aurora
Каждая система Shasta базируется на процессорах Intel Xeon Scalable нового поколения, вычислительной архитектуре Intel Xe, энергонезависимой памяти Intel Optane Datacenter Persistent Memory нового поколения, с использованием программного стека Intel One API.
Как отмечают в Cray, сочетание программных компонентов Intel и системного ПО Cray для систем Shasta обеспечит модульность суперкомпьютера Aurora и удобства по дальнейшему наращиванию его системных ресурсов в любое время. Унифицированные вычислительные стойки Shasta с интерконнектом Slingshot в сочетании с единой инфраструктурой управления и разработки приложений позволят, по задумке разработчиков, оптимизировать рабочие нагрузки суперкомпьютера и сэкономить время ученых и других пользователей.
Выручка Cray по этому контракту, оцениваемая более чем в $100 млн, станет одной из крупнейших в истории компании. Создание суперкомпьютера Aurora станет вторым крупным внедрением систем Shasta за последние полгода. Первым стал контракт на $146 млн по строительству системы Perlmutter для Федерального научного энергетического вычислительного центра США (National Energy Research Scientific Computing Center, NERSC) в Беркли, Калифорния.
Количество FLOP на цикл на ядро для различных процессоров
| Микроархитектура | ЭТО | FP64 | FP32 | FP16 |
|---|---|---|---|---|
| Процессор Intel | ||||
| Intel 80486 | x87 (32-бит) | ? | 0,128 | ? |
| Intel P5 Pentium Intel P6 Pentium Pro | x87 (32-бит) | ? | 0,5 | ? |
| Intel P5 Pentium MMX Intel P6 Pentium II | MMX (64-бит) | ? | 1 | ? |
| Intel P6 Pentium III | SSE (64-бит) | ? | 2 | ? |
| Intel Netburst Pentium 4 (Willamette, Northwood) | SSE2 (64-бит) | 2 | 4 | ? |
| Intel P6 Pentium M | SSE2 (64-бит) | 1 | 2 | ? |
| Intel Netburst Pentium 4 (Prescott, Cedar Mill) Intel Netburst Pentium D (Smithfield, Presler) Intel P6 Core ( Yonah ) | SSE3 (64-бит) | 2 | 4 | ? |
| Intel Core ( Мером , Пенрин ) Intel Nehalem ( Нехалем , Вестмер ) | SSSE3 (128 бит) SSE4 (128 бит) | 4 | 8 | ? |
| Intel Atom ( Bonnell , Saltwell , Silvermont и Goldmont ) | SSE3 (128 бит) | 2 | 4 | ? |
| Intel Sandy Bridge ( Sandy Bridge , Ivy Bridge ) | AVX (256 бит) | 8 | 16 | |
| Intel Haswell ( Haswell , Devil’s Canyon , Broadwell ) Intel Skylake ( Skylake , Kaby Lake , Coffee Lake , Comet Lake , Whisky Lake , Amber Lake ) | AVX2 и FMA (256 бит) | 16 | 32 | |
| Intel Xeon Phi ( Уголок рыцарей ) | SSE и FMA (256 бит) | 16 | 32 | |
| Intel Skylake-X Intel Xeon Phi ( Knights Landing , Knights Mill )
Ледяное озеро Интел , Тигровое озеро и Ракетное озеро |
AVX-512 и FMA (512 бит) | 32 | 64 | |
| Процессор AMD | ||||
| AMD Bobcat | AMD64 (64-разрядная) | 2 | 4 | |
| AMD Ягуар AMD Пума | AVX (128 бит) | 4 | 8 | |
| AMD K10 | SSE4 / 4a (128 бит) | 4 | 8 | |
| Бульдозер AMD ( Пиледривер , Каток , Экскаватор ) |
AVX (128-бит) Бульдозер-Steamroller
AVX2 (128 бит) Экскаватор FMA3 (Бульдозер) FMA3 / 4 (Пиледривер-Экскаватор) |
4 | 8 | |
| AMD Zen (серия Ryzen 1000, серия Threadripper 1000, Epyc Naples ) AMD Zen + (серия Ryzen 2000, серия Threadripper 2000) | AVX2 и FMA (128-битное, 256-битное декодирование) | 8 | 16 | |
| AMD Zen 2 (серия Ryzen 3000, серия Threadripper 3000, Epyc Rome )) AMD Zen 3 (серия Ryzen 5000) | AVX2 и FMA (256 бит) | 16 | 32 | |
| ARM CPU | ||||
| ARM Cortex-A7, A9, A15 | ARMv7 | 1 | 8 | |
| ARM Cortex-A32, A35, A53, A55, A72 , A73 , A75 | ARMv8 | 2 | 8 | |
| ARM Cortex-A57 | ARMv8 | 4 | 8 | |
| ARM Cortex-A76 , A77 , A78 | ARMv8 | 8 | 16 | |
| ARM Cortex-X1 | ARMv8 | 16 | 32 | ? |
| Qualcomm Krait | ARMv8 | 1 | 8 | |
| Qualcomm Kryo (1xx — 3xx) | ARMv8 | 2 | 8 | |
| Qualcomm Kryo (4xx — 5xx) | ARMv8 | 8 | 16 | |
| Samsung Exynos M1 и M2 | ARMv8 | 2 | 8 | |
| Samsung Exynos M3 и M4 | ARMv8 | 3 | 12 | |
| IBM PowerPC A2 (Blue Gene / Q) | ? | 8 | 8 (как FP64) | |
| Hitachi SH-4 | SH-4 | 1 | 7 | |
| Графический процессор Nvidia | ||||
| Nvidia кюри ( GeForce 6 серии и GeForce 7 -й серии ) | PTX | ? | 8 | ? |
| Nvidia Tesla 2.0 (GeForce GTX 260-295) | PTX | ? | 2 | ? |
| Nvidia Fermi (только GeForce GTX 465–480, 560 Ti, 570-590) | PTX | 1/4 (заблокировано драйвером, 1 аппаратно) | 2 | |
| Nvidia Fermi (только Quadro 600-2000) | PTX | 1/8 | 2 | |
| Nvidia Fermi (только Quadro 4000–7000, Tesla) | PTX | 1 | 2 | |
| Nvidia Kepler (GeForce (кроме Titan и Titan Black), Quadro (кроме K6000), Tesla K10) | PTX | 1/12 (для GK110 : заблокировано драйвером, 2/3 аппаратно) | 2 | |
| Nvidia Kepler (GeForce GTX Titan и Titan Black, Quadro K6000, Tesla (кроме K10)) | PTX | 2/3 | 2 | |
| Nvidia Maxwell Nvidia Pascal (все, кроме Quadro GP100 и Tesla P100) | PTX | 1/16 | 2 | 1/32 |
| Nvidia Pascal (только Quadro GP100 и Tesla P100) | PTX | 1 | 2 | 4 |
| Nvidia Volta | PTX | 1 | 2 ( FP32 ) + 2 ( INT32 ) | 16 |
| Nvidia Turing (только GeForce 16XX ) | PTX | 1/16 | 2 (FP32) + 2 (INT32) | 4 |
| Nvidia Turing (все, кроме GeForce 16XX ) | PTX | 1/16 | 2 (FP32) + 2 (INT32) | 16 |
| Nvidia Ampere (только Tesla A100 / A30) | PTX | 2 | 2 (FP32) + 2 (INT32) | 32 |
| Nvidia Ampere (все GeForce и Quadro, Tesla A40 / A10) | PTX | 1/32 | 2 (FP32) + 0 (INT32) или 1 (FP32) + 1 (INT32) | 8 |
| AMD GPU | ||||
| AMD ( серия Radeon HD 4000 ) | 0,4 | 2 | ? | |
| AMD ( серия Radeon HD 5000 ) | 1 | 2 | ? | |
| AMD ( серия Radeon HD 6000 ) | 1 | 4 | ? | |
| AMD GCN (только Radeon Pro W 8100-9100) | GCN | 1 | 2 | ? |
| AMD GCN (все, кроме Radeon Pro W 8100-9100, Vega 10-20) | GCN | 1/8 | 2 | 4 |
| AMD GCN Vega 10 | GCN | 1/8 | 2 | 4 |
| AMD GCN Vega 20 (только Radeon VII) | GCN | 1/2 (заблокировано драйвером, 1 аппаратно) | 2 | 4 |
| AMD GCN Vega 20 (только Radeon Instinct MI50 / MI60 и Radeon Pro VII) | GCN | 1 | 2 | 4 |
| AMD RDNA AMD RDNA 2 | РДНА | 1/8 | 2 | 4 |
| AMD CDNA | CDNA | 1 | 4 (тензор) | 16 |
| Qualcomm GPU | ||||
| Qualcomm Adreno 5×0 | Adreno 5xx | 1 | 2 | 4 |
| Qualcomm Adreno 6×0 | Adreno 6xx | 1 | 2 | 4 |
| Graphcore | ||||
| Graphcore Colossus GC2 (оценочные значения) | ? | 18 | 72 | |
| Graphcore Colossus GC200 Mk2 (оценочные значения) | ? | 36 | 144 | |
| Суперкомпьютер | ||||
| ENIAC @ 100 кГц, 385 флопов | ||||
| 48-битный процессор @ 208 кГц в CDC 1604 в 1960 году | ||||
| 60-битный процессор @ 10 МГц в CDC6600 в 1964 году | 0,3 (FP60) | |||
| 60-битный процессор @ 10 МГц в CDC7600 в 1967 году | 1.0 (FP60) | |||
| Cray-1 @ 80 МГц в 1976 году | 2 | |||
| CDC Cyber 205 @ 50 МГц в 1981 году |
Компилятор FORTRAN (ANSI 77 с векторными расширениями) |
8 | 16 | |
| Микроархитектура | ЭТО | FP64 | FP32 | FP16 |
Чем будет заниматься Aurora
По словам представителей партнеров проекта — Минэнергетики США, Аргоннской лаборатории, Intel и Cray, суть проекта не только в достижении «горизонта экзаскейла», основная роль проекта Aurora – в ускорении сближения высокопроизводительных вычислений с традиционными методиками моделирования с применением анализа данных и искусственного интеллекта.
По словам Рика Стивенса (Rick Stevens), замдиректора Арагоннской лаборатории по вычислениям и компьютерным наукам, Aurora будет «эксклюзивно сконфигурирована» в качестве лучшей платформы для глубокого машинного обучения.
Комментируя огромный скачок, который придется совершить в приросте Aurora (более экзафлопа, или более 1000 петафлопс) по сравнению с самой мощной на сегодня системой Summit (порядка 150 петафлопс) всего за три года, Рик Стивенс отметил: «Исследования и разработки для достижения «экзаскейла» велись более десятилетия… да, система появится только через три года, но за это время потребуется сделать рывок с ускорением для создания архитектуры и ПО под такую производительность».
По словам Рика Стивенса, вычислительные возможности нового суперкомпьютера в сочетании с технологиями аналитики данных позволят Аргоннской лаборатории расширить сотрудничество с Национальным институтом исследований и предотвращения рака (National Institute of Cancer Prevention and Research) и Администрацией по делам ветеранов. В рамках этих исследований, в частности, предполагается использовать машинное обучение и анализ больших данных для оценки риск-факторов и разработки стратегий в случаях суицидальных наклонностей у пациентов, для глубокого изучения природы сердечных приступов и последствий черепно-мозговых травм.
Со стороны Минэнергетики США предполагается расширение программ по материаловедению, в том числе, в плане разработки материалов для улучшенных электрических батарей, более эффективных фотогальванических элементов для солнечной энергетики, новых материалов для ветроэнергетических установок и ядерных реакторов. В списке проектов также числятся расширенные исследования в области угрозы землетрясений, улучшения эффективности турбин, предсказания погоды и т.д.
Имитация мира
Хотя разработка этакой «Матрицы», безусловно, будет впечатлять, перенос наших повседневных культурных и социальных изменений с целью наблюдения за ними и прогнозирования, могут быть крайне полезны для нашего нестабильного общества. Представьте, как упростятся вопросы городского планирования, застройки новых районов, неравномерного распределения продуктов питания и ресурсов.
Суперкомпьютеры не будут гадать на кофейной гуще: они будут получать информацию из всех возможных источников — от последних твитов в топе до использования энергетической сети на данный момент — и создавать модели, которые помогут регулировать не только текущие факторы, но и будущие планы. Дефицит газа, электричества, воды, планомерное использование этих ресурсов и обеспечение энергией масштабных событий вроде Олимпиады перестанут волновать людей.
С беспроводным интернетом, который захватил страны и весь мир, качественная модель нашего мира в один прекрасный момент не будет отличаться от мира, в котором мы живем. Только сейчас мы начинаем воплощать в жизнь все эти возможности, которые не были бы доступны без суперкомпьютеров.
Зеленые суперкомпьютеры
Компьютер работает крайне плохо, если перегревается. Любая компьютерная система полезна настолько, насколько она работает в свои худшие дни, поэтому охлаждение горячих микросхем представляет крупный интерес для инженеров. Более половины энергии, используемой суперкомпьютерами, уходит на охлаждение. И экологические проблемы уже вызывают серьезную обеспокоенность в свете повышения производительности компьютеров. Зеленые решения и энергоэффективность давно стали основой каждого проекта суперкомпьютера.
От охлаждения «бесплатным воздухом» — то есть инженеры пытаются подвести внешний воздух к системе — до аппаратных конструкций, увеличивающих площадь поверхности системы, ученые пытаются быть максимально инновационными с целью повышения эффективности охлаждения суперкомпьютеров. Одной из наиболее интересных идей, которые пытаются внедрить, является охлаждение системы жидкостью, которая будет собирать тепло по мере течения по трубам в самом компьютере. Проекты, которые входят в топ-500 самых мощных суперкомпьютеров, воспринимают это очень серьезно.
Обращение к проблемам экологии и эффективности не только полезно для нашей планеты, но и необходимо для работы машин. Возможно, это не самый интересный пункт в нашем списке, поэтому давайте пойдем дальше.
К чему все это
Увлеченные презентациями новых iPhone и iPad, в постоянных сравнениях Apple и Samsung, в череде анонсов Xiaomi и Meizu мы просто перестали обращать внимание на простые вещи. Всего за 10-20 лет технологии шагнули вперед настолько, что гаджеты, помещающиеся в кармане джинсов, можно сравнивать с компьютерами, которые не поместились бы в нашей квартире
5 лет назад Стив Джобс показал iPhone, который превосходил суперкомпьютеры 80-х, а в сентябре 2016-го Тим Кук представил смартфон, который мощнее любого домашнего компьютера из нашего детства.
Очень интересно, как будут развиваться технологии дальше. Увидим ли мы еще больший скачок в производительности или пик роста мощности мы наблюдали в последние годы? Сможет ли условный iPhone 10 сравниться с представленным недавно MacBook Pro?
iPhones.ru
Суперкомпьютер XX века сегодня помещается в карман.
Архитектура Xe: «будет круто», но пока все расплывчато
Изначально, в момент анонса архитектуры Xe на форуме SC18, ряд сетевых обозревателей поспешили окрестить ее как «новый бренд графических ускорителей Intel». Рассказывая на закрытом брифинге об архитектуре Xe, Раджиб Хазра (Rajeeb Hazra), вице-президент Intel и глава подразделений Data Center Group и Enterprise and Government Group, так и не представил никаких технических подробностей о проекте. Ни слова о строении архитектуры или о роли, занимаемой в ней графическими ускорителями Intel, отмечают обозреватели HPCwire.
Слайд, показанный на презентации Intel в рамках SC18
Использование новой архитектуры в рамках проекта Aurora представители Intel описали как «новые техпроцессы, разработка эффективного кремния и, что наиболее важно, новые способы… упаковки кремния»
«Шесть столпов» Intel для достижения «экзаскейла»
Как было отмечено в рамках презентации проекта, «Xe представляет огромный объем научно-исследовательских работ и инноваций для соответствия современным рабочим нагрузкам, в частности, возникающим на стыке задач HPC, искусственного интеллекта и аналитики данных».
Тем не менее, Крис Хук (Chris Hook), отвечающий за маркетинг в подразделении Intel по разработке графических систем, внес уточнение, пояснив, что Xe представляет собой «переход Intel от экономичной графической архитектуры Gen к полностью масштабируемой графической архитектуре Xe».
«Переход Intel от архитектуры Gen к архитектуре Xe»
«Это не название бренда вроде Radeon или GeForce», отметил Крис Хук на своей странице в Twitter. Сегодня, упомянув официальный запуск проекта суперкомпьютера Aurora, Крис Хук также написал «наш первый заказчик Xe!».
Страница Криса Хука в Twitter
Таким образом, архитектура Xe вне всяких сомнений имеет прямое отношение к графическим ускорителям Intel нового поколения. Вопрос лишь в том, что архитектура этих ускорителей до сих пор остается закрытой для широкой публики.
Как ранее рассказали в Intel, графические решения на базе архитектуры Xe будут развиваться двумя самостоятельными архитектурными потоками – в виде дискретных и интегрированных решений для рынка бытовых систем, и в виде дискретных карт для ЦОДов и HPC. Появление графики нового поколения было обещано Intel ближе к 2020 г., по мере освоения техпроцесса 10 нм.
От больших данных к озеру данных: почему складировать все в одно мега-хранилище — не лучший вариант
Интеграция
Согласно официальным заявлениям Intel, графические решения на базе архитектуры Xe будут обеспечивать производительность «от терафлопсов до петафлопсов». Тем не менее, число таких решений на архитектуре Xe в составе суперкомпьютера Aurora пока не оценено даже приблизительно.
Мобильные гаджеты в нашем кармане
Процессоры в последних моделях iPhone и iPad имеют мощность, которая измеряется в десятках и сотнях Гигафлопс. Новинка 2011-го года – Apple A5, который был «сердцем» iPhone 4S, iPad 2, iPad Mini, Apple TV 3 и iPod Touch пятого поколения, выдавал до 16 Гигафлопс.
Представленный в 2014 году Apple A8 (iPhone 6/ 6 Plus, iPad mini 4 и Apple TV 4) может похвастаться показателем уже в 115 Гигафлопс.
Начинка нового iPhone 7 и iPhone 7 Plus (процессор A10 Fusion) выжимает более 400 Гигафлопс.
Если сравнить эти показатели с суперкомпьютерами 80-90х, то видим, что iPhone 4S сопоставим с самыми мощными вычислительными устройствами конца 80-х годов, а топовая техника начала 90-х по производительности не далеко ушла от современного iPhone 7.
Погодные системы и сложные модели
Климат Земли — настолько сложная система, что ее часто обсуждают в связи с теорией хаоса, сложность которой некоторые из нас даже и представить не могут. Вопрос о том, может ли взмах крыла бабочки в Бразилии вызвать торнадо в Техасе, перестанет существовать. Короче говоря, сложно даже представить более сложную систему большого масштаба, нежели погода нашей планеты.
Производство продуктов и сельское хозяйство, влияние погоды на другие масштабные научные проекты (полярные экспедиции или запуск космических аппаратов), предсказание стихийных бедствий — это только несколько спасительных вариантов, которые предложит нам вычислительная мощность.
И конечно, погодная система — это только верхушка айсберга. Если вы сможете идеально представить погодные условия, вы так же просто сможете воссоздать любую сложную и большую систему.
Арифметика с плавающей точкой
Арифметика с плавающей запятой необходима для очень больших или очень маленьких действительных чисел или вычислений, требующих большого динамического диапазона. Представление с плавающей точкой похоже на научную нотацию, за исключением того, что все выполняется по основанию два, а не десять. Схема кодирования хранит знак, показатель степени (в базе два для Cray и VAX , в базе два или десять для форматов с плавающей запятой IEEE и в базе 16 для архитектуры IBM с плавающей запятой ) и значащее выражение (число после точки счисления ). Хотя используется несколько похожих форматов, наиболее распространенным является ANSI / IEEE Std. 754–1985 . Этот стандарт определяет формат для 32-битных чисел, называемых одинарной точностью , а также для 64-битных чисел, называемых двойной точностью, и более длинных чисел, называемых расширенной точностью (используется для промежуточных результатов). Представления с плавающей запятой могут поддерживать гораздо более широкий диапазон значений, чем с фиксированной запятой, с возможностью представлять очень маленькие числа и очень большие числа.
Динамический диапазон и точность
Возведение в степень, присущее вычислениям с плавающей запятой, обеспечивает гораздо больший динамический диапазон — наибольшие и наименьшие числа, которые могут быть представлены, — что особенно важно при обработке наборов данных, где некоторые из данных могут иметь чрезвычайно большой диапазон числовых значений или где диапазон может быть непредсказуемым. Таким образом, процессоры с плавающей запятой идеально подходят для приложений с интенсивными вычислениями.
Вычислительная производительность
FLOPS и — это единицы измерения производительности вычислительных машин компьютера. Операции с плавающей запятой обычно используются в таких областях, как научные вычислительные исследования. Единица MIPS измеряет целочисленную производительность компьютера. Примеры целочисленных операций включают перемещение данных (от A к B) или проверку значений (если A = B, то C). MIPS в качестве эталона производительности подходит, когда компьютер используется для запросов к базе данных, обработки текстов, электронных таблиц или для запуска нескольких виртуальных операционных систем. Фрэнк Х. МакМахон из Ливерморской национальной лаборатории Лоуренса изобрел термины FLOPS и MFLOPS (мегафлопы), чтобы он мог сравнивать суперкомпьютеры того времени по количеству вычислений с плавающей запятой, которые они выполняли в секунду. Это было намного лучше, чем использование распространенного MIPS для сравнения компьютеров, поскольку эта статистика обычно мало влияла на арифметические возможности машины.
FLOPS в системе HPC можно рассчитать с помощью этого уравнения:
ФЛОПЫзнак равностойки×узлыстойка×Розеткиузел×ядраразъем×циклывторой×FLOPsцикл{\ displaystyle {\ text {FLOPS}} = {\ text {racks}} \ times {\ frac {\ text {nodes}} {\ text {rack}}} \ times {\ frac {\ text {sockets}} {\ text {node}}} \ times {\ frac {\ text {cores}} {\ text {socket}}} \ times {\ frac {\ text {циклы}} {\ text {second}}} \ times {\ frac {\ text {FLOPs}} {\ text {cycle}}}}.
Это можно упростить до наиболее распространенного случая: компьютер с ровно 1 процессором:
ФЛОПЫзнак равноядра×циклывторой×FLOPsцикл{\ displaystyle {\ text {FLOPS}} = {\ text {cores}} \ times {\ frac {\ text {cycle}} {\ text {second}}} \ times {\ frac {\ text {FLOPs}} {\ text {cycle}}}}.
FLOPS может быть записан с различными показателями точности, например, в списке суперкомпьютеров TOP500 компьютеры ранжируются по 64-битным ( формат с плавающей запятой двойной точности ) операциям в секунду, сокращенно FP64 . Аналогичные меры доступны для 32-битных ( FP32 ) и 16-битных ( FP16 ) операций.
Самые мощные суперкомпьютеры
Суперкомпьютер Cray 1
Вычислительная машина Cray 1, которая одной из первых заслужила титул «суперкомпьютера», была создана в 1974 году. Её производительность оценивалась в 180 миллионов операций в секунду.
Суперкомпьютеры NEC SX-2 (слева) и М-13 (справа)
Порог в 1 миллиард флопс (1 Гигафлопс) был преодолен уже в 1983 году. На тот момент рекордсменами считались суперкомпьютеры NEC SX-2 (производительность 1.3 Гфлопс) и М-13 академика Карцева (2.4 Гфлопс).
Суперкомпьютер ASCI Red
В середине 90-х вычислительная мощность суперкомпьютеров вычислялась уже триллионами флопс. Граница 1 Тфлопс была впервые преодолена в 1996-ом компьютером ASCI Red.
Суперкомпьютер IBM Roadrunner
1 квадриллион флопс (1 Петафлопс) покорился суперкомпьютеру IBM Roadrunner в 2008 году, аналитики полагают, что к 2020 году появятся экзафлопсные компьютеры, способных выполнять 1 квинтиллион операций с плавающей точкой в секунду.
Суперкомпьютер Sunway TaihuLight
C 1993 ведется международный рейтинг Top500 для оценки и сравнения производительности суперкомпьютеров. Сейчас топ возглавляет китайская разработка Sunway TaihuLight с вычислительной мощностью 93 петафлопс, запущенная в июне 2016 года.
Перспективы «экзаскейла» в мире
В прошлом году Министерство энергетики США уже получило в свое распоряжение два суперкомпьютера, с ходу занявших первую и вторую строчки в мировом рейтинге суперкомпьютеров Top500.
Занявшая первую строчку система Summit на базе модулей IBM Power System AC922 с процессорами IBM POWER9 22C 3,07 ГГц и графическими ускорителями NVIDIA Volta GV100, установленная в национальной лаборатории Oak Ridge, показала производительность на уровне 143,5 петафлопс (пиковая 200,8 петафлопс). На второй строчке расположилась система Sierra Ливерморской лаборатории на базе систем IBM Power System S922LC с процессорами IBM POWER9 22C 3,1GHz и графическими ускорителями NVIDIA Volta GV100, обеспечившая производительность 94,6 петафлопс (на пике до 125,7 петафлопс).
С запуском систем Summit и Sierra США вернули себе лидерство в Top500, уступленное несколько лет назад китайским суперкомпьютерам Sunway TaihuLight и Tianhe-2A.
Китай также не теряет время даром: еще в начале 2017 г. КНР сообщила о начале разработки суперкомпьютера с производительностью в один экзафлопс, с запуском системы в работу уже в 2020 г.
По заявлению разработчиков, новый суперкомпьютер Tianhe-3 будет полностью изготовлен в КНР «от процессоров до операционной системы». Система, как сообщалось, будет доступна «для публичного использования», помогая в решении научных вопросов и «закрепляя за Китаем звание мирового лидера в сфере компьютерного оборудования». В частности, планируется его использование для анализа последовательностей генов и белковых структур, что может в итоге привести к открытию новых лекарств. Экономическая выгода Китаю от работы суперкомпьютера предположительно составит 10 млрд юаней ($1,49 млрд).
Летом 2016 г. планы по созданию компьютера мощностью в один экзафлопс также объявила японская Fujitsu. Ожидается, что машина будет создана на базе архитектуры ARM.
О намерении создать экзафлопсную систему также ранее заявляли в американской корпорации Intel и саровском ядерном центре (РФЯЦ-ВНИИЭФ), Россия.
Первый американский «экзафлопс»
США официально включились в мировую гонку по запуску первого в мире суперкомпьютера с производительностью более 1 экзафлопс. Представители Министерства энергетики США (U.S. Department of Energy), которое выступает заказчиком, официально подтвердили, что создаваемый компаниями Intel и Cray суперкомпьютер Aurora, способный «обеспечить устойчивую производительность порядка одного экзафлопса», будет запущен в строй в Аргоннской национальной лаборатории (Argonne National Laboratory) ближе к концу 2021 г.
Производительность системы Aurora в один экзафлопс, соответствующая выполнению 1018 (квинтиллион, или миллион триллионов) операций с плавающей запятой в секунду, планируется обеспечить с помощью новой секретной архитектуры Intel Xe (в маркетинговых целях пишется как Xe — «икс в степени экспоненты») следующего поколения, о которой до сих пор известно очень мало.
Впервые завеса секретности над проектом Intel Xe была в самых общих чертах приоткрыта в рамках суперкомпьютерной конференции SC18 в конце прошлого года. Первые подробности были озвучены 15 марта на специальном закрытом брифинге Intel для профильных специалистов.
Intel построит суперкомпьютер Aurora для Минэнергии США
Финальная версия контракта на создание суперкомпьютера Aurora (в ранних описаниях контракта проект фигурировал под названием CORAL) подразумевает инвестиции в сумме более $500 млн. Несмотря на ряд изменений в контракте, компания Intel по-прежнему фигурирует в качестве основного подрядчика, компания Cray заявлена субподрядчиком проекта.
Искусственный мозг
Точно так же, как суперкомпьютеры чрезвычайно полезны в картографировании генома человека, решении медицинских проблем и в другом, точные модели человеческого мозга существенно облегчат диагностику, лечение и понимание сложностей человеческой мысли и эмоций. В сочетании с технологией визуализации, врачи смогут выявлять проблемные зоны, моделировать различные формы лечения и даже добраться до корней многих вопросов, которые мучают нас с начала времен. Имплантируемые и прививаемые чипы и другие технологии помогут наблюдать и даже изменять уровень серотонина и других нейромедиаторов для улучшения настроения и общего эмоционального состояния, а неправильная работа отдельных участков мозга в процессе травм, например, и вовсе может быть искоренена.
Помимо успехов в медицине, которые обещают нам суперкомпьютеры, есть также вопрос искусственного интеллекта. Уже сейчас компьютеры средней производительности могут научиться некоторым возможностям искусственного интеллекта, среди которых умная система подборки рекомендаций книг и телевизионных программ — самое меньшее. Представьте себе интернет-врача, который сможет заменить собой настоящего врача и даже целый консилиум лучших врачей мира.
