Суперсемейка или 5 самых мощных суперкомпьютеров мира
Сегодня, 14 февраля, отмечается не только день Святого Валентина, но и день компьютерщика. В честь праздника мы подготовили для вас материал, в котором расскажем о мировых суперкомпьютерах, почему «профдень» айтишников совпал с днём влюблённых и других интересных фактах.
Сегодня почти никого не удивишь наличием техники — в каждом доме можно встретить ноутбук или персональный компьютер. Многие покупают лучшие видеокарты, передовые процессоры, девайсы с неоновой подсветкой и считают, что у них дома стоит самый мощный компьютер в мире. Но таким ПК ещё далеко до суперкомпьютеров — монстров титанических вычислений (на них все точно пойдёт на максималках ? ). Но давайте начнём наш рассказ с первого компьютера.
10 самых дорогих суперкомпьютеров, которые поражают своей мощностью
Получайте на почту один раз в сутки одну самую читаемую статью. Присоединяйтесь к нам в Facebook и ВКонтакте.
Первый суперкомпьютер Atlas появился в начале 60-х годов и был установлен в Манчестерском университете. Он был в разы менее мощный, чем современные домашние компьютеры. В нашем обзоре собрана «десятка» самых мощных в истории суперкомпьютеров. Правда в связи с быстро развивающимися в этой сфере технологиями устаревают эти мощные машины в среднем за 5 лет..
Производительность современных суперкомпьютеров измеряется в петафлопсах — единице измерения, показывающей, сколько операций с плавающей запятой в секунду выполняет компьютер. Сегодня речь пойдет о десяти самых дорогих современных суперкомпьютерах.
1. IBM Roadrunner (США)
$ 130 млн
Roadrunner был построен IBM в 2008 году для Национальной лаборатории в Лос-Аламосе (Нью-Мексико, США). Он стал первым в мире компьютером, чья средняя рабочая производительность превысила 1 петафлопс. При этом он был рассчитан на максимальную производительность в 1,7 петафлопса. Согласно списка Supermicro Green500, в 2008 году Roadrunner был четвертым по энергоэффективности суперкомпьютером в мире. Списан Roadrunner был 31 марта 2013 года, после чего его заменили меньшим по размерам и более энергоэффективным суперкомпьютером под названием Cielo.
2. Vulcan BlueGene/Q (США)
$ 100 млн
Vulcan – суперкомпьютер, состоящий из 24 отдельных блоков-стоек, который был создан IBM для Министерства энергетики и установлен в Национальной лаборатории Лоуренса Ливермора, штат Калифорния. Он имеет пиковую производительность в 5 петафлопсов и в настоящее время является девятым по скорости суперкомпьютером в мире. Vulcan вступил в строй в 2013 году и сейчас используется Ливерморской национальной лабораторией для исследований в области биологии, физики плазмы, климатических именений, молекулярных систем и т. д.
3. SuperMUC (Германия)
$ 111 млн
SuperMUC в настоящее время является 14-м по скорости суперкомпьютером в мире. В 2013 году он был 10-м, но развитие технологий не стоит на месте. Тем не менее, он в данный момент является вторым по скорости суперкомпьютером в Германии. SuperMUC находится в ведении Лейбницкого суперкомпьютерного центра при Баварской академии наук рядом с Мюнхеном.
Система была создана IBM, работает на оболочке Linux, содержит более 19000 процессоров Intel и Westmere-EX, а также имеет пиковую производительность чуть более 3 петафлопсов. SuperMUC используется европейскими исследователями в областях медицины, астрофизики, квантовой хромодинамики, вычислительной гидродинамики, вычислительной химии, анализа генома и моделирования землетрясений.
4. Trinity (США)
$ 174 млн
Можно было бы ожидать, что подобный суперкомпьютер (учитывая то, для чего он строится) должен быть безумно дорогим, но благодаря развитию технологий стало возможным удешевление цены Trinity. Правительство США собирается использовать Trinity для того, чтобы поддерживать эффективность и безопасность ядерного арсенала Америки.
Trinity, который строится в настоящее время, станет совместным проектом Сандийской национальной лаборатории и Лос-Аламосской национальной лаборатории в рамках программы Прогнозного моделирования и вычислительной обработки данных Национальной администрации по ядерной безопасности.
5. Sequoia BlueGene/Q (США)
$ 250 млн
Суперкомпьютер Sequoia класса BlueGene/Q был разработан IBM для Национальной администрации по ядерной безопасности, в рамках программы Прогнозного моделирования и вычислительной обработки данных. Он был запущен в эксплуатацию в июне 2012 года в Ливерморской национальной лаборатории и стал на тот момент самым быстрым суперкомпьютером в мире. Сейчас он занимает третье место в мире по скорости (теоретический пик производительности Sequoia — 20 петафлопсов или 20 триллионов вычислений в секунду).
Стабильно компьютер работает при 10 петафлопсах. Используется Sequoia для поддержки различных научных приложений, изучения астрономии, энергетики, человеческого генома, изменения климата и разработки ядерного оружия.
6. ASC Purple и BlueGene / L (США)
$ 290 млн
Эти два суперкомпьютера работали вместе. Они были построены IBM и установлены в 2005 году в Ливерморской национальной лаборатории. Из эксплуатации они были выведены в 2010 году. На момент создания ASC Purple занимал 66-е место по скорости в списке топ-500 суперкомпьютеров, а BlueGene / L был предыдущим поколением модели BlueGene / Q.
ASCI Purple был построен для пятого этапа программы Прогнозного моделирования и вычислительной обработки данных Министерства энергетики США, а также Национальной администрации по ядерной безопасности. Его целью являлась симуляция и замена реальных испытаний оружия массового уничтожения. BlueGene/L использовали для прогнозирования глобального изменения климата.
7. Sierra и Summit (США)
$ 325 млн
Nvidia и IBM скоро помогут Америке вернуть лидирующие позиции в области сверхскоростных суперкомпьютерных технологий, научных исследований, а также экономической и национальной безопасности. Оба компьютера будут закончены в 2017 году.
В настоящее время самым быстрым суперкомпьютером в мире является китайский Tianhe-2, который способен достигнуть мощности в 55 петафлопсов, что в два раза больше, чем устройство, находящееся на втором месте в списке. Sierra будет выдавать более чем 100 петафлопсов, в то время как Summit сможет развить 300 петафлопсов.
Sierra, которая будет установлена в Ливерморской национальной лаборатории, будет обеспечивать безопасность и эффективность ядерной программы страны. Summit заменит устаревший суперкомпьютер Titan в национальной лаборатории Oak Ridge и будет предназначаться для тестирования и поддержки научных приложений по всему миру.
8. Tianhe-2 (Китай)
$ 390 млн
Китайский Tianhe-2 (что переводится как «Млечный путь-2») является самым быстрым суперкомпьютером в мире. Компьютер, разработанный командой из 1300 ученых и инженеров, находится в Национальном суперкомпьютерном центре в Гуанчжоу. Он был построен китайским Оборонным научно-техническим университетом Народно-освободительной армии Китая. Tianhe-2 способен выполнять 33 860 триллионов вычислений в секунду. К примеру, один час расчетов суперкомпьютера эквивалентен 1000 годам работы 1,3 миллиарда человек. Используется машина для моделирования и анализа правительственных систем безопасности.
9. Earth Simulator (Япония)
$ 500 млн
«Симулятор Земли» был разработан японским правительством еще в 1997 году. Стоимость проекта составляет 60 млрд иен или примерно $ 500 млн. Earth Simulator был завершен в 2002 году для агентства аэрокосмических исследований Японии, Японского научно-исследовательского института по атомной энергии и Японского центра морских и наземных исследований и технологий.
ES был самым быстрым суперкомпьютером в мире с 2002 по 2004 годы, а служит он и поныне для работы с глобальными климатическими моделями, для оценки последствий глобального потепления и оценки проблем геофизики коры Земли.
10. Fujitsu K (Япония)
$ 1,2 млрд
Самый дорогой в мире суперкомпьютер всего лишь четвертый по скорости в мире (11 петафлопсов). В 2011 году он был самым быстрым суперкомпьютером в мире. Fujitsu K, расположенный в Институте передовых вычислительных технологий RIKEN, примерно в 60 раз быстрее, чем Earth Simulator. На его обслуживание уходит порядка $ 10 млн в год, а использует суперкомпьютер 9,89 МВт (сколько электроэнергии используют 10 000 загородных домов или один миллион персональных компьютеров).
Стоит отметить, что современные учёные шагнули так далеко, что уже появились 10 современных технологий, которые способны превратить человека в киборга .
9 Mira – 8,6 Пфлоп/сек
Mira – еще один гениальный продукт компании Cray. Стоит отметить, что проект этого суперкомпьютера был разработан по заказу Министерства энергетики Соединенных Штатов. Главная область применения Mira – государственные промышленные и научно-исследовательские проекты. Вычислительная мощность этого компьютера составляет 8,6 петафлопс в секунду.
Самый быстрый суперкомпьютер в мире побил рекорд ИИ
На западном побережье США самые ценные компании в мире соревнуются в попытках сделать ИИ умнее. Google и Facebook хвастались экспериментами, использующими миллиарды фотографий и тысячи мощных процессоров. Однако после этого в прошлом году проект из восточного Теннеси по-тихому превзошёл масштабы любого корпоративного ИИ. И шёл он под руководством правительства США.
В рекордном проекте участвовал самый мощный суперкомпьютер в мире, Summit, из Окриджской Национальной лаборатории. Этот титул компьютер смог захватить в июне прошлого года, забрав его обратно в США после пяти лет превосходства китайцев. В рамках проекта изучения климата гигантский компьютер загрузил эксперимент по машинному обучению, работающий быстрее всего, что было ранее.
Summit, занимающий территорию, по площади равную двум теннисным кортам, использовал в этом проекте более 27 000 мощных графических процессоров. Они направили свои возможности на работу алгоритмов глубинного обучения, технологии, ведущей за собой передние рубежи ИИ, способной перемалывать информацию со скоростью миллиард миллиардов операций в секунду – эта скорость в суперкомпьютерных кругах известна, как экзаоп тут у автора были экзафлопсы — он перепутал флопсы, операции с плавающей точкой, с опами, операциями вообще. Вычислительная мощность Summit составляет 122 петафлопс, потенциально максимальная – 200 петафлопс. При этом он стал первым компьютером, достигшим показателя в экзаоп, или 10 18 операций в секунду. Во время анализа генетической информации была достигнута скорость в 1,88 экзаоп, и ожидается, что во время смешанных вычислений будет достигнуто 3,3 экзаоп / прим. перев..
«До сих пор глубинное обучение не расширялось до таких масштабов», — говорит Прабхат, ведущий исследовательскую группу в Национальном научном вычислительном центре энергетических исследований в Национальной лаборатории Лоуренса Беркли. (Да, у него одно имя). Его группа сотрудничала с исследователями с домашней базы Summit, Окриджской национальной лаборатории.
Подходящим образом ИИ на мощнейшем компьютере сконцентрировался на одной из крупнейших проблем мира: изменении климата. Технокомпании тренируют алгоритмы на распознавание лиц или дорожных знаков; государственные учёные тренируют их на распознавание погодных закономерностей, к примеру, циклонов, в обильных наборах данных, полученных в климатических симуляциях, трёхчасовых прогнозах состояния атмосферы Земли, простирающихся на целый век. (Неизвестно, сколько энергии потратил этот проект или к выделению какого количества углерода в атмосферу это привело).
Стойки с оборудованием Summit соединяют 300 км оптоволоконного кабеля, а 15 000 литров воды циркулируют каждую минуту рядом с 37 000 процессорами, охлаждая их.
Последствия эксперимента Summit отразятся на будущем как ИИ, так и климатологии. Проект демонстрирует научный потенциал возможностей применения ГО к суперкомпьютерам, которые традиционно занимались симуляцией физических и химических процессов, таких, как ядерные взрывы, чёрные дыры или новые материалы. Он также демонстрирует, что увеличение вычислительной мощности – если его получить – даёт преимущества для МО – и это служит хорошим предзнаменованием для будущих прорывов.
«Пока мы не сделали этот проект, мы не знали, что его можно так сильно масштабировать», — говорит Раджат Монга, инженерный директор в Google. Он и другие гугловцы помогали проекту, адаптировав TensorFlow, ПО для МО, к огромным масштабам Summit.
Большая часть работы по масштабированию ГО проходила в дата-центрах интернет-компаний, где сервера совместно работают над задачами, разбивая их на части, благодаря тому, что они объединены относительно свободно, и не связаны в один гигантский компьютер. У суперкомпьютеров типа Summit архитектура выглядит по-другому, у них особенные высокоскоростные соединения объединяют тысячи процессоров в единую систему, способную работать как одно целое. До недавнего времени мало кто пытался адаптировать МО для работы на подобном железе.
Монга говорит, что работа над адаптацией TensorFlow к масштабам Summit оживит попытки Google расширить собственные ИИ-системы. Инженеры из Nvidia также помогали в этом проекте, обеспечивая беспроблемную совместную работу десятков тысяч графических процессоров Nvidia.
То, что для обеспечения ГО-алгоритмов всё большей вычислительной мощностью находятся способы, сыграло свою роль в активном развитии технологии, идущем в последнее время. Технология, которую использует Siri для распознавания вашего голоса, а робомобили Waymo для распознавания дорожных знаков, стала полезной в 2012 году, после того, как исследователи адаптировали её для работы на графических процессорах Nvidia.
В аналитической статье, опубликованной в прошлом мае, исследователи из OpenAI, исследовательского института из Сан-Франциско, одним из инвесторов которого был Илон Маск, подсчитали, что количество вычислительных ресурсов в крупнейших проектах, связанных с МО, о которых известно обществу, с 2012 года удваивается примерно каждые 3,43 месяца – или растёт в 11 раз ежегодно. Такой прогресс помог ботам из Alphabet, родительской компании Google, победить чемпионов сложных настольных игр и видеоигр, и помог сделать большой рывок в точности переводов сервиса Google.
Теперь Google и другие компании создают новые виды чипов, приспособленных специально для ИИ, чтобы продолжить эту тенденцию. В Google говорят, что их «стручки», плотно интегрирующие по 1000 их чипов для ИИ – они называют их тензорными процессорами, или TPU – могут выдавать 100 петафлопс вычислительной мощности, что в 10 раз видимо, реально в два раза / прим. перев. меньше, чем Summit достиг в своём эксперименте с ИИ.
Вклад проекта Summit в климатологию состоит в демонстрации того, как ИИ огромных масштабов могут улучшить наше понимание будущих погодных закономерностей. Когда исследователи выдают предсказания климата на сто лет вперёд, то прочесть его становится довольно сложно. «Представьте себе, что у вас есть ролик на YouTube, длящийся 100 лет. Вручную вы никак не сможете найти там всех кошек и собак», — говорит Прабхат. ПО, которое обычно используется для автоматизации процессов, по его словам, несовершенно. Результаты Summit показали, что МО может справиться с этим лучше, и это должно помочь предсказывать такие последствия штормов, как наводнения и разрушения. Результаты Summit принесли исследователям из Окриджа и Nvidia премию Гордона Белла за передовую работу в области суперкомпьютеров.
Запуск ГО на суперкомпьютерах – это новая идея, пришедшая как раз в нужный момент для климатологов, говорит Майкл Причард, профессор из калифорнийского университета в Ирвине. Замедляющаяся скорость улучшений обычных процессоров заставила инженеров перейти к наполнению суперкомпьютеров всё большим количеством графических чипов, где быстродействие растёт надёжнее. «Пришло время, когда уже нельзя было наращивать вычислительную мощность обычным способом», — говорит Причард.
Эти изменения представляют собой препятствия на пути обычных симуляций, которые приходится адаптировать. Также они дают возможность обратиться ко всей мощи ГО, которая естественным образом подходит к графическим чипам. Это может дать нам более ясное представление о будущем нашего климата. Группа Причарда в прошлом году продемонстрировала, что ГО может выдавать более реалистичные симуляции облаков в прогнозах климата, что может улучшить прогнозы изменения в закономерностях выпадения осадков.
Tianhe-2A (Китай)
Эта система установлена в Национальном центре суперкомпьютеров в Гуанчжоу. На её «борту» стоят TH-IVB-FEP Cluster, Intel Xeon E5-2692v2 12C 2.2GHz, TH Express-2, Matrix-2000. Все это представлено 4,98 млн ядер, 61,46 петафлопс мощности. Энергоэффективность устройства не превышает 3,325 гигафлоп на ватт.
Два года этот гигант удерживал первое место и лишь недавно пропустил вперёд другие вычислительные устройства. Он также расположен в китайском Национальном центре суперкомпьютеров и выдаёт 93 петафлопса. Что примечательно, в нём вообще отсутствуют графические ускорители, есть только 40 960 процессоров Sunway 26010, в каждом из которых по 260 ядер (всего более 10 млн ядер). Энергоффективность установки 6,051 гигафлопс/ватт.
Названы самые быстрые суперкомпьютеры
Опубликована 57-я редакция списка TOP500, в котором перечислены самые высокопроизводительные компьютеры мира.
C ноября 2020 года мало что изменилось, так как японскому суперкомпьютеру Fugaku на однокристальных системах Fujitsu A64FX на архитектуре Arm удалось удержаться на первом месте. Fugaku был разработан Riken и Fujitsu, он имеет результат теста High Performance Linpack (HPL) 442 петафлопсов. Это втрое больше, чем у занявшей второе место системы IBM Summit на процессорах Power9 и ускорителях Nvidia Tesla V100.
Согласно TOP500, единственная новинка в этом списке — американский суперкомпьютер Perlmutter, который основан на платформе HPE Cray Shasta и гетерогенной системе. Perlmutter удалось достичь производительности 64,6 петафлопсов, но при этом его энергопотребление намного ниже, чем у обогнавших его конкурентов. Perlmutter занял пятое место.
Как утверждает FutureTimeline, в 2021 году мы должны увидеть компьютеры с производительностью более одного экзафлопса. Следующий список TOP500 должен выйти в ноябре.
Составители рейтинга отметили, что процессоры AMD стали использоваться больше, а также что Китай больше не доминирует в списке, как это было несколько лет назад.
