/ / суперкомпьютеры

9923986909;rectangle
7994420702;horizontal

Новости про суперкомпьютеры

NVIDIA представила самый энергоэффективный суперкомпьютер #

23 ноября 2016

Известный производитель графических процессоров, компания NVIDIA, представила своё новое вычислительное решение DGX SaturnV, которое по мнению компании является наиболее энергоэффективным суперкомпьютером на планете.

Система DGX SaturnV содержит 63 488 ГБ оперативной памяти, 60 512 ядер Intel Xeon E5-2698v4, 125 плат NVIDIA DGX-1 и 100 GPU. По уверению инженеров, DGX SaturnV является 28-м в мире по скорости работы, однако при этом он в 2,3 раза более эффективен, чем Camphore 2, суперкомпьютер, с производительностью равной Xeon Phi Knights Landing.

Компьютер был построен для программы искусственного интеллекта NVIDIA. При этом технология даст огромное преимущество любой компании.

NVIDIA DGX SaturnV

«Поэтому мы собрали самый эффективный в мире и один из самых мощных суперкомпьютеров, чтобы оказать помощь в нашей работе», — отмечена компания.

Суперкомпьютер SaturnV помогает NVIDIA в создании ПО для автомобильного автопилота, который является ключевой частью платформы NVIDIA DRIVE PX 2 для автоматического вождения. Также компания занята обучением нейронной сети для понимания конструирования чипсета и крупномасштабной интеграции. В результате, инженеры компании могут работать быстрее и эффективнее. «Да, мы используем GPU, которые помогают нам создавать GPU». Представитель отметил: «Более важно, что мощь SaturnV даст нам возможность обучать и создавать новые сети глубокого обучения быстрее».

NVIDIA, суперкомпьютеры

«Fudzilla»

ARM включается в гонку суперкомпьютеров #

3 сентября 2016

Разработчик микропроцессоров ARM решил вступить в конкурентную борьбу с IBM, Intel и NVIDIA на рынке суперкомпьютеров, анонсировав «масштабируемое векторное расширение» (Scalable Vector Extensions — SVE), технологию, разработанную для архитектуры ARMv8-A.

Данная архитектура уже используется в суперкомпьютере Post-K, который изготавливает Fujitsu для японского института RIKEN. Эта машина, к моменту её запуска в 2020 году, должна стать самым производительным компьютером, демонстрируя скорость обработки в 1000 петафлопс.

Суперкомпьютер Fujitsu Post-K

Технология SVE была описана в ходе конференции Hot Chips в Купертино. Она способна поддерживать вектора длиной от 128 до 2048 бит. Она предназначена для производителей суперкомпьютеров и позволяет облегчить использование продуктов ARM для построения мощных вычислительных систем. Технология является гибким расширением инструкций ARM, которое позволяет перенести расчёт векторов с программного уровня на аппаратный.

В компании полагают, что модель облачных расчётов будет требовать высокопроизводительных систем, где наиболее мощные суперкомпьютерные процессоры не будут обладать выдающейся производительностью. Отмечается, что уже сейчас десятка самых быстрых суперкомпьютеров работает с CPU частотой от 1,45 ГГц до 2,6 ГГц, а высокая производительность достигается за счёт большого числа ядер и масштабных связей между ними, а не за счёт высокой производительности отдельных компонентов.

ARM, CPU, Fujitsu, суперкомпьютеры

«Inquirer»

Квантовый компьютер уже в 100 миллионов раз быстрее обычных ПК #

19 декабря 2015

Многие люди воспринимают квантовый компьютер как священный Грааль безграничной производительности. И хотя нам пока очень далеко до многофункциональных бытовых квантовых компьютеров, первые результаты, полученные на квантовом компьютере D-Wave 2X, впечатляют, ведь он оказался быстрее обыкновенных кремниевых чипов в 100 миллионов раз.

Первый в мире квантовый компьютер 2X расположен в исследовательском центре Амеса, принадлежащем NASA, а эксплуатируется машина специалистами Google. Пока компьютер не готов к запуску игр AAA класса, однако в вычислительных сценариях с 1000 бинарных переменных, квантовый отжиг способен превзойти симуляцию квантового отжига на традиционном оборудовании в 100 миллионов раз. И это цифра может быть знаковой для понимания человеком скорости работы квантовых систем.

D-Wave 2X

И хотя квантовые вычисления помогут учёным во многих областях, его разработка очень нелегка. Джон Мартинис, глава аппаратного подразделения Google отметил: «Я могу сказать, что построение квантового компьютера — это очень, очень тяжело, так что, прежде всего, мы просто хотим заставить его работать и не беспокоимся о цене или размере или чём-то ещё».

Сейчас компьютер D-Wave 2x занимает небольшую комнату, однако в Google отметили, что в былые времена компьютеры весили несколько тонн и занимали огромные помещения, через 40 лет превратившись в компактные высокопроизводительные системы.

Google, квантовый компьютер, суперкомпьютеры

«KitGuru»

AMD продвигает инициативу Boltzmann #

25 ноября 2015

Компания AMD основала новую программу под названием Boltzmann Initiative, которая использует гетерогенную архитектуру системы для объединения CPU и GPU от AMD с целью увеличения компьютерной эффективности.

Сообщается, что первый этап подготовки системы уже завершён. Вся инициатива включает Heterogeneous Compute Compiler (HCC), драйвер для Linux и инфраструктуру исполнения HSA для кластеров, инструменты High Performance Computing (HPC) и Heterogeneous-compute Interface for Portability (HIP), для портирования приложений для CUDA на C++.

AMD Boltzmann

Компания AMD надеется, что её новые инструменты увеличат производительность приложений в широком спектре задач, от машинного обучения до молекулярной динамики и от нефтяной и газовой отрасли до визуальных эффектов и компьютерных изображений.

По словам Джима Белка, солидера департамента США Цента соконструирования экзаскалярной энергии в экстремальных материалах, новый HCC C++ компилятор является ключевым инструментом для разработчиков, который позволит облегчить и эффективно применять аппаратные ресурсы в гетерогенных системах. Компилятор обеспечивает упрощённую разработку посредством исполнения единого кода, записанного для CPU и GPU в одном файле.

AMD, программирование, разработчики, суперкомпьютеры

«Fudzilla»

NVIDIA предсказывает общедоступность суперкомпьютеров #

24 ноября 2015

В ходе недавней конференции в Остине, штат Техас, исполнительный директор NVIDIA Дзень-Хсунь Хуан рассказал, что видит широкие возможности для распространения суперкомпьютеров во многих отраслях промышленности.

Хуан пояснил, что суперкомпьютерные технологии хорошо продвигаются за пределы традиционных суперкомпьютерных систем, и технологии GPU станут частью будущих технологий, таких как автономные транспортные средства и персональные роботизированные помощники. Компания NVIDIA уже активно работает в этих отраслях, предложив автомобильный компьютер NVIDIA Drive PX и модуль машинного обучения Jetson TX1.

Супркомпьютеры везде

За последние пару лет графические процессоры нашли своё применение во многих суперкомпьютерах. По словам NVIDIA, использование GPU акселераторов в списке top500 суперкомпьютеров растёт ежегодно на 50%, а графический процессор Tesla использован в 23 из 24 новых суперкомпьютерах с GPGPU ускорением.

Количество ускоренных суперкомпьютеров

В будущем машинное обучение увеличит спрос на GPU ещё больше. Машинное обучение является «первоочередным применением высокопроизводительных вычислений для потребителей» — отметил Хуан. «Технология позволит технологии стать автономной в сложности реального мира и станет инструментом для производства автономных транспортных средств и машин, подобных персональным роботам-помощникам».

GPGPU, NVIDIA, суперкомпьютеры


7994420702;horizontal

Процессор EHP AMD получит до 32 ядер #

6 августа 2015

Компания AMD опубликовала информацию о своём новом экзаскалярном гетерогенном процессоре (Exascale Heterogenous Processor — EHP), который предназначен для суперкомпьютеров.

По сути EHP представляет собой традиционный APU, только изготовленный в большем масштабе. Новый процессор будет родственен недавно выпущенному GPU Fiji с собственным контроллером и памятью на ядре.

AMD EHP

Непосредственно чип будет включать различные компоненты. Среди них будет набор вычислительных ядер, блок GPGPU, всё это будет подключено к встроенному контроллеру и оснащено до 32 ГБ памяти HBM2, которая также будет поставляться в общем пакете. Что касается CPU, то отмечается, что чип будет включать 32 ядра архитектуры Zen, заключённых в 8 четырёхъядерных блоков.

Надо отметить, что объединение CPU, GPU с GPGPU функционалом и быстрой памятью с широкой шиной должно обеспечить отменную производительность такому решению. Первые инженерные образцы EHP компания планирует изготовить в 2016—17 годах.

AMD, APU, Zen, процессоры, суперкомпьютеры


NVIDIA выпустила Tesla K80 #

19 ноября 2014

Компания NVIDIA анонсировала Tesla K80, новый двухчиповый ускоритель GPGPU для применения в расчётах с высокой производительностью.

В карте установлены два процессора GK210 семейства Kepler, что в сумме даёт 4992 ядра CUDA. На плате разведена шина памяти GDDR5 шириной 384 бита, которая передаёт данные на 24 ГБ памяти. Максимальная пропускная способность ускорителя K80 составляет 480 ГБ/с. NVIDIA обещает, что в операциях обычной точности производительность карты составит 8,74 терафлопса, а при двойной точности — 2,91 терафлопса.

NVIDIA Tesla K80

Разработчики уверяют, что K80 обеспечивает вдвое большую производительность, по сравнению с одночиповым решением K40. Кроме того, этот ускоритель довольно скромно относится к энергоснабжению. Так, TDP K80 составляет 300 Вт, или по 150 Вт на GPU, в то время как K40 рассеивает 235 ватт тепла. Примечательно, что K80 имеет пассивное охлаждение, полностью полагаясь на эффективность вентиляторов шасси.

Несмотря на столь высокую эффективность, обозреватели полагают, что ожидать потребительскую версию K80 не стоит, ведь в отличие от рынка HPC, бытовой рынок уже перешёл на поколение Maxwell, таким образом, GK210 должен стать первым GPU компании, который не найдёт своего решения на потребительском уровне.

Intel, Tesla, суперкомпьютеры


Intel рассказала о процессоре Knights Landing #

3 июля 2014

В ходе международной конференции по суперкомпьютерам в немецком Лейпциге, компания Intel представила некоторые детали о новых суперкомпьютерных чипах, получивших название Knights Landing.

Высокая производительность этих чипов была продемонстрирована на этом же мероприятии год назад, но тогда было лишь объявлено о том, что его будут производить по 14 нм техпроцессу. В этом году Intel сообщила, что чип будет иметь архитектуру Silvermont и будет способен выполнять расчёты со скоростью до 3 терафлопс, и что самое важное, для взаимосвязи будет использовать Omni Scale.

Intel Xeon Phi

О том, что же такое Omni Scale, пока известно крайне мало, но в Intel говорят, что это будет масштабируемая, нацеленная на будущее платформа, которая будет поддерживать абсолютно всё, от PC-адаптеров, новых свитчей, до собственных фотонных схем Intel и открытых программных инструментов. Таким образом, по словам гиганта электроники, проблемы с ограниченной пропускной способностью будут навсегда решены.

Что касается памяти, то чип получит 16 ГБ стэковой памяти изготовленной по технологии Micron Hybrid Memory Cube с применением связей Through Silicon Via. По мнению разработчиков, такой подход обеспечит пятикратную скорость, по сравнению с DDR4.

Intel Xeon Phi

Сколько ядер будет в новом чипе, пока не сообщалось, но по слухам, их будет насчитываться 72 штуки.

Ожидается, что процессоры Xeon Phi Knights Landing будут поставляться коммерческим потребителям со второй половины 2015 года.

14 нм, CPU, Intel, процессоры, суперкомпьютеры

«VR-Zone»

NVIDIA представила ускоритель Tesla K40 #

22 ноября 2013

В ходе конференции SC13 компания NVIDIA представила самый производительный в мире видеоускоритель Tesla K40, сделав это вслед за AMD Firepro S10000 12 GB.

Как и положено ускорителям Tesla, он предназначен для суперкомпьютеров и он на целых 40% превышает по производительности Tesla K20X. Кроме того, этот ускоритель в 10 раз быстрее самого быстрого на сегодня CPU. Таким образом, ускоритель Firepro S10000 12 GB пробыл на вершине всего несколько дней.

«GPU ускорители стали мейнстрим продуктом в высокопроизводительных ПК и суперкомпьютерах, позволяя инженерам и учёным создавать новшества и делать научные открытия», — заявил Сумит Гупта, главный менеджер NVIDIA по продуктам ускоренных вычислений.

Tesla K40

Что касается аппаратной части, то K40 получил 2880 ядер CUDA с базовой частотой 745 МГц и до 875 МГц в режиме Boost, в то время как прошлое поколение, K20X, имело 2688 ядер частотой 732 МГц. В новой плате также используется более быстрая память GDDR5 частотой 3 ГГц, объём которой также как и противоборствующего лагеря составляет 12 ГБ.

В пресс-релизе компания указала, что  «ускоритель Tesla K40 обходит остальные ускорители по двум главным показателям вычислительной производительности: 4,29 терафлопса с обычной точностью и 1,43 терафлопса пиковой производительности с двойной точностью». Надо сказать, что это не совсем правда, поскольку AMD удалось сделать свой ускоритель с производительностью в 1,48 терафлопса при двойной точности вычислений.

Несмотря на недавний анонс, у NVIDIA уже есть первый клиент на новые платы. Им стал Техасский современный вычислительный центр в Остине, который планирует запустить новую интерактивную систему удалённой визуализации и анализа данных, под именем Maverick, уже в январе будущего года.

GPGPU, GPU, NVIDIA, Tesla, суперкомпьютеры


Самый быстрый в мире компьютер слишком быстрый? #

27 июня 2013

Когда в Китае запустили Tianhe-2, у страны появился повод похвастать самой производительной в мире вычислительной системой, но теперь выясняется, что этот суперкомпьютер оказался слишком быстрым для большинства задач.

Суперкомпьютер Tianhe-2 может выполнять 33860 триллионов операций в секунду, однако скорее всего такая производительность никогда не будет использоваться на полную мощность. По данным издания China Morning Post, учёный, доктор Као Юнь заявил, что огромный массив данных препятствует работе вычислительного монстра и более медленные машины Института физики высоких энергий Китайской Академии Наук могут выполнять ту же работу быстрее и дешевле. Это значит, что новый суперкомпьютер неприменим для расчётов физики высоких энергий и учёный не уверен, пригодится ли он вообще.

Суперкомпьютер Tianhe-2

На самом деле для современных суперкомпьютеров это большая проблема. К примеру Titan, построенный Cray в Национальной Лаборатории Ок Ридж, Теннеси, использовался лишь в шести практически одинаковых проектах связанных с молекулярной физикой, эмулируя сжигание топлива в двигателе для повышения его эффективности и моделирования передвижения молекул воздуха при изменении климата.

Ожидалось, что Tianhe-2 будет контролировать работу светофоров, предсказывать землетрясения, разрабатывать новые лекарства, проектировать автомобили и создавать спецэффекты для кино, но в реальности этот многоцелевой компьютер не слишком-то хорош, как большинство дорогих городских суперкомпьютеров, и большую часть своей жизни он будет просто простаивать.

аналитика, исследования и наука, суперкомпьютеры

«Fudzilla»

Сеть Bitcoin быстрее, чем 500 суперкомпьютеров вместе взятых #

18 мая 2013

Вычислительная мощность сети Bitcoin, использующая персональные компьютеры для майнинга, превзошла 1 экзафлоп, а это в 8 раз быстрее, чем 500 лучших мировых суперкомпьютеров вместе взятых.

По данным bitcoinwatch.com, хэшрейт сети bitcoin превысил 1 экзафлоп. Конечно, это не технически выверенное число, поскольку сам процесс майнинга не требует проведения операций с плавающей запятой, основываясь лишь на расчётах целых чисел, так что это число скорее оценочное. Тем не менее, эта цифра говорит о том, что общая вычислительная мощь сети теперь в 8 раз больше, чем у 500 самых быстрых суперкомпьютеров в мире, вместе взятых.

Bitcoin

Сами флопы оцениваются на основе ресурсов видеокарты, затрачиваемых на расчёт одного хэша системы. Так, на подсчёт одного хэша тратится 12700 флоп, а значит можно и рассчитать общую производительность системы. Оценочным же данный расчёт стал после выпуска в 2011 году специализированной микросхемы для майнинга. Поскольку эта микросхема не выполняет вообще никаких операций с плавающей запятой, то и говорить о её влиянии на общие экзафлопы нельзя.

Cамый быстрый суперкомпьютер IBM Sequoia

Тем не менее, 1 экзафлоп это очень большая величина. К примеру, самый быстрый на сегодня суперкомпьютер — IBM Sequoia, имеет производительность равную 16,3 петафлопа, или 1,6% от общей мощности сети.

Bitcoin, исследования и наука, статистика, суперкомпьютеры

«VR-Zone»

Разработан независающий компьютер #

27 февраля 2013

Рано или поздно, но все мы сталкиваемся с зависанием компьютеров, и в зависимости от задачи, которую вы выполняете, очередной сбой может вызвать раздражение, а может обернуться и полной катастрофой.

Но к счастью, учёные и исследователи из Университетского колледжа Лондона разработали решение, которое позволит навсегда попрощаться с синим экраном смерти.

В процессе работы современные компьютеры берут данные из памяти, обрабатывают их, а затем снова возвращают в ОЗУ. Такой порядок работы в обычных условиях не вызывает проблем, однако в случае наличия ошибок в программе возникают проблемы и с передачей данных, в результате чего происходит сбой в работе системы.

Скажем "нет" синему экрану смерти!

Главным отличием компьютера, разработанного в Лондоне, является то, что все данные и инструкции постоянно зеркалируются на различных системах. Системы работают одновременно и независимо одна от другой, и единственная вещь, которой они обмениваются — это участки памяти с контекстными данными.

В случае сбоя в работе одной из систем или повреждения данных, компьютер может восстановить их из другой системы и начать выполнение инструкции заново.

Конечно, при таком подходе нельзя похвастать высокой производительностью, но у учёных ещё есть много идей по совершенствованию разработанной схемы вычислений. К тому же система может оказаться полезной там, где важна высокая надёжность, например в военном ведомстве или в энергетике.

безопасность, исследования и наука, компьютеры, разработчики, суперкомпьютеры

«TechSpot»

NVIDIA ускоряет суперкомпьютер «Ломоносов» #

16 июня 2011

САНТА-КЛАРА, Калифорния — 15 июня, 2011 — Российские ученые решили обратиться к суперкомпьютерам на базе GPU для решения научных задач, и сегодня Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова оснащает свой суперкомпьютер «Ломоносов» графическими процессорами NVIDIA Tesla, благодаря чему он станет одной из самых быстрых вычислительных машин в мире.

Гибридное расширение «Ломоносова» состоит из 1554 графических процессоров NVIDIA Tesla X2070 и такого же числа четырехъядерных CPU, обеспечивая всю систему пиковой производительностью 1,3 петафлопс, что делает ее самым быстрым суперкомпьютером в России и одной из самых быстрых вычислительных систем в мире.

Суперкомпьютерные ресурсы МГУ используется в первую очередь для выполнения фундаментальных научных исследований, предполагающих ресурсоемкие вычисления. Среди таких задач масштабные работы по глобальному изменению климата и динамике мирового океана, постгеномной медицине, механизмам формирования галактик и др.

Суперкомпьютер "Ломоносов"

«Для наших исследований требуются огромные вычислительные ресурсы, и мы должны обеспечить необходимую производительность максимально эффективным способом»,— отметил Виктор Садовничий, академик РАН, ректор Московского государственного университета. «Единственно возможный способ добиться этих целей одновременно – использование гибридных вычислительных систем на базе GPU/CPU», добавил он.

Более подробно о новом расширении Tesla для суперкомпьютера «Ломоносов» можно прочесть на сайте NVIDIA.

NVIDIA, Tesla, суперкомпьютеры

«NVIDIA»

Суперкомпьютеры с процессорами NVIDIA возглавили Top-500 #

16 ноября 2010

Три вооружённых чипами NVIDIA суперкомпьютера оккупировали верхние строчки списка.

Ноябрьский список Top500 принёс ожидаемое первое место китайскому суперкомпьютеру Tianhe-1A, 2,7 петафлопа которому обеспечили вычислительные модули NVIDIA Tesla. Однако, он оказался не единственным GPU-ускоренным суперкомпьютером в верхних строчках списка. На третьем месте расположился предтеча Tianhe-1A, суперкомпьютер Nebulae, также оснащённый модулями Tesla, c общей производительностью в 1,27 петафлоп. Четвёртое место занял еще один новичок в списке, суперкомпьютер Tsubame 2.0 из Японии, в результат которого в 1,19 петафлоп основной вклад внесли процессоры NVIDIA Tesla.

Продукты компании Cray Inc продолжают удерживать половину верхней десятки списка, но такими темпами перевес скоро окажется не на их стороне и количественно.

Tsubame 2.0 Tesla HPC

NVIDIA, Tesla, суперкомпьютеры

«Top500»

CPU против GPU: новый раунд #

8 ноября 2010

Плюс прогноз применимости GPGPU для суперкомпьютеров.

В этом году IBM публиковала два исследования, в которых сравнивалась производительность CPU и GPU в математических задачах. В первом случае центральный процессор IBM Power 7 опередил GeForce GTX 285, причём двухпроцессорная система на базе Intel Xeon показала лишь чуть меньший результат, во втором испытании модуль NVIDIA Tesla 2050 опередил всех соперников, но разрыв в производительности составил чуть более двухкратного для Power 7 и не дотянул до четырёхкратного над Xeon. И вот появилось новое исследование, от университетов Оксфорда и Ворвика, Великобритания, в котором системам на базе Xeon были противопоставлены модули Tesla разных поколений и пара «бытовых» видеокарт.

 Xeon vs CUDA results

Хотя для исполнения на CUDA использованный тест NAS LU пришлось портировать с Fortran на C, результат представляет немалый интерес. Всего один четырёхъядерный процессор Xeon X5550, работающий на частоте 2,66 ГГц, смог показать лучший результат, чем GeForce 9800 GT с теоретической производительностью 500 GFLOPS. GeForce 8400 GS из-за ограниченного буфера памяти (256 Мб) смогла выполнить лишь один этап из трёх и показала ужасную производительность. Модули Tesla оправдали свою репутацию, но отрыв в производительности не превышал 10-кратного. Любопытно, что включение режима защиты памяти ECC на Tesla 2050 стоило ей 20 % производительности, в том числе из-за потери 16 % объема видеопамяти на контрольные суммы.

Британские учёные не могли хотя бы частично не подтвердить свою репутацию. На основе полученных данных они попытались спрогнозировать производительность суперкомпьютерных систем на базе Tesla, сравнив их предсказанную производительность с хорошо себя зарекомендовавшими системами BlueGene /P от IBM.

Tesla vs BlueGene preview

Согласно предсказанию, традиционный подход к построению суперкомпьютеров выиграет по соотношению фактической производительности на Ватт, и в конечном итоге — по быстродействию вообще. Впрочем, GPU уже сделали заявку на лидерство среди суперкомпьютеров, посмотрим, что сможет на неё ответить та же IBM.

CPU, CUDA, GPGPU, Tesla, суперкомпьютеры

«Genomeweb»