Новости про суперкомпьютеры

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.

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.

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.

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.

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++.

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.

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.

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.

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».

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.