Новости про суперкомпьютеры

Intel отказывается от Xeon Phi

Ускорители Intel Xeon Phi, начавшиеся как проект Larrabee, так и не снискали коммерческого успеха, несмотря на заверения компании, что его программная модель куда более продуктивна, чем x86.

В то же время GPU NVIDIA прекрасно себя чувствует на рынке суперкомпьютеров, доминируя в вычислениях подобного типа. По сути, GPU Volta окончательно вытеснил Xeon Phi с рынка.

Ещё недавно Intel планировала выпуск нового поколения Xeon Phi под названием Knights Hill по 10 нм нормам. Однако задержки с реализацией 10 нм процесса наряду с низким интересом к Phi в целом, привели компанию к закрытию проекта. Сейчас Intel объявляет о прекращении производства восьми поставляемых моделей Xeon Phi.

Ускоритель Intel Xeon Phi
Ускоритель Intel Xeon Phi

Под сокращение попали модели Xeon Phi 7210, 7210F, 7230, 7230F, 7250, 7250F, 7290 и 7290F. Эти ускорители ставились в сокеты для CPU. Карты расширения, с конструкцией графических плат, отменены достаточно давно.

Примечательно, что причиной сокращения выпуска названо изменение «рыночного спроса на эти продукты, который перешёл на другие решения Intel». Вот только у Intel не осталось решений, на которые можно было перенести спрос. У фирмы нет ничего, что можно было бы предложить в качестве ускорителя вычислений. Единственный шанс компании вернуться на этот рынок — проект нового GPU, который проектирует Раджа Кодури, и который появится лишь в следующем году, при оптимистичном сценарии.

NVIDIA обновила свой суперкомпьютер на базе GPU

Дженсен Хуан, глава NVIDIA, в ходе GTC представил обновлённую систему машинного обучения, построенную на ускорителе Tesla V100, однако в отличие от прошлогоднего решения, новый модуль содержит 32 ГБ памяти HBM2.

В прошлом году NVIDIA представила суперкомпьютер для искусственного интеллекта DGX-1. Новая модель DGX-2 имеет удвоенное количество процессорных модулей Tesla V100. При этом DGX-2 имеет вдвое больше доступной памяти.

Суперкомпьютерынй модуль NVIDIA DGX-2
Суперкомпьютерынй модуль NVIDIA DGX-2

Кроме увеличения производительности вычислений и памяти, NVIDIA также обновила и шину связи. Она заменена новой технологией NVSwitch, которая представляет собой ткань интерконнекта, позволяя связывать до 16 GPU и создавать общее пространство памяти. Прошлая версия позволяла объединять только 8 GPU.

По словам разработчиков, технология NVSwitch в 5 раз быстрее PCI Express, объединённая скорость которой достигает 2,4 ТБ/с.

Китай возглавил список 500 самых быстрых суперкомпьютеров

В новом списке лучших 500 суперкомпьютеров, который составляется каждые полгода, лидерство захватил Китай. При этом в этой стране оказалась не только самая производительная система, но и 201 другая система из 500.

Для сравнения, в этом списке 143 суперкомпьютера, расположенных в США. Хотя всего несколько месяцев назад их было 169, а у Китая — 160.

Система HPC, разработанная Китайским национальным исследовательским центром по параллельным вычислением и технологиям, под названием Sunway TaihuLight, возглавила список Top 500. Её производительность достигает 93 петафлопс.

Вторая из рейтинга машина, также расположена в Китае. Компьютер Tianhe-2, установленный в Национальном суперкомпьютерном центре в Гуанчжоу, имеет скорость в 33,9 петафлопс.

Суперкомпьютер Sunway TaihuLight

Третьим стала швейцарская машина Piz Daint, представляющая собой Cray XC50 с графическими модулями NVIDIAS Tesla P100. Его производительность равна 19,6 петафлопс.

Четвёртый компьютер расположен в Японии. Система Gyoukou из Научного и технологического агентства моря и земли имеет производительность в 19,4 петафлопс. Эта машина является сердцем симуляции Земли.

Суперкомпьютер из США оказался на пятом месте. Машина Titan установлена в национальной лаборатории энергии в Оук-Ридж. Этот суперкомпьютер от Cray может работать со скоростью 17,59 петафлопс.

Cray анонсирует суперкомпьютеры для искусственного интеллекта

Производитель суперкомпьютеров, компания Cray, разработала две новых системы, которые получили название CS-Storm 500GT и 500NX, предназначенные для обеспечения нужд её клиентов в искусственном интеллекте.

Обе системы разработаны с использование GPU NVIDIA Tesla, однако предлагают разный набор возможностей.

У моделей различный объём ОЗУ. И он впечатляет. Суперкомпьютер CS-Storm 500GT поддерживает до 2 ТБ памяти DDR4 (16 DIMM по 128 ГБ), а модель 500NX — 3 ТБ DDR4 (24 DIMM по 128 ГБ). Как и прошлые поколения машин, модель 500GT содержит пару CPU Intel семейства Xeon Skylake, а 500NX — Intel Xeon E5-2600 v4.

Суперкомпьютер Cray XE6

Фрэд Кохаут, старший вице-президент Cray по продукции и директор по маркетингу заявил: «Спрос со стороны потребителей на инфраструктуру с возможностями искусственного интеллекта быстро растёт, и выпуск наших систем CS-Storm предоставит нашим клиентам мощное решение по взаимосвязи глубокого обучения и снижению нагрузки на машины в масштабе мощности суперкомпьютера Cray. Экспоненциальный рост объёмов данных, связанный с необходимостью в более быстрых решениях в искусственном интеллекте, отвечает нуждам широко масштабируемой и настраиваемой инфраструктуры».

После того, как на рынке стали появляться быстрые суперкомпьютеры, опережающие решения Cray, у компании начали возникать проблемы с реализацией, но похоже, она нашла себе новый рынок.

NVIDIA представила суперкомпьютер Jetson TX2

В ходе Open Compute Summit, прошедшего в калифорнийском Сан-Хосе, компания NVIDIA представила крошечный суперкомпьютер Jetson TX2, который предлагает «вычисления для искусственного интеллекта на передовой».

Система размером с кредитную карту предназначена для промышленных роботов, коммерческих дронов и смарт камер. Новая версия обладает вдвое большей производительностью, по сравнению с предшественником, при энергопотреблении лишь 7,5 Вт.

Компьютер основан на GPU архитектуры Pascal, содержит 8 ГБ памяти LPDDR4, eMMC накопитель объёмом 32 ГБ, модули связи 802.11ac WLAN и Bluetooth. Работает машина под управлением Linux for Tegra. Также Jetson TX2 поставляется с JetPack 3.0, которую NVIDIA называет «наиболее конкурентоспособной SDK для вычислений в области AI, что облегчает интеграцию искусственного интеллекта в широкий спектр приложений».

NVIDIA Jetson TX2

Дипу Талла, вице-президент и генеральный менеджер бизнеса Tegra в NVIDIA заявил: «Jetson TX2 обеспечивает мощные возможности AI на передовой, позволяя создавать новый класс интеллектуальных машин. Эти устройства обеспечат интеллектуальный анализ видео, что сделает наши города умнее и безопаснее, создание роботов нового типа, которые оптимизируют производство, и нового взаимодействия, которое сделает удалённую работу более плодотворной».

Наборы разработчиков NVIDIA Jetson TX2 начнут поставляться 14 марта.

NVIDIA представила самый энергоэффективный суперкомпьютер

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».

ARM включается в гонку суперкомпьютеров

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.

Квантовый компьютер уже в 100 миллионов раз быстрее обычных ПК

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.

AMD продвигает инициативу Boltzmann

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.

NVIDIA предсказывает общедоступность суперкомпьютеров

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».