美国当地时间6月8日, 美国能源部下属橡树岭国家实验室宣布, 他们研发出的超级计算机 '顶点' (Summit) , 浮点运算速度峰值可达每秒20亿亿次, 接近 '神威·太湖之光' 超级计算机的两倍. 据悉, 这台超级计算机由IBM公司负责制造, 搭载了近28000块英伟达GPU, 逾9000个IBM传统处理器的超级计算机.
GPU即图像处理器. 理解 GPU 和 CPU 之间区别的一种简单方式是比较它们如何处理任务. CPU 由专为顺序串行处理而优化的几个核心组成, 而 GPU 则拥有一个由数以千计的更小, 更高效的核心 (专为同时处理多重任务而设计) 组成的大规模并行计算架构. 这次英伟达提供的GPU为 '顶点' 提供了95%的计算力.
虽然超级计算机在云计算和大数据中心时代略微失色, 但是很多棘手的计算问题还是需要大型机器. 去年美国政府的一份报告中称, 美国应该在超级计算上投入更多, 以在核武器和高超音速飞机等国防项目, 航空航天工业, 石油开采和制药业的商业创新方面赶上中国.
27648块英伟达GPU+9000个IBM传统处理器
根据橡树岭国家实验室公布的数据, '顶点' 占地面积相当于两个网球场大小, 其循环系统每分钟需要消耗4000加仑 (约等于15142升) 水来使37000个处理器降温. 利用评估超级计算机的标准度量的结果显示, '顶点' 的浮点运算速度可达20亿亿次每秒. 这比美国此前制造的超级计算机 'Titan' 的速度快了100倍.
伊利诺伊大学香槟分校, 美国国家超级计算应用中心的研究员Eliu Huerta将 '顶点' 巨大的 GPU 池形容为 '就像梦境一样' .
GPU即图像处理器, 它与一般计算机的中央处理器 (CPU) 不同之处在于: CPU由专为顺序串行处理而优化的几个核心组成, 而GPU则拥有一个由数以千计的更小, 更高效的核心 (专为同时处理多重任务而设计) 组成的大规模并行计算架构.
橡树岭国家实验室负责人Thomas Zacharia表示, 如此大规模的GPU使用对超级计算机来并不常见, 它有助于机器学习在解决科学难题方面做出突破.
除了有英伟达的GPU的帮助外, IBM提供的超过9000个传统处理器也功不可没.
'顶点' 成为尖端科学家的 '游乐场'
'顶点' 超强的计算威力, 也让科学家们相信它能在未来创在奇迹.
Huerta就表示, 他希望 '顶点' 能够帮助分析每晚从 '大型综合巡天望远镜' 得到的大约15TB 图像.
据橡树岭国家实验室的介绍, '顶点' 接下去的 '行程' 安排十分密集, 已经排上日程的项目有:
一是癌症研究. 美国能源部和美国国家癌症研究正在做一个癌症分布式学习环境的项目. 他们的目标是开发研究工具, 可以自动提取, 分析和分类健康数据, 以揭示隐藏疾病因素之间的关系, 如基因, 生物标志物和环境.
二是聚变能研究. 聚变能长期以来一直是清洁, 能量丰富的能源代表. 科学家们一直希望能够模拟聚变反应堆及其磁约束等离子体, 加快商业发展.
三是疾病和成瘾性研究. 这项研究中, 研究者将使用人工智能来识别人类蛋白质和细胞系统的功能和进化模式. 这些模式可以帮助我们更好地了解阿尔茨海默氏症, 心脏病或成瘾, 并告知药物发现过程.
除了上述的项目外, '顶点' 还能在化学和生物学问题上给予更多的帮助. Zacharia认为, 这台超级计算机可以使用来自2200万退伍军人的医疗记录为美国能源部项目做出贡献, 其中包括约 25 万全基因组序列.
'顶点' 能为人工智能 (AI) 和科学发现的整合提供了前所未有的机会, 使研究人员能够将机器学习和深度学习等技术应用到人类健康, 高能物理, 材料探索等领域的问题研究上.
5个关于 '顶点' 超级计算机的事实
1.20亿亿次浮点运算: 这意味着如果地球上每个人做一次一秒的计算, 那么需要花费1年的时间, 才能达到 '顶点' 一秒的计算量.
2.30亿亿次混合精密计算: 这意味着如果地球上的每个人做一次一秒的计算, 那么需要花费15年时间, 才能达到 '顶点' 一秒的计算量.
3.在早期的测试中, 一个基因研究组利用 '顶点' 超级计算机, 花费了1个小时解决了问题, 但如果将这个问题放在传统计算机上运行, 可能需要30年时间.
4. '顶点' 的占地面积相当于2个网球场大小.
5. '顶底' 的重量相当于一架商业喷气机的重量.