美國當地時間6月8日, 美國能源部下屬橡樹嶺國家實驗室宣布, 他們研發出的超級計算機 '頂點' (Summit) , 浮點運算速度峰值可達每秒20億億次, 接近 '神威·太湖之光' 超級計算機的兩倍. 據悉, 這台超級計算機由IBM公司負責製造, 搭載了近28000塊英偉達GPU, 逾9000個IBM傳統處理器的超級計算機.
GPU即映像處理器. 理解 GPU 和 CPU 之間區別的一種簡單方式是比較它們如何處理任務. CPU 由專為順序串列處理而優化的幾個核心組成, 而 GPU 則擁有一個由數以千計的更小, 更高效的核心 (專為同時處理多重任務而設計) 組成的大規模並行計算架構. 這次英偉達提供的GPU為 '頂點' 提供了95%的計算力.
雖然超級計算機在雲計算和大數據中心時代略微失色, 但是很多棘手的計算問題還是需要大型機器. 去年美國政府的一份報告中稱, 美國應該在超級計算上投入更多, 以在核武器和高超音速飛機等國防項目, 航空航天工業, 石油開採和製藥業的商業創新方面趕上中國.
27648塊英偉達GPU+9000個IBM傳統處理器
根據橡樹嶺國家實驗室公布的數據, '頂點' 佔地面積相當於兩個網球場大小, 其迴圈系統每分鐘需要消耗4000加侖 (約等於15142升) 水來使37000個處理器降溫. 利用評估超級計算機的標準度量的結果顯示, '頂點' 的浮點運算速度可達20億億次每秒. 這比美國此前製造的超級計算機 'Titan' 的速度快了100倍.
伊利諾大學香檳分校, 美國國家超級計算應用中心的研究員Eliu Huerta將 '頂點' 巨大的 GPU 池形容為 '就像夢境一樣' .
GPU即映像處理器, 它與一般計算機的中央處理器 (CPU) 不同之處在於: CPU由專為順序串列處理而優化的幾個核心組成, 而GPU則擁有一個由數以千計的更小, 更高效的核心 (專為同時處理多重任務而設計) 組成的大規模並行計算架構.
橡樹嶺國家實驗室負責人Thomas Zacharia表示, 如此大規模的GPU使用對超級計算機來並不常見, 它有助於機器學習在解決科學難題方面做出突破.
除了有英偉達的GPU的幫助外, IBM提供的超過9000個傳統處理器也功不可沒.
'頂點' 成為尖端科學家的 '遊樂場'
'頂點' 超強的計算威力, 也讓科學家們相信它能在未來創在奇蹟.
Huerta就表示, 他希望 '頂點' 能夠幫助分析每晚從 '大型綜合巡天望遠鏡' 得到的大約15TB 映像.
據橡樹嶺國家實驗室的介紹, '頂點' 接下去的 '行程' 安排十分密集, 已經排上日程的項目有:
一是癌症研究. 美國能源部和美國國家癌症研究正在做一個癌症分布式學習環境的項目. 他們的目標是開發研究工具, 可以自動提取, 分析和分類健康數據, 以揭示隱藏疾病因素之間的關係, 如基因, 生物標誌物和環境.
二是聚變能研究. 聚變能長期以來一直是清潔, 能量豐富的能源代表. 科學家們一直希望能夠類比聚變反應堆及其磁約束電漿體, 加快商業發展.
三是疾病和成癮性研究. 這項研究中, 研究者將使用人工智慧來識別人類蛋白質和細胞系統的功能和進化模式. 這些模式可以幫助我們更好地了解阿爾茨海默氏症, 心臟病或成癮, 並告知藥物發現過程.
除了上述的項目外, '頂點' 還能在化學和生物學問題上給予更多的幫助. Zacharia認為, 這台超級計算機可以使用來自2200萬退伍軍人的醫療記錄為美國能源部項目做出貢獻, 其中包括約 25 萬全基因組序列.
'頂點' 能為人工智慧 (AI) 和科學發現的整合提供了前所未有的機會, 使研究人員能夠將機器學習和深度學習等技術應用到人類健康, 高能物理, 材料探索等領域的問題研究上.
5個關於 '頂點' 超級計算機的事實
1.20億億次浮點運算: 這意味著如果地球上每個人做一次一秒的計算, 那麼需要花費1年的時間, 才能達到 '頂點' 一秒的計算量.
2.30億億次混合精密計算: 這意味著如果地球上的每個人做一次一秒的計算, 那麼需要花費15年時間, 才能達到 '頂點' 一秒的計算量.
3.在早期的測試中, 一個基因研究組利用 '頂點' 超級計算機, 花費了1個小時解決了問題, 但如果將這個問題放在傳統計算機上運行, 可能需要30年時間.
4. '頂點' 的佔地面積相當於2個網球場大小.
5. '頂底' 的重量相當於一架商業噴氣機的重量.