L'8 giugno, ora locale degli Stati Uniti, l'Oak Ridge National Laboratory sotto il Dipartimento dell'Energia degli Stati Uniti ha annunciato di aver sviluppato un "summit" per i supercomputer con una velocità massima in virgola mobile fino a 2 miliardi di miliardi al secondo. La luce del lago Taihu è il doppio di quella del supercomputer: è stato riportato che questo supercomputer è prodotto da IBM Corporation ed è dotato di quasi 28.000 GPU NVIDIA e oltre 9000 supercomputer con processori IBM tradizionali.
Le GPU sono processori di immagini: un modo semplice per capire la differenza tra GPU e CPU è confrontare il modo in cui gestiscono le attività: la CPU è composta da diversi core ottimizzati per l'elaborazione seriale sequenziale e le GPU hanno un Un'architettura di calcolo estremamente parallela composta da un core più piccolo ed efficiente (progettato per il multitasking simultaneo). Questa volta, la GPU fornita da Nvidia offre il 95% di potenza di calcolo per 'vertice'.
Anche se un po 'oscurato supercomputer nel cloud computing e di grandi data center epoca, ma molte questioni difficili ancora bisogno di macchine di calcolo di grandi dimensioni. L'anno scorso, un rapporto del governo degli Stati Uniti ha detto che gli Stati Uniti dovrebbero investire di più nel supercomputing, con armi nucleari e superba velivoli sonora e di altri programmi di difesa, industria aerospaziale, l'esplorazione di petrolio e l'innovazione aziendale nel settore farmaceutico al passo con la Cina.
27648 NVIDIA GPU + 9000 IBM th processore convenzionale
Secondo i dati pubblicati dall'Oak Ridge National Laboratory, l'impronta di 'apice' è equivalente a due campi da tennis, e il suo sistema circolatorio consuma 4.000 galloni (circa 15142 litri) di acqua al minuto per raffreddare 37.000 processori. Le metriche standard del supercomputer mostrano che le operazioni in virgola mobile per "vertice" possono raggiungere velocità di 2 miliardi di miliardi al secondo, ovvero 100 volte più velocemente rispetto al supercomputer statunitense "Titan".
Eliu Huerta, ricercatore presso il Centro nazionale per le applicazioni di supercalcolo all'Università dell'Illinois a Urbana-Champaign, ha descritto l'enorme gruppo GPU "GPU" come "un sogno".
La GPU è il processore di immagini, che differisce dal processore centrale (CPU) del computer per uso generico in quanto la CPU è costituita da diversi core ottimizzati per l'elaborazione seriale sequenziale, mentre la GPU ne ha uno più di mille. Un nucleo piccolo, più efficiente (progettato per l'elaborazione simultanea di più attività) composto da architetture di calcolo parallelamente massivamente.
Oak Ridge Nazionale Capo Laboratorio Thomas Zacharia ha detto che così larga scala non è comune l'uso di GPU supercomputer, aiuta a fare un passo avanti nel machine learning per risolvere problemi scientifici.
Oltre ad aiutare il NVIDIA GPU, IBM offre più di 9000 processori convenzionali hanno contribuito.
'Vertex' diventa un parco giochi all'avanguardia per gli scienziati
potenza di calcolo super 'Apex', ma anche permettere agli scienziati di credere che possa creare miracoli in futuro.
Huerta ha detto che spera che "Vertex" possa aiutare ad analizzare circa 15 TB di immagini ogni notte dal "Large Integrated Survey Telescope".
Secondo l'introduzione dell'Oak Ridge National Laboratory, la "cosa" del prossimo programma "viaggi" è molto intensa e i progetti che sono già stati all'ordine del giorno includono:
Una ricerca sul cancro. Dipartimento dell'Energia degli Stati Uniti e del cancro del US National Cancer Institute sta facendo un ambiente di apprendimento distribuito del progetto. Il loro obiettivo è quello di sviluppare strumenti di ricerca, in grado di estrarre automaticamente, analizzare e classificare i dati sanitari a rivelare fattori di malattia nascosti tra Relazioni come geni, biomarcatori e ambiente.
In secondo luogo l'energia da fusione di ricerca. Sull'energia di fusione è stata a lungo un energia pulita e abbondante per conto di energia. Gli scienziati hanno sperato per simulare fusione per confinamento magnetico reattore al plasma e per accelerare lo sviluppo commerciale.
In terzo luogo, la malattia e la ricerca dipendenza. Per questo studio, i ricercatori useranno l'intelligenza artificiale per identificare i modelli di evoluzione e funzione delle proteine e dei sistemi cellulari umani. Questi modelli possono aiutarci a capire meglio la malattia di Alzheimer, cuore Malattia o dipendenza e informare il processo di scoperta della droga.
Oltre a questi progetti, 'vertice' in grado di dare più aiuto su problemi chimici e biologici. Zacharia ritiene che questo supercomputer può utilizzare cartelle cliniche di 22 milioni di veterani del US Department of Energy progetto di contribuire, Comprese circa 250.000 sequenze di tutto il genoma.
"Vertex" offre un'opportunità senza precedenti per l'integrazione dell'intelligenza artificiale (AI) e della scoperta scientifica, consentendo ai ricercatori di applicare tecniche di apprendimento automatico e di apprendimento approfondito a temi come la salute umana, la fisica delle alte energie e l'esplorazione dei materiali.
5 fatti sul supercomputer 'vertice'
1,20 miliardi di galleggianti: questo significa che se ogni persona sulla terra effettua un calcolo di un secondo, ci vorrà un anno per raggiungere il "vertice" di un secondo.
2.30 Miliardi di calcoli di precisione mista: ciò significa che se tutti sulla Terra eseguono un calcolo di un secondo, ci vorranno 15 anni per raggiungere il "vertice" di un secondo.
3. Nei primi test, un gruppo di ricerca genetica ha approfittato del supercomputer "molto" e ha impiegato un'ora a risolvere il problema, ma se questo problema è stato posto su un computer tradizionale, potrebbero essere necessari 30 anni.
4. L'impronta di 'Vertex' è uguale alla dimensione di 2 campi da tennis.
5. Il peso di 'alto e basso' è equivalente al peso di un jet commerciale.