Геополитическая битва за суперкомпьютерную мощь становится всё более ожесточённой. В четверг Министерство энергетики США объявило в рамках проекта Exascale Computing Project о гранте в $258 млн, выделенном шести компаниям — AMD, Cray, HPE, IBM, Intel и NVIDIA — на создание первого национального суперкомпьютера экзафлопсной производительности.

Morris MacMatzen/Getty Images

Экзафлопсный суперкомпьютер способен производить 1 миллион триллионов (10¹⁸, квинтильон) вычислительных операций с плавающей запятой в секунду.

Финансирование будет производиться в течение трёх лет. Компании будут вкладывать в проект и собственные средства в размере не менее 40 % от его общей стоимости, которая, как ожидается, составит не менее $430 млн.

Министерство энергетики США нацелено на развертывание одного экзафлопсного компьютера к 2021 году и по крайней мере двух — к 2023 году. Самый быстрый суперкомпьютер в США на текущий момент — Titan, который находится в Национальной лаборатории Ок-Ридж (Oak Ridge National Laboratory).

Getty Images/iStockphoto

США намерены не отставать от стремительно развивающегося Китая, который в настоящее время обладает самым быстрым суперкомпьютером в мире под названием Sunway TaihuLight. Пиковое быстродействие Sunway TaihuLight теоретически может достигать 124,5 петафлопсов, что делает его первой компьютерной системой, чья производительность превосходит 100 петафлопсов.

Интересно также то, что этот суперкомпьютер основан на процессорах китайского производства. В 2015 году правительство США запретило Intel поставлять свои самые быстрые чипы для суперкомпьютерных проектов Китая. Китайское правительство планирует инвестировать в полупроводниковую индустрию в течение следующего десятилетия в пределах $161 млрд. Китай намерен создать свой первый экзафлопсный компьютер раньше, чем США — в 2020 году.

В ходе выступления на открытии Computex 2017 глава NVIDIA Дженсен Хуанг сделал ряд заявлений, которые призваны подчеркнуть новую роль компании в меняющемся мире. Новый мир обещает оказаться наполненным платформами и решениями с зачатками искусственного интеллекта. Десять лет назад всё началось с поглощения AMD компании ATI, что вылилось в создание гибридных решений и технологий GPGPU, которые позволили графическим ядрам выполнять неграфические расчёты. В активе NVIDIA нет собственных вычислительных скалярных ядер, но технология CUDA компании для решения задач с помощью GPGPU стала более популярной, чем аналогичная технология AMD.

www.extremetech.com

Тема искусственного интеллекта и глубокого машинного обучения вдохнула в GPGPU-платформы новую жизнь. Графические процессоры с множеством потоковых процессоров оптимально подходят для ускорения «ИИ-расчётов» с одинарной (FP32) и половинной (FP16) точностью. Появляется возможность собрать суперкомпьютер для ИИ буквально размером с тумбочку. Это закроет нужды в подобных вычислительных ресурсах для массы небольших фирм и учебных учреждений, а для центров обработки данных открываются перспективы едва ли не безграничного масштабирования соответствующих ресурсов. Отдать клиенту ровно столько, сколько он требует — это высший пилотаж любого сервиса, и NVIDIA готова в этом помочь.

Полочный компьютер NVIDIA DGX-1 на адаптерах с графическими процессорами P100 или V100

Год назад компания представила полочный компьютер DGX-1 на адаптерах с графическими процессорами P100 (архитектура Pascal). Неделями ранее платформа DGX-1 получила обновление в виде адаптеров с GPU V100 (архитектура Volta). Это система с восемью ускорителями в формфакторе SXM2. Между собой ускорители связаны в «кубическую» ячеистую сеть через интерфейс NVIDIA NVLink. Одна такая полка в операциях с половинной точностью обеспечивает производительность на уровне 960 Тфлопс. Помимо восьми адаптеров Tesla V100 в состав DGX-1 входит пара процессоров Intel Xeon, обеспечивая загрузку операционной системы и GPGPU-вычисления.

Эталонная платформа NVIDIA HGX

Для использования DGX-1 в составе стандартных стоек в ЦОД в компании разработали эталонную платформу HGX на базе жидкостного охлаждения. Аппаратные конфигурации DGX-1 и HGX ничем не отличаются. Более того, DGX-1 на GPU P100 легко могут быть замены на DGX-1 с GPU V100. Чтобы наполнить рынок систем для ЦОД критической массой ускорителей, NVIDIA запустила в понедельник 29 мая партнёрскую программу по поддержке ряда тайваньских ODM-производителей. Среди партнёров можно обнаружить как давних клиентов NVIDIA — это компании Inventec, Quanta и Wistron, так и новое имя — компанию Foxconn.

Блок-схема эталонной платформы NVIDIA HGX (NVIDIA)

В рамках партнёрской программы NVIDIA обещает разработчикам ранний доступ к документации и архитектуре HGX, а также всестороннюю техническую поддержку. Для компании важно заручится интересом со стороны тайваньских производителей, иначе их фокус внимания рискует переключиться на конкурирующие продукты Google (TPU),  AMD (Vega) и Intel (Xeon Phi).

Стало известно, какие команды примут участие в студенческом состязании кластеров ISC 2017. Напомним, что по итогам соревнований ASC17, о которых мы рассказывали нашим читателям не столь давно, право участия в ISC 2017 без предварительного отбора получили команды-победители — их список приведён в соответствующей заметке. Всего в ISC 2017 будут участвовать 12 команд от различных университетов. Их окончательный список таков:

• Центр высокопроизводительных вычислений (Южная Африка);
• Наньянский технологический университет (Сингапур);
• Команда EPCC Эдинбургского университета (Великобритания);
• Объединённая команда Оборонного научно-технического университета НОАК и Научно-технического университета Китая (КНР);
• Университет Эрлангена — Нюрнберга (Германия);
• Гамбургский университет (Германия);
• Научный вычислительный центр национальных энергетических исследований (США);
• Политехнический университет Каталонии (Испания);
• Объединённая команда университета Пердью и Северо-Восточного университета (США);
• Бостонская зелёная команда, объединение Бостонского университета, Гарвардского университета, Массачусетского технологического института и Массачуcетского университета (США);
• Пекинский университет авиации и космонавтики (КНР);
• Университет Цинхуа (КНР).

К сожалению, ни одна из российских команд в список ISC 2017 не попала, хотя в числе награждённых участников ASC17 присутствуют команды Уральского федерального университета и СпбГУ. 

Соревнования ISC 2017 должны начаться 19-го и завершиться 21 июня. Они пройдут в рамках 32 ежегодной конференции ISC High Performance, проводимой в городе Франкфурт (Германия). Основным ограничением станет энергобюджет: создаваемый под выполнение задачи кластер не должен потреблять более 3 киловатт от одного подключения к электросети, и это будет тщательно отслеживаться специальными средствами контроля в распределительном энергоузле. Каждая команда получит доступ к двум подключениям, одно из которых будет питать основной кластер, а другое — любое дополнительное оборудование, которое может понадобиться команде. Ограничения на формат собираемого кластера нет: он может быть оформлен как в стоечном формате, так и в обычных настольных корпусах, на полу или в любом подходящем для команды варианте. Допустимо использование нестандартных средств охлаждения при условии соблюдения мер безопасности. Других ограничений правила соревнований не предусматривают.

Логотипы всех 12 команд-участников состязаний

Задания, содержащие вводные данные и все необходимые файлы, будут раздаваться командам в начале каждого дня соревнований на подходящих для этого носителях: если у какой-то команды не предусмотрено в системе наличия привода DVD, то она получит данные на USB-носителе. Всё оборудование, участвующее в тестировании, должно быть включено всё время, не допускаются перезагрузки и использование гибернации или других подобных технологий энергосбережения. Изменение настроек BIOS и EFI также разрешено лишь до начала состязаний. После запуска тестовых программ физический доступ к оборудованию запрещён, при необходимости разрешение может быть получено у официального наблюдателя, исключением являются случаи нарушения электробезопасности. Набирать очки команды будут в следующих дисциплинах:

• HPC Challenge;
• High Performance LINPACK;
• HPCG;
• FEniCS;
• Coding Challenge: MiniDFT;
• TensorFlow;
• Секретное приложение (будет объявлено на старте конкурса);
• Эффективность вычислений.

Награждение предусматривает наличие пяти наград за наивысший показатель в тесте LINPACK, один приз зрительских симпатий, а первое, второе и третье места распределятся согласно следующим правилам: 10 % очков за производительность в HPC Challenge, 80 % за успешное выполнение тестовых приложений и 10 % за интервью, даваемое командой представителям жюри.

ISC 2016: команда университета Циньхуа со своим кластером за работой

Цель мероприятия ISC 2017 та же, которая преследовалась и организаторами  ASC17  — поиск и поддержка новых талантов в сфере науки, технологии, инженерии и математики (STEM); в данном случае речь идёт о будущих специалистах в области высокопроизводительных вычислений и кластерных вычислительных систем, которые сегодня играют огромную роль во всех отраслях научно-технического прогресса. Участие в состязаниях даст студентам множество полезных уроков, как организационного, так и технического плана — в частности, они научатся искусству проектирования вычислительных платформ и решения задач при наличии ряда ограничений.

В мире существует такое мероприятие, как студенческое состязание суперкомпьютеров ASC (ASC student supercomputer challenge), которое считается крупнейшим «хакатоном» подобного рода. Сама аббревиатура ASC расшифровывается, как Asia Supercomputer Community. В этом году соревнование проходило с 24 по 28 апреля в Национальном Центре Суперкомпьютеров в Уси (Wuxi), расположенном на территории Китайской Народной Республики. В течение пяти дней 230 команд со всего мира, в числе которых были и команды научных организаций Российской Федерации, сражались за первенство в семи задачах и дисциплинах:

• Океанографическое моделирование MASNUM на суперкомпьютере Sunway TaihuLight;
• Симуляция молекулярной динамики LAMMPS на ускорителях Intel Xeon Phi Knights Landing;
• Сборка диплоидного генома с помощью FALCON;
• Предсказание поведения транспортных потоков на платформе глубинного обучения PaddlePaddle;
• Решение уравнений Навье-Стокса в двух- и трёхмерных потоках с помощью Saturne;
• Тесты HPL и HPCG на самосборном (DIY) кластере с ограничением по мощности 3 киловатта.

Задача несколько осложнялась тем, что для сборки кластеров необходимо было использовать готовые серверные платформы Inspur. Дополнительные компоненты, включая GPU, команды должны были предоставить сами. Для LAMMPS организаторы давали удалённый доступ к серверам с Intel Xeon Phi KNL. Вот краткие характеристики машин: в обычных платформах были установлены по два процессора Intel Xeon E5-2680 v4 (14C/28T, 2,4 ГГц, 35 Мбайт L3, 120 ватт TDP), 128 Гбайт оперативной памяти, а для кластеризации использовались решения InfiniBand Mellanox ConnectX-3 FDR QSFP (56 Гбит/с) и соответствующий 36-портовый коммутатор Switch X. Платформы на базе Knights Landing использовали чип Intel Xeon Phi-7210 (64C/256T, 1,3 ГГц, 32 Мбайт L2, 215 ватт TDP), объём RAM составлял 96 Гбайт. В обоих случаях применялась память DDR4-2133 и загрузочные диски с интерфейсом SATA объёмом 1 Тбайт.

Процессоры Intel Xeon Phi Knights Landing: с шиной Omni-Path (справа) и без неё

Финал соревнований был ужесточён запретом на смену конфигурации оборудования или его перезагрузку. На других подобных мероприятиях нередко разрешается самостоятельно собрать кластер при поддержке известных производителей. Например, полтора года назад суперкомпьютеры российской компании РСК помогли победить команде университета Мюнхена в Student Cluster Competition на SC15.

Главное здание Национального Суперкомпьютерного Центра в Уси

В итоге из 230 состязавшихся команд были выбраны 20 победителей в различных номинациях, и жюри ASC17 огласило их список. Он выглядит следующим образом:

• Абсолютный чемпион (100 тысяч юаней): Университет Цинхуа (Tsinghua University);
• Серебряная медаль (50 тысяч юаней): Пекинский Университет Авиации и Космонавтики (Beihang University);
• Номинация e Prize (вычисления класса exascale, 27182 юаней): Университет Цинхуа (Tsinghua University);
• Чемпион LINPACK (10 тысяч юаней): Университет Вэйфан (Weifang University);
• Награда за программные инновации (10 тысяч юаней): Уральский Федеральный Университет (Ural Federal University);
• Награда за программные инновации (10 тысяч юаней): Шанхайский Университет Транспорта (Shanghai Jiao Tong University);
• Награда за программные инновации (10 тысяч юаней): Северо-Западный Политехнический Университет (г. Сиань, КНР);
• Награда за программные инновации (10 тысяч юаней): Национальный Университет Цинь Хуа (National Tsing Hua University);
• Приз симпатий жюри ($500): Санкт-Петербургский Государственный Университет и Университет Чжэнчжоу.

Зал, в котором расположен суперкомпьютер Sunway TaihuLight

Кроме того, награды получили следующие команды:

• Национальный Университет Цинь Хуа (Тайвань);
• Шанхайский Университет Транспорта (КНР);
• Варшавский Университет (Польша); 
• Даляньский Технологический Университет (КНР);
• Гонконгский Баптистский Университет (Гонконг);
• Северо-Западный Политехнический Университет (КНР);
• Университет Вэйфан (КНР);
• Тайюаньский Технологический Университет (КНР);
• Юго-Восточный Университет (КНР);
• Университет Эрлангена — Нюрнберга (Германия);
• Университет Чжэнчжоу (КНР);
• Китайский Океанологический Университет (КНР);
• Уральский Федеральный Университет (Российская Федерация);
• Научно-технический Университет Хуачжун (КНР);
• Военная Академия Информатики НОАК (КНР);
• Санкт-Петербургский Государственный Университет (Российская Федерация);
• Университет Мишкольц (Венгрия).

Некоторые из победителей ASC17

Победители прошедшего мероприятия получили право участия в студенческих соревнованиях на ISC 2017 и SC17 без предварительного отбора. Организаторы ASC17 выразили благодарность всем командам, принимавшим участие в соревнованиях. Следует отметить, что статус у ASC17 весьма серьёзный — на мероприятии выступили с различными тематическими докладами известные в научной и HPC-среде лица. Например, автор пакета LINPACK и один из ключевых создателей рейтинга TOP500 Джек Донгарра (Jack Dongarra) и профессор Ясуо Мацуяма (Yasuo Matsuyama), известный своими работами в области машинного обучения и нейронных сетей.

Уже история: победители ASC13

Впервые соревнования ASC Student Supercomputer Challenge состоялись в 2012 году, они быстро стали крупнейшим в мире мероприятием подобного рода. Уже в прошлом году регистрацию прошло 175 команд со всего мира и, как видите, в этом году число команд существенно возросло, что означает рост популярности подобных конкурсов. Сама же идея мероприятия заключается в том, чтобы вдохновить на будущие свершения молодых инженеров и учёных, работающих в сфере супервычсилений, и вообще привлечь в эту сферу новые таланты. В процессе состязаний отрабатываются практические навыки использования кластеров и суперкомпьютеров в реальных задачах. Надо ли говорить, что судьба всей нашей земной цивилизации серьёзно зависит и от прогресса в этой области?

Объединённый холдинг «Росэлектроника» (входит в госкорпорацию «Ростех») объявил о начале поставок на гражданский рынок коммуникационных адаптеров, способных объединять тысячи компьютеров в высокоскоростные сети для решения суперкомпьютерных задач в области аналитики, прогнозирования и проектирования.

Платформа под названием «Ангара» даёт возможность формировать вычислительные системы самого разного масштаба. Адаптеры позволяют взаимодействовать узлам, находящимся как в одном здании, так и на расстоянии в несколько тысяч километров друг от друга.

В одной сети могут концентрироваться мощности до 32 тысяч компьютеров. При этом обеспечивается взаимодействие узлов разных производителей, в том числе с разной архитектурой центральных процессоров.

Основой адаптеров служит сверхбольшая интегральная схема (СБИС) ЕС8430. Утверждается, что по функциональности, производительности и надёжности «Ангара» сопоставима с современными разработками мировых лидеров в этой области — Cray, IBM, Mellanox.

«Разработка решает проблему дефицита вычислительных мощностей в отечественной промышленности и науке. Создаваемые сети способны решать множество задач — от прогноза метеорологической обстановки до моделирования запуска космических аппаратов. Что важно, это делается без огромных вложений в строительство новых суперкомпьютерных объектов, на базе уже существующих мощностей», — заявляет «Росэлектроника». 

Против популярного мнения, альтернативные x86-процессорные архитектуры не собираются умирать — они давно и прочно заняли свои места в различных рыночных нишах. Так, например, процессоры Oracle SPARC (ранее Sun SPARC) активно используются в серверах, особенно серверах баз данных, поскольку специально оптимизированы с учётом соответствующего программного обеспечения. Системы на их основе выпускает, в том числе, и Fujitsu. На днях компания представила два новых сервера в серии M12 — M12-2 и M12-2S. В них установлены процессоры разработки самой Fujitsu, SPARC64 XII, а не базовые решения Oracle, M7 или S7.

Помимо прочего, новинки интересны применением гибридной системы охлаждения, сочетающей в себе испарительные камеры и жидкостной контур. Сами процессоры примерно в 2,5 раза производительнее предыдущей модели Fujitsu SPARC X, применявшейся в серверах серии M10. Тактовые частоты процессоров в M12-2 достигают внушительных 4,25 ГГц, в M12-2S они несколько ниже и составляют 3,9 ГГц. С учётом сложности и возможностей этих чипов такие частоты действительно впечатляют, ведь SPARC64 XII может содержать до 12 активных ядер. Предназначены новые серверы для корпоративного рынка, в том числе и для использования в кластерах HPC, хотя в этой сфере архитектура SPARC сегодня используется не слишком часто.

Устройство новых процессоров Fujitsu SPARC64

Платформа M12-2 является сервером среднего уровня, в один сервер можно установить 1 или 2 процессора, всего до 24 ядер и 192 тредов одновременно. Ёмкость подсистемы памяти может варьироваться в пределах от 64 Гбайт до 2 Тбайт, поддерживаются модули разной ёмкости одновременно. Сервер поставляется в стандартном корпусе 4U и отлично подходит для применения в традиционных сферах, таких, как обработка транзакций (OLTP), хранение данных, планирование ресурсов (ERP) и так далее. M12-2S интереснее: это расширяемая система, могущая включать до 32 12-ядерных процессоров, всего до 384 ядер и 3072 тредов, объём памяти при этом может достигать 64 Тбайт. Это само по себе уже тянет на небольшой суперкомпьютер, и M12-2S действительно предназначена для использования в сферах HPC и облачных вычислений.

Научно-исследовательский вычислительный центр Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова и Межведомственный суперкомпьютерный центр Российской академии наук сообщили о выпуске обновлённой редакции списка TOP 50 самых мощных компьютеров СНГ. Объявление новой редакции списка состоялось на проходящей в Казани международной научной конференции «Параллельные вычислительные технологии», посвящённой развитию и применению суперкомпьютерных технологий в различных областях науки и техники.

Новая редакция списка TOP 50 продемонстрировала дальнейший рост производительности суперкомпьютеров СНГ. Суммарная производительность систем в тесте Linpack за полгода выросла с 8,1 до 8,4 петафлопс (квадриллионов операций с плавающей запятой в секунду). Суммарная пиковая производительность составила 12,98 петафлопс (12,52 петафлопс в предыдущей редакции рейтинга). Всего за полгода в списке появилось три новых суперкомпьютера и произошло обновление ещё шести систем.

Лидером списка уже пятый раз подряд остаётся установленный в МГУ имени М.В. Ломоносова суперкомпьютер «Ломоносов-2» производства компании «Т-Платформы», чья пиковая производительность составляет 2962,3 терафлопс, а производительность по данным теста Linpack достигает 2102 триллионов операций с плавающей запятой в секунду. На второй строчке рейтинга, как и ранее, с пиковой производительностью в 1700,21 терафлопс фигурирует суперкомпьютер «Ломоносов», также установленный в МГУ и разработанный специалистами компании «Т-Платформы». Замыкает тройку фаворитов развёрнутая в Санкт-Петербургском политехническом университете система «Политехник РСК Торнадо» производства группы компаний РСК с пиковой производительностью в 1015,1 терафлопс.

В обновлённом рейтинге TOP 50 все пять десятков систем построены на процессорах Intel. Число гибридных суперкомпьютеров, использующих для вычислений графические процессоры, уменьшилось с 18 до 17, а количество систем с ускорителями Intel Xeon Phi на борту выросло с 6 до 8. Число вычислительных комплексов на базе InfiniBand осталось равным 32, при этом количество суперкомпьютеров, использующих для взаимодействия узлов лишь коммуникационную сеть Gigabit Ethernet, уменьшилось с 14 до 13. Количество систем в списке на основе технологии Intel Omni-Path выросло с одного до трёх.

Приводятся составителями рейтинга и другие количественные показатели. В частности, сообщается, что количество систем, задействованных в науке и образовании, осталось равным 18; количество систем, ориентированных на конкретные прикладные исследования, выросло с 10 до 12; число систем, используемых в промышленности, осталось равным семи; число систем в финансовой области осталось равным трём. По количеству представленных в списке систем лидером осталась Hewlett Packard Enterprise (13 разработанных суперкомпьютеров), далее следуют IBM с группой компаний РСК (у каждой по 10 систем в рейтинге) и компания «Т-Платформы» с восемью вычислительным комплексами.

С полной версией обнародованного документа можно ознакомиться по адресу top50.supercomputers.ru. Следующая, двадцать седьмая по счёту редакция списка TOP 50 самых мощных компьютеров СНГ будет объявлена осенью 2017 года на международной конференции Russian Supercomputing Days.

Материалы по теме:

• РСК упрочила лидерство в новой редакции рейтинга TOP 50 самых мощных суперкомпьютеров СНГ;
• Суперкомпьютер из Саудовской Аравии вошёл в десятку TOP500;
• В Казани стартует международная научная конференция «Параллельные вычислительные технологии».

Источник:

• top50.supercomputers.ru

Завтра, 4 апреля, в Казанском (Приволжском) федеральном университете начнёт работу ежегодная, одиннадцатая по счёту международная научная конференция «Параллельные вычислительные технологии (ПаВТ) 2017», посвящённая развитию и применению суперкомпьютерных технологий в различных областях науки и техники. Мероприятие будет проходить в течение трёх дней и охватит различные теоретические и практические аспекты использования высокопроизводительных систем в России и мире.

В рамках «ПаВТ 2017» будут рассмотрены вопросы применения высокопроизводительных вычислений в науке и технике, включая аппаратное и программное обеспечение, специализированные языки и пакеты. Участники конференции представят доклады, охватывающие широкий спектр тем — от технологий параллельных, распределённых, облачных вычислений и современных подходов к параллельной алгоритмизации до перспективных многопроцессорных архитектур, администрирования суперкомпьютеров и математического моделирования различных процессов. Отдельное внимание будет уделено опыту формирования научно-образовательных центров, осуществляющих популяризацию и внедрение суперкомпьютерных технологий в образовании, науке и технике, а также методике преподавания параллельных вычислительных технологий.

В первый день работы конференции будет объявлена 26-я редакция списка Tоп-50 самых мощных суперкомпьютеров СНГ. Во все дни работы «ПаВТ 2017» будет действовать суперкомпьютерная выставка, на которой ведущие производители аппаратного и программного обеспечения представят свои новейшие разработки в области высокопроизводительных вычислений.

Организаторами конференции «ПаВТ 2017» являются Федеральное агентство научных организаций России и Суперкомпьютерный консорциум университетов России. Мероприятие проводится при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований, а также компаний Intel, РСК, Hewlett Packard Enterprise, NVIDIA, AMD и ряда других.

Подробнее с программной конференции можно ознакомиться на сайте ПаВТ.рф.

Интернет-портал 3DNews.ru является аккредитованным участником конференции и расскажет своим читателям о наиболее интересных событиях.

Материалы по теме:

• Самый мощный суперкомпьютер России нарастит производительность до 5 петафлопсов;
• Российский IT-рынок: факты и тенденции развития в корпоративном сегменте;
• Опубликована «дорожная карта» развития российской IT-отрасли.

Источник:

• павт.рф

Специалисты Дальневосточного федерального университета (ДВФУ) изучают сложные магнитные системы с помощью суперкомпьютера.

Речь идёт о проведении расчётов для создания магнитной памяти будущего. В исследованиях принимают участие учёные Школы естественных наук ДВФУ.

Углублённое изучение моделей магнитных веществ с помощью суперкомпьютерных расчётов позволит инженерам создавать системы для разработки новых видов вычислительных и запоминающих устройств. Одним из них может стать память, основанная на магнитных элементах, которая обладает рядом преимуществ по сравнению с современными аналогами: более высокой скоростью доступа, повышенной устойчивостью к внешним факторам и другими качествами.

Исследователи уже создали два десятка суперкомпьютерных программ для изучения свойств взаимодействующих магнитных частиц, фазовых переходов веществ и необычных явлений в таких системах, как «спиновое стекло» и «спиновый лёд».

«Жёсткие диски современных компьютеров были созданы благодаря фундаментальным исследованиям магнетизма, которые начались около 100 лет назад. Учёные находили необычные свойства магнитных веществ и успешно реализовывали их в виде устройств хранения информации. Наша работа направлена на изучение новых эффектов, обладающих потенциалом для создания технологий будущего», — заявляют исследователи. 

Компания Fujitsu уже в следующем месяце запустит в Японии новый суперкомпьютер, который будет использоваться для исследований в области искусственного интеллекта.

Сообщается, что вычислительный комплекс создаётся для Института физико-химических исследований RIKEN. Система будет смонтирована в центре обработки данных Fujitsu в Иокогаме.

В состав суперкомпьютера войдут серверы Fujitsu Server PRIMERGY RX2530 M2 и системы DGX-1, каждая из которых объединяет 8 графических процессоров Tesla P100 на архитектуре Pascal. По оценкам NVIDIA, один модуль DGX-1 способен заменить 250 серверов с процессорами x86.

Ожидается, что вычислительная мощность нового комплекса составит около 4 петафлопсов (квадриллионов операций с плавающей запятой в секунду). Напомним, что сейчас самой производительной системой в мире является китайский Sunway TaihuLight. Он насчитывает 10 649 600 вычислительных ядер. Быстродействие суперкомпьютера составляет 93 петафлопса, а пиковое быстродействие теоретически может достигать 125 петафлопсов.