Корпорация Intel на конференции по высокопроизводительным вычислениям SC23 рассказала о новых суперкомпьютерах, попавших в ноябрьский рейтинг TOP500. Речь, в частности, идёт о вычислительных комплексах Dawn (Phase 1), SuperMUC-NG (Phase 2) и Crossroads.

Система Dawn, созданная специалистами Intel, Dell Technologies и Кембриджского университета, рассчитана на задачи ИИ. В основу положены серверы Dell PowerEdge XE9640 с жидкостным охлаждением. В общей сложности задействованы 256 узлов, в состав которых входят 512 процессоров Intel Xeon Sapphire Rapids — Platinum 8468 с 48 ядрами (96 потоков; 2,1–3,8 ГГц; 350 Вт).

Суперкомпьютер Dawn использует 1024 ускорителя Intel Data Center GPU Max 1550. Общий объём памяти DDR составляет 256 Тбайт, а её пропускная способность достигает 157 Тбайт/с. Кроме того, задействовано 128 Тбайт памяти НВМ с пропускной способностью до 3,3 Пбайт/с.

Подсистема хранения данных вместимостью 3 Пбайт обеспечивает скорость до 2 Тбайт/с. Агрегированная пропускная способность сети — до 25,6 Тбайт/с. Заявленная производительность достигает 19,46 Пфлопс (FP64). Это соответствует 41-му месту в ноябрьском рейтинге ТОР500. Пиковое быстродействие — 53,85 Пфлопс. Система установлена в лаборатории Cambridge Open Zettascale Lab (Великобритания).

Источник изображения: Intel

В свою очередь, комплекс SuperMUC-NG (Phase 2) смонтирован в Суперкомпьютерном центре Лейбница Баварской академии наук (Германия). Этот суперкомпьютер базируется на серверах Lenovo ThinkSystem SD650-I V3 Neptune DWC с прямым жидкостным охлаждением. Установлены 240 узлов, в состав которых входят в общей сложности 480 процессоров Intel Xeon Platinum 8480L (56 ядер; 112 потоков; 2,0–3,8 ГГц; 350 Вт) и 960 ускорителей Data Center GPU Max.

Источник изображения: Intel

Комплекс SuperMUC-NG (Phase 2) оперирует 123 Тбайт памяти DDR с пропускной способностью до 147 Тбайт/с. Память НВМ такого же объёма обеспечивает пропускную способность до 3,1 Пбайт/с. Применено хранилище на 1 Пбайт со скоростью 750 Гбайт/с. Пропускная способность сети — до 12 Тбайт/с. Суперкомпьютер обладает производительностью 17,19 Пфлопс (FP64): в списке ТОР500 система располагается на 52-й строке.

Наконец, суперкомпьютер Crossroads размещён в Лос-Аламосской национальной лаборатории (LANL) Министерства энергетики США. Система обладает производительностью 30,03 Пфлопс (FP64). Задействованы 2600 чипов Intel Xeon CPU Max 9480 с 56 ядрами и памятью HBM. Система находится на 24-м месте рейтинга ТОР500. Всего же в новой редакци рейтинга есть 20 новых машин на базе Sapphire Rapids, из которых пять используют Max-версию процессоров, а также четыре системы с ускорителями Data Center GPU Max.

Свежая, 62-ая по счёту редакция рейтинга TOP500 самых производительных суперкомпьютеров мира среди тех, кто пожелал в нём участвовать (это снова отсылка к Китаю) принесла не очень много изменений, но зато интересных. Первое место по-прежнему удерживает AMD-система Frontier с показателем 1,194 Эфлопс и всё такой же приличной энергоэффективностью на уровне 52,59 Гфлопс/Вт, которая с лета обновлений не получала. А вот второе место…

Второе место, наконец-то, досталось суперкомпьютеру Aurora, с анонса которого прошло восемь лет, а архитектура и заявленная производительность неоднократно пересматривались. Формально машина, использующая процессоры Intel Xeon Max с HBM-памятью и ускорители Data Center GPU Max (Ponte Vecchio), объединённых интерконнектом HPE Slingshot 11 (как у Frontier), была смонтирована ещё летом этого года, но процесс ввода в эксплуатацию этой уникальной системы завершится только в 2024 году. К тому моменту Aurora должна достичь заявленной производительности 2 Эфлопс. Столько же предложит AMD-система El Capitan.

Фото: Intel

Но для Intel и Аргоннской национальной лаборатории (ANL) попадание в лидеры TOP500, похоже, стало делом принципа — за потраченные деньги (суммарно $500 млн) и время надо отчитаться. Поэтому в тесте участвовала лишь половина машины, которая добралась до отметки 585,34 Пфлопс. При этом разница между фактической и теоретической пиковой производительностью составляет почти два раза, а сама система уже потребляет больше Frontier и в Green500 находится в конце третьего десятка с показателем 23,71 Гфлопс/Вт. Так что простор для оптимизаций ещё есть.

В целом, в свежем рейтинге сразу два десятка из полсотни новичков рейтинга используют Sapphire Rapids, причём пять систем ещё и Xeon Max, но ускорителями Intel Xe обзавелось лишь четыре системы. У AMD же сейчас есть десяток систем с Instinct MI250X (и ещё одна с MI210) и пять систем EPYC Genoa. Всего на EPYC’ах разных поколений базируется 140 систем против 331 на базе Xeon. Ускорителями NVIDIA оснащено 166 машин в списке, из которых только десять имеют новые H100, причём одна в необычной конфигурации. Без акселераторов обходятся 314 машин.

Фото: Microsoft

Третье место заняла облачная система, которые в TOP500 встречаются всё чаще, а в будущем и вовсе станут неизбежны. Эта Microsoft Azure Eagle на базе инстансов NDv5 (Intel Xeon Platinum 8480C + NVIDIA H100 + Infiniband NDR400) набрала 561,2 Пфлопс. Впрочем, технически классические и облачные HPC-системы становятся всё ближе — суперкомпьютер NVIDIA EOS, который построен на ровно тех же компонентах, что Eagle, и который в TOP500 занял девятое место (121,4 Пфлопс), фактически тоже использует облачную архитектуру. А на примере MLPerf обе компании показали эффективность масштабирования нагрузок.

Пятое место досталось финской системе LUMI, которая после очередного апгрейда набрала 379,7 Пфлопс. Наконец, на восьмом месте с показателем 138,2 Пфлопс закрепился европейский суперкомпьютер MareNostrum 5 с непростой судьбой. Точнее, его GPU-часть (ACC), поскольку CPU-часть (GPP) набрала 40,1 Пфлопс. ACC использует узлы Eviden BullSequana XH3000 с Intel Xeon Platinum 8460Y+ и ускорителями NVIDIA H100, но с 64 Гбайт памяти. GPP базируется на узлах Lenovo ThinkSystem SD650 v3 с Intel Xeon Platinum 8480+. Объединяет всю систему интерконнект Infiniband NDR200.

Изображение: NVIDIA

Fugaku, некогда самая мощная машина, да ещё и на Arm, опустилась на четвёртую строчку рейтинга. Правда, в HPCG ей равных всё равно нет (16 Пфлопс), а второе и третье места достались Frontier (14,05 Пфлопс) и LUMI (4,59 Пфлопс). В Green500 семь машин из первой десятки представлены опять-таки связками AMD EPYC + Instinct, хотя лидерство всё ещё за Henri (Intel Xeon Ice Lake-SP + NVIDIA H100). Результаты HPL-MxP (ранее HPL-AI) с июня не обновлялись, так что в тройку лидеров входят Frontier (9,95 Эфлопс), LUMI (2,35 Эфлопс) и Fugaku (2 Эфлопс).

Тройка лидеров среди производителей по количеству машин включает Lenovo (169 шт.), HPE (103 шт.) и Eviden (48 шт.), но по производительности с большим отрывом лидирует HPE (34,9 %), а за ней уже идут Eviden (9,8 %) и Lenovo (8,6 %). Впрочем, Китай, где как раз много однотипных машин Lenovo, направляет всё меньше заявок на включение в рейтинг, а США — всё больше. По суммарной производительности суперкомпьютеров Штаты тоже лидируют — 53 % от всего списка.

Компания NVIDIA сообщила о том, что её суперчип GH200 Grace Hopper ляжет в основу более чем 40 ИИ-суперкомпьютеров по всему миру, которые используются в исследовательских центрах, на облачных площадках и пр. Отмечается, что в скором времени станут доступны десятки новых НРС-систем на базе GH200. Этот суперчип позволяет решать самые сложные научные задачи на базе ИИ, которые требуют обработки терабайт данных.

В совокупности вычислительные системы на базе GH200, как сообщается, обеспечат ИИ-производительность около 200 Эфлопс. В частности, HPE объявила, что интегрирует GH200 в суперкомпьютеры HPE Cray. Узлы EX254n оснащаются двумя модулями Quad GH200 с четырьмя суперчипами в каждом, обеспечивая возможность масштабирования до десятков тысяч узлов. Аналогичный подход используется и в платформе Eviden BullSequana XH3000, которую Юлихский исследовательский центр (FZJ) в Германии получит в составе Jupiter — первого европейского суперкомпьютера экзафлопсного класса.

Источник изображения: NVIDIA

Объединённый центр передовых высокопроизводительных вычислений в Японии (JCAHPC) намерен использовать суперчип в своём суперкомпьютере следующего поколения. Техасский центр передовых вычислений при Техасском университете в Остине (США) оборудует суперчипами НРС-систему Vista. Национальный центр суперкомпьютерных приложений при Университете Иллинойса в Урбане-Шампейне будет использовать решения GH200 в составе ИИ-платформы DeltaAI. А Британия получит ИИ-суперкомпьютер Isambard-AI на основе этого суперчипа, который разместится в Бристольском университете.

Источник изображения: NVIDIA

Все эти системы присоединяются к ранее анонсированным платформам на базе GH200 от Швейцарского национального суперкомпьютерного центра (CSCS) и SoftBank Corp. GH200 уже доступен у некоторых поставщиков облачных услуг, таких как Lambda и Vultr. CoreWeave объявила о планах открыть инстансы GH200 в I квартале 2024 года. Другие производители систем, такие как ASRock Rack, ASUS, Gigabyte и Ingrasys, начнут поставки серверов с этими суперчипами к концу года.

Крупнейшая в мире химическая компания BASF продемонстрировала, как квантовый алгоритм позволяет сделать то, чего не может традиционное моделирование — проверить ключевые свойства перспективного химического соединения FeNTA, с помощью которого можно удалять из городских сточных вод токсичные металлы, такие как железо.

Команда BASF смоделировала с помощью ускорителей NVIDIA 24-кубитный квантовый компьютер и продемонстрировала, как он может справиться с новыми задачами. Исследователи BASF полагаются в работе на облако NVIDIA DGX Cloud с ускорителями NVIDIA H100. Вдобавок они уже протестировали первые 60-кубитные симуляции на суперкомпьютере NVIDIA EOS. «Это самая масштабная симуляция квантового алгоритма, которую мы когда-либо запускали», — отметил Майкл Кун (Michael Kuehn) из BASF.

Изображения: NVIDIA

BASF выполняет моделирование посредством NVIDIA CUDA Quantum, открытой платформы для интеграции и программирования CPU, ускорителей вычислений (GPU) и квантовых компьютеров (QPU). Разработчик Давид Водола (Davide Vodola) охарактеризовал платформу как «очень гибкую и удобную в использовании, позволяющую создавать сложную симуляцию квантовой схемы из относительно простых строительных блоков <…> Без CUDA Quantum было бы невозможно запустить это моделирование», — сказал он. В дополнение к работе в области химии команда BASF разрабатывает варианты использования квантовых вычислений в машинном обучении, а также для оптимизации логистики и планирования.

Другие компании тоже используют CUDA Quantum в научных исследованиях. Например, в SUNY Stony Brook исследователи используют платформу в области физики высоких энергий для моделирования сложных взаимодействий субатомных частиц. «CUDA Quantum позволяет нам проводить квантовое моделирование, которое в противном случае было бы невозможно», — сказал Дмитрий Харзеев, профессор SUNY и научный сотрудник Брукхейвенской национальной лаборатории.

В свою очередь, Hewlett Packard Labs применяет суперкомпьютер Perlmutter для крупнейших симуляций в области квантовой химии, которую обычными инструментами реализовать очень сложно. «По мере прогресса в практическом применении квантовых компьютеров классическое HPC-моделирование станет ключевым для создания прототипов новых квантовых алгоритмов, — говорит Кирк Брезникер (Kirk Bresniker), главный архитектор Hewlett Packard Labs. — Моделирование и обучение на основе квантовых данных являются перспективными путями использования потенциала квантовых вычислений».

Израильский стартап Classiq, чей новый подход к написанию квантовых программ использует более 400 университетов, объявил о создании вместе с NVIDIA исследовательского центра в Тель-Авивском медицинском центре Сураски. Здесь будут обучать экспертов в области естественных наук написанию квантовых программ, которые помогут в диагностике заболеваний и создании новых лекарств. Classiq создал ПО для проектирования, которое автоматизирует низкоуровневые задачи, позволяя разработчикам не вникать в детали функционирования квантового компьютера. Сейчас его софт интегрируют с CUDA Quantum.

Швейцарская Terra Quantum разрабатывает гибридные квантовые приложения для науки о жизни, энергетики и финансов, которые будут работать на CUDA Quantum. Поддержку платформы своим QPU обеспечила и компания IQM из Финляндии. Также известно, что несколько компаний, включая Oxford Quantum Circuits, будут использовать суперчипы NVIDIA Grace Hopper для обеспечения своих гибридных квантовых разработок.

Компания Quantum Machines объявила, что Израильский национальный квантовый центр в Тель-Авиве станет первым местом развёртывания NVIDIA DGX Quantum на базе Grace Hopper. Центр будет использовать DGX Quantum в работе квантовых компьютеров от Quantware, ORCA Computing и других компаний. Кроме того, qBraid из Чикаго (США) применяет Grace Hopper в работе над созданием квантового облачного сервиса, а Fermioniq из Амстердама (Нидерланды) — в разработке новых алгоритмов.

Компания NVIDIA в ходе конференции по высокопроизводительным вычислениям SC23 сообщила о том, что её суперчип GH200 Grace Hopper станет одной из ключевых составляющих НРС-системы Jupiter — первого европейского суперкомпьютера экзафлопсного класса.

Узел BullSequana XH3000 (Источник здесь и далее: NVIDIA)

Jupiter — проект Европейского совместного предприятия по развитию высокопроизводительных вычислений (EuroHPC JU). Комплекс расположится в Юлихском исследовательском центре (FZJ) в Германии. В создании суперкомпьютера участвуют NVIDIA, ParTec, Eviden и SiPearl. Архитектура системы модульная, что позволяет адаптировать её под разные классы задач.

В основу одного из основных блоков Jupiter ляжет платформа Eviden BullSequana XH3000 с прямым жидкостным охлаждением, а в состав каждого узла войдут модули Quad GH200. Общее количество суперчипов составит 23752. В качестве интерконнекта будет применяться NVIDIA Quantum-2 InfiniBand. Быстродействие на операциях обучения ИИ составит до 93 Эфлопс, а FP64-производительность должна достичь 1 Эфлопс. При этом общая потребляемая мощность Jupiter составит всего 18,2 МВт.

Применять систему Jupiter планируется для решения наиболее сложных задач. Среди них — моделирование климата и погоды в высоком разрешении (на базе NVIDIA Earth-2), создание новых лекарственных препаратов (NVIDIA BioNeMo и NVIDIA Clara), исследования в области квантовых вычислений (NVIDIA cuQuantum и CUDA Quantum), промышленное проектирование (NVIDIA Modulus и NVIDIA Omniverse). Ввод Jupiter в эксплуатацию запланирован на 2024 год.

Британский разработчик квантовых систем ORCA Computing выбран Познаньским центром суперкомпьютерных и сетевых технологий (PSNC) в Польше в качестве поставщика двух квантовых компьютеров. Эти системы призваны ускорить решение задач в ряде научных и прикладных областей, включая биологию, химию и машинное обучение.

Речь идёт о квантовых фотонных компьютерах ORCA Computing PT-1. Они будут установлены в центре высокопроизводительных вычислений PSNC в Познане в ноябре и декабре нынешнего года и интегрированы в существующую HPC-инфраструктуру. Ситсемы закуплены в рамках проекта EuroHPC-PL.

Квантовые компьютеры PT-1 используют источник одиночных фотонов и программируемые сети светоделителей для реализации квантовой памяти. Результаты вычислений представляют собой сложную статистику, где количество фотонов отражает вероятность распределения. Система может быть интегрирована с классическими HPC-платформами. Доступен специализированный комплект для разработки, который поддерживает гибридные квантово-классические алгоритмы с QPU и GPU.

Источник изображения: ORCA Computing

Технология ORCA Computing предусматривает использование одиночных фотонов в качестве носителя. Это не только позволяет системе естественным образом взаимодействовать с оптическими сетями, но также обеспечивает модульность и гибкость архитектуры с возможностью последующего обновления. Задействована проприетарная технология мультиплексирования для управления синхронизацией, частотой и маршрутизацией одиночных фотонов: данная методика позволяет достигать высокой плотности данных, что даёт возможность осуществлять полномасштабные квантовые вычисления с гораздо меньшим количеством компонентов.

Вместе с публикацией результатов MLPerf Traning 3.1 компания NVIDIA официально представила новый ИИ-суперкомпьютер EOS, анонсированный ещё весной прошлого года. Правда, с того момента машина подросла — теперь включает сразу 10 752 ускорителя H100, а её FP8-производительность составляет 42,6 Эфлопс. Более того, практически такая же система есть и в распоряжении Microsoft Azure, и её «кусочек» может арендовать каждый, у кого найдётся достаточная сумма денег.

Изображения: NVIDIA

Суммарно EOS обладает порядка 860 Тбайт памяти HBM3 с агрегированной пропускной способностью 36 Пбайт/с. У интерконнекта этот показатель составляет 1,1 Пбайт/с. В данном случае 32 узла DGX H100 объединены посредством NVLink в блок SuperPOD, а за весь остальной обмен данными отвечает 400G-сеть на базе коммутаторов Quantum-2 (InfiniBand NDR). В случае Microsoft Azure конфигурация машины практически идентичная с той лишь разницей, что для неё организован облачный доступ к кластерам. Но и сам EOS базируется на платформе DGX Cloud, хотя и развёрнутой локально.

В рамках MLPerf Training установила шесть абсолютных рекордов в бенчмарках GPT-3 175B, Stable Diffusion (появился только в этом раунде), DLRM-dcnv2, BERT-Large, RetinaNet и 3D U-Net. NVIDIA на этот раз снова не удержалась и добавила щепотку маркетинга на свои графики — когда у тебя время исполнения теста исчисляется десятками секунд, сравнивать свои результаты с кратно меньшими по количеству ускорителей кластерами несколько неспортивно. Любопытно, что и на этот раз сравнивать H100 приходится с Habana Gaudi 2, поскольку Intel не стесняется показывать результаты тестов.

NVIDIA очередной раз подчеркнула, что рекорды достигнуты благодаря оптимизациям аппаратной части (Transformer Engine) и программной, в том числе совместно с MLPerf, а также благодаря интерконнекту. Последний позволяет добиться эффективного масштабирования, близкого к линейному, что в столь крупных кластерах выходит на первый план. Это же справедливо и для бенчмарков из набора MLPerf HPC, где система EOS тоже поставила рекорд.

Dell Technologies, Intel и Кембриджский университет объявили о создании в Великобритании разработанного совместными усилиями суперкомпьютера Dawn. Запуск будет осуществляться в два этапа. Первый будет выполнен в течение двух месяцев, то есть до конца года. На втором этапе, который буде завершён в 2024 году, производительность Dawn будет увеличена в десять раз, будет завершена в следующем году. Подробные характеристики Dawn будут объявлены на SC23 в этом месяце.

Суперкомпьютер Dawn установлен в лаборатории Cambridge Open Zettascale Lab. Как сообщает Dell, это будет самое мощное суперкомпьютерное ИИ-облако на базе OpenStack, разработанное совместно с британской SME StackHPC. Машина использует серверы Dell PowerEdge XE9640 с процессорами Sapphire Rapids и ускорителями Max. Всего задействовано более 1 тыс. ускорителей.

Платформа Scientific OpenStack с открытым исходным кодом обеспечит полностью оптимизированную для ИИ и моделирования облачную HPC-среду. Отмечена и поддержка Intel oneAPI для гетерогенных вычислений. Предполагается, что суперкомпьютер будет использоваться для выполнения сложных вычислительных задач в области академических и промышленных исследований, здравоохранения, инжиниринга и моделирования климата.

Изображение: Intel

В следующем году в Великобритании также будет построен суперкомпьютер Isambard-AI, который вместе с Dawn будет включён в проект AI Research Resource (AIRR), созданный британским правительством для оказания помощи национальным разработчикам ИИ. Isambard-AI и Isambard-3 будут построены HPE с использованием Arm-чипов NVIDIA Grace и Grace Hopper. При этом и Dell, и HPE одновременно заявили, что именно их детища будут самыми быстрыми ИИ-суперкомпьютерами в стране.

Правительство Великобритании о выделении £225 млн ($273 млн) на строительство самого мощного в стране суперкомпьютера Isambard производительностью более 200 Пфлопс в FP64-вычислениях и более 21 Эфлопс в ИИ-задачах. Как сообщает The Register, новая машина на базе тысяч гибридных Arm-суперчипов NVIDIA Grace Hopper (GH200) разместится в Бристольском университете и будет построена HPE.

Ожидается, что машина будет введена в эксплуатацию в следующем году и поможет в выполнении самых разных задач, от автоматизированной разработки лекарств до анализа климатических изменений, от изучения и внедрения нейросетей в робототехнике до задач, связанных с обеспечением национальной безопасности и обработкой больших данных. Isambard-AI войдёт в десятку самых быстрых суперкомпьютеров мира. Пока что самый быстрый суперкомпьютер Великобритании — это 20-Пфлопс система Archer2, занимающая 30-ю позицию в рейтинге TOP500 и введённая в строй всего пару лет назад.

Isambard-AI получит 5448 гибридных чипов NVIDIA GH200 GraceHopper с 96/144 Гбайт HBM-памяти. Используется платформа HPE Cray EX с интерконнектом Slingshot 11 и СЖО. 25-Пбайт хранилище использует СХД Cray ClusterStor E1000. Система будет размещена в ЦОД с автономным охлаждением, а система утилизации избыточного тепла позволит обогревать близлежащие здания. Первыми выгодоприобретателями проекта Isambard-AI станут команды Frontier AI Task Force и AI Safety Institute, намеренные смягчить угрозу со стороны ИИ национальной безопасности Великобритании.

Изображение: HPE

Компанию Isambard-AI составит ранее анонсированный Arm-суперкомпьютер Isambard-3, который также построит HPE. Эту машину введут в эксплуатацию следующей весной, она обеспечит британским учёным ранний доступ к вычислительным мощностям на первом этапе реализации проекта Isambard-AI. Isambard-3 получит 384 суперчипа NVIDIA Grace, а его пиковое быстродействие в FP64-вычислениях составит 2,7 Пфлопс.

Всего в различные ИИ-проекты британские власти вложат порядка £900 млн ($1,1 млрд). В частности, вместе с Isambard-AI был объявлен и суперкомпьютер Dawn, который разместится в Кембридже. Хотя ранее NVIDIA описывала Isambard-AI как самый быстрый в стране, создатели Dawn утверждают, что быстрейшим будет именно он. Система будет полагаться на серверы Dell PowerEdge XE9640 с процессорами Sapphire Rapids и ускорителями Max.

Правительство Великобритании, по сообщению ресурса Datacenter Dynamics, обнародовало предварительное уведомление о закупке оборудования для вычислительного комплекса экзафлопсного класса, который расположится в Эдинбургском университете.

О планах Британии по строительству нового суперкомпьютера, которому предстоит стать одним из самых мощных в мире, стало известно в начале октября 2023 года. Система будет приблизительно в 50 раз производительнее суперкомпьютера Archer2 (на изображении), который также располагается в Эдинбурге: этот комплекс демонстрирует быстродействие в 19,54 Пфлопс.

Источник изображения: The University of Edinburgh

Как теперь стало известно, стоимость контракта по созданию экзафлопсного суперкомпьютера на начальном этапе составит £348 млн ($423 млн). Бюджет будет распределён между работами в два этапа. Первая фаза предусматривает создание платформы с производительностью на уровне 250 Пфлопс: планируется, что ввод данной системы в эксплуатацию состоится к декабрю 2025 года. После этого начнётся реализация второй фазы, в ходе которой быстродействие будет доведено до экзафлопсного уровня.

В рамках поиска подрядчика в октябре и ноябре 2023 года будут проведены встречи и переговоры с потенциальными поставщиками оборудования и исполнителями. Какие компании смогут принять участие в создании суперкомпьютера, не уточняется. На сегодняшний день единственным вычислительным комплексом экзафлопсного класса является американская система Frontier, установленная в Национальной лаборатории Окриджа (ORNL) Министерства энергетики США. Она занимает первое место в рейтинге TOP500 с производительностью 1,194 Эфлопс.