Главная
Новости
Строительство
Ремонт
Дизайн и интерьер




24.07.2021


24.07.2021


23.07.2021


23.07.2021


23.07.2021





Яндекс.Метрика





Exascale computing

29.03.2021

Exascale computing (Экзамасштаб, экзаскейл, суперэвм экcафлопсного уровня) — термин, обозначающий гипотетические суперкомпьютеры с производительностью порядка одного эксафлопса (exaFLOPS), и инициативы XXI века по их созданию. Такая производительность в тысячу раз выше, чем у систем петафлопсного класса, появившихся в 2008 году. Один эксафлопс равен тысяче петафлопс, миллиарду миллиардов (1018) операций над числами с плавающей точкой в секунду (обычно учитываются операции над числами в 64-битном формате IEEE 754).

Различные авторы прогнозировали в конце 2000-х годов возможное построение эксафлопсных систем не ранее чем в 2018—2020 годах. По состоянию на ноябрь 2020 года наиболее производительный суперкомпьютер Фугаку достиг уровня производительности в 442 010 ПФлопс = 0,44 ЭФлопс при среднем энергопотреблении порядка 29,889 МВт.

Построение эксафлопсных систем станет важным достижением компьютерной инженерии.

Ожидается достижение эксафлопсного уровня производительности при энергопотреблении порядка 10-20 МВт и размере суперЭВМ около 100-200 стоек. Планируется, что первый экзафлопный суперкомпьютер "Aurora" появится в 2021 году в США.

Поддержка

Инициатива поддержана двумя правительственными агентствами США — Министерством энергетики США и Национальным управлением по ядерной безопасности (National Nuclear Security Administration). Технологии, полученные в данной инициативе, пригодились бы в различных вычислительно-интенсивных исследовательских областях, включая фундаментальные науки, инженерные науки, науки о Земле, биологию, науки о материалах, энергетике, и национальной безопасности.

В 2012 году США выделили 126 млн $ на программу по созданию эксафлопсных систем. В 2014 году представитель офиса ASCR минэнерго США оценил, что эксафлопсный суперкомпьютер может быть создан к 2023 году.

В Европейском союзе действует три проекта по развитию аппаратных и программных технологий для эксафлопсных суперкомпьютеров:

  • CRESTA (Collaborative Research into Exascale Systemware, Tools and Applications),
  • DEEP (Dynamical ExaScale Entry Platform),
  • Mont-Blanc.

В Японии институт RIKEN (Advanced Institute for Computational Science) планировал при участии Fujitsu создание системы эксафлопсного уровня к 2020-2021 годам с энергопотреблением не выше 30 МВт.

В 2014 году наблюдение за стагнацией суперкомпьютерной отрасли и рейтинга Top500 суперкомпьютеров мира привело некоторых журналистов к сомнениям в реализуемости эксафлопсных программ к 2020 году.

В декабре 2014 года разведывательное агентство США IARPA объявило о предоставлении многолетнего финансирования IBM, Raytheon BBN и Northrop Grumman по программе «Cryogenic Computer Complexity» («Криогенные компьютерные структуры»), которая предполагает развитие технологий построения суперкомпьютеров, использующих сверхпроводниковые логические элементы, с потенциальным выходом на уровень эксафлопса.

О планах также заявлял Китай.

К 2021 году корпорации Intel и Cray планируют создать первую в США экзафлопсную систему под названием Aurora для Аргоннской национальной лаборатории Министерства энергетики США.

Проблемы и задачи

Для создания эксафлопсных систем требуется решить множество задач как со стороны программного обеспечения (создать программы, эффективно исполняющиеся на миллионах ядер), так и со стороны аппаратного обеспечения. Например, обычная компьютерная память, разрабатывавшаяся к 2014 году могла бы потреблять от единиц до десятков мегаватт на каждые 100 ПБ/с суммарной пропускной способности.

Достижения в 2020 году

По данным сайта «Топ 500»:

Тем не менее, было несколько заметных изменений в топ-10, включая две новые системы, а также новую отметку highwater, установленную топ-рейтингом Суперкомпьютер Фугаку. Благодаря дополнительному оборудованию fugaku увеличила свою производительность HPL до 442 петафлопс, что является скромным увеличением по сравнению с 416 петафлопсами, достигнутыми системой, когда она дебютировала в июне 2020 года. Что еще более важно, Fugaku увеличила свою производительность на новом тесте mixed precision HPC-AI benchmark до 2,0 exaflops, превзойдя свою отметку 1,4 exaflops, зафиксированную шесть месяцев назад. Они представляют собой первые эталонные измерения выше одного exaflop для любой точности на любом типе оборудования.

— Данные сайта top500.org - 56-й выпуск TOP500 от 16 ноябля 2020 года