Video: 10 Pinakasikat na mga Magic Trick at Sikreto nito, Malalaman mo na! (Nobyembre 2024)
Dalawang beses sa isang taon, na-time na sa mga malaking palabas sa supercomputing, isang pangkat ng mga dalubhasa sa industriya ang naglalathala ng isang listahan ng mga pinakamabilis na superkomputer. Ang pinakabagong listahan ng Top500, tulad ng kilala, ay lumabas kahapon kasabay ng International Supercomputing Conference, at ang Tianhe-2 supercomputer na nilikha ng National University of Defense Technology ng China na ginanap sa tuktok na lugar para sa pangatlong tuwid na oras.
Sa katunayan, ang nangungunang siyam na sistema sa listahan ay hindi nagbabago mula sa nakaraang bersyon, na lumabas noong Nobyembre. Gayunpaman, may ilang mga kagiliw-giliw na bagay na dapat tandaan.
Ang US ay nananatiling nangungunang bansa sa mga tuntunin ng pangkalahatang mga sistema na may 233, ngunit ito ay bumaba mula 265 noong Nobyembre. Samantala, ang bilang ng mga system sa Tsina ay lumago mula 63 hanggang 76. Mayroon na ngayong 37 na mga sistema na may pagganap na mas malaki kaysa sa isang petaflop / s sa listahan, mula 31 anim na buwan na ang nakalilipas.
Ang animnapu't dalawa sa nangungunang 500 system ay gumagamit ng ilang anyo ng accelerator o teknolohiyang co-processor, mula sa 53 mula Nobyembre. Apatnapu't apat sa mga ito ang gumagamit ng mga Nvidia chips, dalawang gumagamit ng ATI Radeon, at mayroon na ngayong 17 na mga sistema na may Intel MIC na teknolohiya (Xeon Phi). Ang average na bilang ng mga accelerator cores para sa mga 62 system ay 78, 127 cores / system.
Parehong nangungunang sistema, Tianhe-2, at ang No 7 system, ang Stampede system mula sa Texas Advanced Computing Center sa University of Texas, ay gumagamit ng mga Intel Xeon Phi processors upang mapabilis ang kanilang computational rate.
Ang sistemang Hindi. 2, ang Titan ng Oak Ridge National Laboratory, at ang No 6 system, si Piz Daint mula sa Swiss National Supercomputing Center, ay gumagamit ng Nvidia GPUs upang mapabilis ang pagkalkula.
Ang Intel ay patuloy na nagbibigay ng mga processors para sa pinakamalaking bahagi (85.4 porsyento) ng Top500 system. Ang bahagi ng mga prosesor ng IBM Power ay nananatiling sa 8 porsyento, habang ang pamilya ng AMD Opteron ay ginagamit sa 6 porsyento ng mga system, pababa mula sa 9 porsyento sa nakaraang listahan. Siyamnapu't anim na porsyento ng mga system ang gumagamit ng mga processors na may anim o higit pang mga cores at 83 porsyento ay gumagamit ng walo o higit pang mga cores
Habang ang lahat ng ito ay kahanga-hanga, ang paglago ng pagganap ay tila mabagal. Ang kabuuang pinagsamang pagganap ng lahat ng 500 system ay lumago sa 274PF kumpara sa 250PF anim na buwan na ang nakararaan at 223PF isang taon na ang nakalilipas. Tila marami iyon, ngunit talagang mas mabagal kaysa sa paglago na nakikita natin ng ilang taon na ang nakalilipas, dahil kakaunti ang mga napakataas na high-end superputput na nakikipagtipan para sa tuktok ng tsart na itinayo.
Ano ang maaaring baguhin ito ay ilang mga bagong anunsyo na idinisenyo upang mapabilis ang supercomputing.
Inihayag ngayon ni Nvidia na pinalawak nito ang mga accelerator ng Tesla GPU upang magtrabaho kasama ang 64-bit na mga processors ng ARM. Sa partikular, inihayag nito ang suporta para sa mga server na may mga Applied Micro X-Gene ARM64 CPUs at Nvidia's Tesla K20 GPU accelerators, kasama ang tatlong mga kumpanya - Cirrascale Corp., E4 Computer Engineering, at Eurotech Group - na nagpapahayag ng mga plano upang maipadala ang mga naturang system. Walang mga customer ang inanunsyo, bagaman sinabi ni Nvidia na inaasahan na ang mga ganitong sistema ay maaaring gumamit ng daan-daang mga umiiral na aplikasyon ng HPC na gumagamit na ng scheme ng CUDA ng Nvidia para sa mga nagpapabilis, sa pamamagitan lamang ng pagbabayad sa kanila sa mga 64-bit ARM system.
Nvidia ay dati ring inihayag ng suporta para sa paggamit ng mga accelerator nito sa PowerM ng pamilya ng mga IBM. Gayunpaman hanggang sa kasalukuyan, ang lahat ng mga sistema ng paggamit ng mga accelerator ng Nvidia Tesla ay gumagamit ng mga x86 na processors mula sa Intel o AMD (tulad ng Titan system, na pinagsasama ang AMD Opterons sa mga K20 accelerator).
Pa rin, parang may mga aplikasyon na pangunahing batay sa GPU kung saan ang kahulugan ng isang mas mababang-lakas na processor tulad ng arkitektura ng ARM 64.
Sa panig ng Intel, inihayag ng kumpanya ang isang bilang ng mga bagong detalye para sa susunod na generator ng mga processors na Xeon Phi, na kilala bilang Knights Landing. Kasama dito ang isang bagong inter-link na high-speed na tinawag na Omni Scale Fabric, at memorya ng on-package, na pinagsasama ang memorya at ang CPU sa isang solong chip (kahit na may maraming namatay).
Ang Knights Landing, na nararapat mailabas sa ikalawang kalahati ng 2015, ay gumagamit ng higit sa 60 na mga HPC na pinapagana ng Silvermont Atom; at sinabi ng Intel na maghahatid ito ng higit sa 3 TFLOPS ng dobleng katumpakan na pagganap at tatlong beses ang nag-iisang sinulid na pagganap ng kasalukuyang Xeon Phi.
Ang bagong tela ay isinalin upang maisama sa Knights Landing, pati na rin ang mga hinaharap na bersyon ng pangkalahatang layunin ng mga processors ng Xeon ng firm, at tila naglalayong magbigay ng mas mahusay na pagganap kaysa sa umiiral na True Scale Fabric na kasalukuyang inaalok ng Intel. Ang memorya, na inilulunsad kasama ang Micron, ay nagbibigay-daan sa hanggang sa 16GB ng mataas na bilis ng memorya, na sinasabi ng Intel na maaaring maghatid ng limang beses na mas mahusay na bandwidth kumpara sa memorya ng DDR 4, at limang beses na mas mahusay na kahusayan ng enerhiya at tatlong beses na mas maraming bandwidth kaysa sa memorya ng GDDR karaniwang ginagamit sa mga accelerator.
Ang mga Cori supercomputers ng National Energy Research Scientific Computing Center sa Lawrence Berkeley National Laboratory ay gagamit ng higit sa 9, 300 mga processors ng Knights Landing, sinabi ni Intel.
Tiyak na parang tinutukoy ng Intel na matugunan ang layunin ng isang makinang na makina sa pamamagitan ng 2020, at pinagsasama-sama ang maraming teknolohiya upang makarating doon. Ito ay magiging kagiliw-giliw na upang makita kung ang Power, ARM, at / o Nvidia ay maaaring magbigay ng kapani-paniwala na kumpetisyon sa layunin na iyon.
