Что такое суперкомпьютер кратко

Суперкомпьютер что это?

Суперкомпьютер – это компьютер, способный производить сотни миллиардов операций за 1 с. Такие большие объёмы вычислений нужны для решения задач в аэродинамике, метеорологии, физике высоких энергий, геофизике. Суперкомпьютеры так же нашли своё применение в финансовой сфере при обработке больших объёмов сделок на биржах. Сверхвысокое быстродействие суперкомпьютера обеспечивается параллельной работой множества микропроцессоров.
Суперкомпьютеры – это не выдумка. Хотя суперкомпьютеры не используются обычными людьми в повседневной жизни, их влияние, как на все человечество, так и на каждого из нас очень заметно. Вернее, стало бы заметно, если бы они в один миг исчезли или сломались.

Суперкомпьютеры – это современные вычислительные машины с высокой мощностью и скоростью обработки данных. Они не выпускаются большими партиями и не продаются в магазинах. Каждый суперкомпьютер уникален, так как разрабатывается и изготавливается под конкретный заказ, для решения определенной задачи. Суперкомпьютеры могут быть как микроскопически малы, так и занимать несколько комнат или даже этажей, все зависит от функций и задач, которые будет решать электронная техника.
Изобретателем суперкомпьютера является американский инженер С.Крей. В 1972 году он открыл свою фирму под названием «Крей Ресерч Инкорпорейтед». Эта фирма занималась разработкой самых высокоскоростных компьютеров в мире. Изобретением стали мультипроцессорные компьютеры, способные осуществлять одновременную обработку данных. В 1976 году был выпущен первый суперкомпьютер под названием «Крей-1», который мог осуществлять 240 млн. вычислений в одну секунду.
Он применялся для научных исследований, таких, например, как моделирование сложных физических явлений. Такие компьютеры приобретались правительственными учреждениями и университетскими лабораториями. Следующие модели Крея – «Крей 1-М» и «Крей X-МР» обладали ещё большим быстродействием.
В 1985 г. появился «Крей-2», который мог выполнить 1 200 млн. операций за 1 с. Представленный в 1988 г. «Крей Y-MP» обладал быстродействием 2 670 млн. операций за 1 с.
Позднее были созданы суперкомпьютеры с ещё большим быстродействием.

Развитие суперкомпьютеров .

Шло время, и производители выпускали всё более и более новыесуперкомпьютеры, которые задавали новые стандарты производительности. Символический барьер в один ПФЛОПС (читается «пентафлопс»; 1 ПФЛОПС = 1000 ТФЛОПС) был преодолён в 2008 году компьютером Roadrunner от IBM. Характеристики данной машины, мягко говоря, шокируют: почти 100 Тб оперативной памяти, около 20 000 процессоров. Удивляет и то, что всё это работает под управлением Linux-систем RedHat и Fedora, причём тех же самых версий, что устанавливаются на домашние компьютеры.

Разновидности параллельных числовых систем

В соответствии с классификацией, предложенной М.Флинном еще в начале 60-х годов прошлого столетия, параллельные вычислительные системы имеют несколько разновидностей.При этом в основу данной классификации заложено два возможных вида параллелизма: независимость потоков заданий (команд), существующих в системе, и независимость (отсутствие логической связанности) данных, обрабатываемых в каждом потоке:

    Магистральные(конвейерные),в которых процессоры одновременно выполняют разные операции.Над последовательным потоком обрабатываемых данных; по принятой классификации такие системы относятся к системам с многократным потоком команд и однократным потоком данных МКОД (MISD MultipleInstructionSingleData);
    Векторные, в которых все процессоры одновременно выполняют одну команду. Над различными данными однократный поток команд с многократным потоком данных ОКМД (SIMD SingleInstructionMultipleData);
    Матричные, в которых процессоры одновременно выполняют разные операции. Над несколькими последовательными потоками обрабатываемых данных многократный поток команд с многократным потоком данных МКМД (MIMD MultipleInstructionMultipleData).
    В суперЭВМ используются все три варианта архитектуры параллельных вычислительных систем.

Классический тип суперкомпьютерной архитектуры (однопроцессорная и конвейерная) использует общую оперативную память. Обращение, к которой осуществляется через системную шину. Единое пространство оперативной памяти значительно упрощает программирование за счет более удобных механизмов синхронизации между задачами. Но с ростом числа процессоров наличие общей памяти приводит к возрастанию нагрузки на системную шину, которая в конце концов перестает обслуживать обмен данными между оперативной памятью и процессорами в требуемом темпе. Добавление локальной кэш-памяти в каждый процессор несколько снижает остроту проблемы. Тем не менее, вне зависимости от наличия локальной кэш-памяти системная шина все равно является уязвимым местом такой архитектуры при 8 и более процессорах.
Параллельная архитектура (векторная и матричная) позволяет избежать проблем с системной шиной за счет отсутствия общей для всех процессоров оперативной памяти. Каждый процессор снабжается своей локальной памятью. Чтобы осуществить доступ к локальной памяти другого процессора, используется сеть связи, объединяющая процессоры в систему. Таким образом, в параллельной архитектуре удается снизить нагрузку на шину, ведущую к локальной памяти процессоров, поскольку здесь она обслуживает только запросы на доступ именно к этой памяти, а не каждый запрос на доступ к общей оперативной памяти. Это позволяет строить суперкомпьютеры из сотен и даже тысяч процессоров.
Основным недостатком параллельной архитектуры является сложность программирования, особенно для задач, которым необходима память, превышающая размер локальной оперативной памяти одного процессора. Синхронизация также затруднена, особенно если ее требуется осуществить между параллельными ветвями алгоритма, выполняемыми процессорами, которые разделяет значительное расстояние в сети связи.

Сферы применения суперкомпьютеров

Применение суперкомпьютеров

Для кого разрабатываются сверхмощные и сверхумные машины и где они используются? Компьютеры используются учеными при решении задач квантовой физики и механики.

Исследование ядерных процессов, моделирование цепной реакции и ядерного взрыва дают ученым богатый материал для исследования этих удивительных, но опасных явлений.

Изучение молекулярной структуры белка помогает сделать немало важных и ценных для человечества открытий, определить причины и механизмы генетически обусловленных заболеваний. Такая работа под силу только суперкомпьютерам.

Виртуальные модели кровеносной системы человека исследуются врачами и биологами, чтобы получить эффективные способы борьбы с заболеваниями сердца и сосудов.

Но суперкомпьютеры нужны не только для проведения серьезных научных исследований, результаты которых принесут человечеству плоды только в будущем. Прикладное применение суперкомпьютеров можно обнаружить во многих сферах нашей жизни.

Биология и медицина.

Современные медицинские исследования, новейшие разработки и научные открытия стали возможны именно благодаря суперкомпьютерам, которые позволяют проводить своевременную диагностику, с большим процентом вероятности прогнозировать ход болезни и реакцию организма на лечение. Суперкомпьютеры позволяют моделировать процессы, происходящие в жизненно важных органах, чтобы понять основной принцип их работы и эффективно бороться с патологиями.

В биологии суперкомпьютеры, микрочипы и электронные микроскопы используются для изучения процессов, происходящих на клеточном уровне, что дает большие возможности для серьезнейших научных открытий, способных изменить современную науку.

В медицине и биологии суперкомпьютеры больше нужны именно для исследовательской работы, хотя, некоторые крупные клиники могут позволить себе использовать такие машины и для решения прикладных задач: диагностики и лечения.

Космическое пространство.

Суперкомпьютеры нужны не только для фиксирования данных на борту космических станций и обеспечения эффективности работы этих грандиозных сооружений. Мощнейшая вычислительная техника позволяет проектировать новые орбитальные и межпланетные станции, выстраивать данные оптимальной траектории движения станций, изучать процессы, влияющие на геомагнитный фон Земли, отслеживать и предугадывать всплески солнечной активности и выявить их закономерности.

При разработке новых моделей космических станций и искусственных спутников, суперкомпьютеры проводят серьезную работу по моделированию и прогнозированию всех возможных ситуаций, обеспечивая, таким образом, безопасность полета.
Климат и погода.
Благодаря суперкомпьютерам стало возможно очень точно предсказывать погоду. Цифровая обработка данных, полученных на метеорологических станциях, производится в кратчайшие сроки, что дает шанс заглянуть в будущее и предупредить людей о возможных погодных неприятностях. Эта работа суперкомпьютеров тесно связана с прогнозами стихийных бедствий, которые способны спасти жизнь многих людей.
Стихийные бедствия и экологические катастрофы.
Современные мощные суперкомпьютеры дают возможность с большой долей вероятности прогнозировать природные катаклизмы: землетрясения, цунами, пожары, наводнения и штормы. Чем раньше люди получат информацию о надвигающейся беде, чем больше у них шансов спастись.
Промышленность.
Благодаря суперкомпьютерам наша жизнь становится более комфортабельной и безопасной, ведь именно эти машины помогают разрабатывать новые модели автомобилей и самолетов. Исследование аэродинамических свойств, устойчивости, маневренности, способы сочетать эти качества в оптимальной пропорции могут только суперкомпьютеры.

Источник

Национальная библиотека им. Н. Э. Баумана
Bauman National Library

Персональные инструменты

Суперкомпьютер

Суперкомпьютер (с англ. — «Supercomputer», СуперЭВМ, сверхвычислитель) — специализированная вычислительная машина, имеющая наиболее высокий уровень производительности, чем большинство созданных на сегодняшний день вычислительных устройств. Современные суперкомпьютеры (см. рисунок 1) представляют собой большое число объединенных высокопроизводительных серверных компьютеров для достижения максимальной производительности в рамках подхода распараллеливания вычислительной задачи.

Ibm

Рисунок 1 – Суперкомпьютер от IBM

Производительность суперкомпьютера измеряется в операциях с плавающей запятой в секунду (FLOPS) вместо миллиона инструкций в секунду (MIPS). В 2017 году был создан суперкомпьютер, который имеет производительность до ста квадриллионов FLOPS. По состоянию на 2018 год все наиболее быстрые суперкомпьютеры в мире работают под управлением операционных систем семейства Linux, однако в Китае, Соединенных Штатах, Европейском Союзе, Тайване и Японии производятся и дополнительные исследования для создания еще более быстрых и мощных суперкомпьютеров нового поколения.

Содержание

История появления

Впервые термин «суперкомпьютер» был использован в Нью-Йорке в 1929 году для обозначения большого количества упорядоченных папок, который IBM сделала для Колумбийского университета.

Atlas11

Рисунок 2 – Суперкомпьютер Atlas

В 1960 году Sperry Corporation решили создать компьютер, который был бы самым быстрым в мире. После четырех лет экспериментов Джима Торнтона, Дина Раша и около 30 других инженеров Сеймур Крэй закончил CDC 6600 (см. рисунок 3) в 1964 году. Крэй переключился с германиевых на кремниевые транзисторы, построенные Фэйрчайлдом, который использовал планарный процесс, поскольку у них не было недостатков кремниевых меза-транзисторов. Устройства запускались очень быстро, однако ограничение скорости света вызывало серьезные проблемы перегрева, которые были решены разработанной Рошем системой охлаждения. Учитывая, что CDC 6600 превосходил по мощности все компьютеры того времени примерно в 10 раз он был назван суперкомпьютером и все 100 экземпляров были проданы по 8 миллионов долларов каждый.

CDC

Рисунок 3 – Суперкомпьютер CDC 6600

Через четыре года после ухода из CDC, в 1976 году Крэй представил Krei-1, и он стал самым успешным суперкомпьютером в истории. Krei-1 использовал интегральные схемы с двумя затворами в чипе и векторный процессор, который имел ряд инноваций, таких как цепи, в которых скалярные и векторные регистры создают промежуточные результаты, которые могут быть использованы немедленно, без дополнительной опорной памяти,снижающей скорость вычислений. Krei x-Mr, разработанный Стивом Ченом, был выпущен в 1982 году с параллельными векторными процессорами с общей памятью с лучшей поддержкой сцепления и несколькими конвейерами памяти. Все три трубопровода с плавающей точкой на X-MP могут работать одновременно.

Cray-2 (см. рисунок 4), выпущенный в 1985 году, имел 4 компьютерных процессора с жидкостным охлаждением, полностью погруженных в бак Fluorinert. Его производительности достигала 1,9 гигафлопс, что является вторым результатом после М-13 (2,4 гигафлопс) до 1990 года, когда ETA-10g от CDC обогнал обоих. Cray 2 был совершенно новым дизайном и не использовал сцепление, имел высокую задержку памяти, но использовал много конвейера; компьютер был идеален для решения задач, требующих большого объема памяти. Стоит отметить, что в 1980-х годах стоимость разработки программного обеспечения в Cray равнялась стоимости аппаратного обеспечения.

Cray 2

Рисунок 4 – Суперкомпьютер Cray-2

Модель Y-MP, также разработанная Стивом Ченом, была выпущена в 1988 году в качестве дополнения к X-MP и может иметь восемь векторных процессоров 167 МГц с максимальной производительностью 333 мегафлопс на процессор. В конце 1980-х годов эксперимент Крея по использованию арсенид-галлиевых полупроводников в Cu-3 потерпел неудачу. Крей начал работать на массово параллельных компьютерах в начале 1990-х годов, но не успел завершить свой проект до гибели в 1996 году. Однако компания Cray Research позже создала такие компьютеры.

Cray-2, который установил границы суперкомпьютерных вычислений в середине-конце 1980-х годов, имел всего 8 процессоров. В 1990-х годах стали появляться суперкомпьютеры с тысячами процессоров.

SX-3/44R был анонсирован корпорацией NEC в 1989 году и через год заработал титул самой быстрой в мире 4-процессорной модели. Численный суперкомпьютер Fujitsu в аэродинамической трубе использовал 166 векторных процессоров, именно он занял первое место среди суперкомпьютеров в 1994 году. Он имел пиковую скорость 1,7 гигафлопс на процессор. Hitachi SR2201, новинка 1996 года, получил пиковую производительность 600 гигафлопс с использованием 2048 процессоров, подключенных через быструю трехмерную сеть.

В те же сроки Intel Paragon мог иметь от 1000 до 4000 процессоров Intel i860 в различных конфигурациях, и был признан самым быстрым в мире в 1993 году. Paragon был машиной MIMD, которая соединила обработчики через высокоскоростную двухмерную сетку, позволяющую процессам работать на отдельных узлах; связывающую через сообщение интерфейса. К 1995 году Cray также массово поставлял параллельные системы, например Cray T3E с более чем 2000 процессорами, используя трехмерное соединение.

Архитектура Paragon вскоре привела к суперкомпьютеру Intel ASCI Red в Соединенных Штатах, который занимал первое место суперкомпьютера до конца 20-го века в рамках инициативы Advanced Simulation and Computing. Это была также сетчатая массово-параллельная система с более чем 9000 вычислительных узлов и более 12 терабайт дискового пространства, но использовала стандартные процессоры Pentium Pro, которые можно было найти в повседневных персональных компьютерах.

Значительный прогресс был достигнут в первом десятилетии 21 века. Эффективность суперкомпьютеров продолжала расти, но не резко. Cray C90 (см. рисунок 5) использовал 500 киловатт мощности в 1991 году, в то время как к 2003 году ASCI Q использовал 3000 кВт, будучи в 2000 раз быстрее, увеличивая производительность на ватт в 300 раз.

%D0%A190

Рисунок 5 – Суперкомпьютер Cray C90

В 2004 году суперкомпьютер Earth Simulator (см. рисунок 6), построенный NEC в Японском агентстве морской науки и техники (JAMSTEC), достиг 35,9 терафлопс, используя 640 узлов, каждый с восемью собственными векторными процессорами.

Es 2002

Рисунок 6 – Суперкомпьютер Earth Simulator в 2002 году

Архитектура суперкомпьютера IBM Blue Gene нашла широкое применение в начале 21-го века,. Подход Blue Gene несколько отличается тем, что он жертвует скоростью процессора для низкого энергопотребления, так что большее количество процессоров может использоваться при высоких температурах с воздушным охлаждением. Он может использовать более 60 000 процессоров с 2048 процессорами и соединяет их через трехмерное торическое соединение.

В июле 2011 года японский компьютер 8,1 Petaflop K стал самым быстрым в мире, используя более 60 000 процессоров Sparc64 VIIIfx, размещенных в более чем 600 шкафах. Тот факт, что K computer более чем в 60 раз быстрее, чем Earth Simulator, и что Earth Simulator занимает 68-е место в мире через семь лет после того, как занимает первое место, демонстрирует как быстрый рост максимальной производительности, так и повсеместный рост суперкомпьютерных технологий во всем мире. К 2014 году он выпал из списка, а к 2018 году компьютер K выпал из топ-10. [Источник 2] [Источник 3]

Система контроля температуры

На протяжении десятилетий управление температурным режимом работы оставалось ключевым вопросом для большинства централизованных суперкомпьютеров.Большое количество тепла, выделяемого системой, могло повлечь серьезные нарушения в работе суперкомпьютеров, а также сокращение срока службы других компонентов системы. Существуют различные подходы к управлению теплом, от перекачки фторсодержащих соединений через систему до гибридной системы охлаждения жидкости или воздуха с нормальной температурой кондиционирования. Типичный суперкомпьютер потребляет большое количество электроэнергии, почти вся из которой преобразуется в тепло, требующее охлаждения. Например, Tianhe-1A потребляет 4,04 мегаватта (МВт) электроэнергии, следовательно затраты на электроэнергию и охлаждение системы могут быть весьма значительными. Вопросы тепловой мощности и диссипации мощности ЦП в суперкомпьютерах превосходят вопросы традиционных технологий охлаждения компьютеров.

Упаковка тысяч процессоров вместе неизбежно создает значительное количество тепловой плотности, с которой необходимо считаться. Cray 2 был оснащен жидкостным охлаждением и использовал Fluorinert.Однако такой подход к охлаждению был непрактичен для многоквартирных систем на базе готовых процессоров, а в System X совместно с компанией Liebert была разработана специальная система охлаждения, сочетающая кондиционирование воздуха с жидкостным охлаждением.

В IBM сознательно использовали маломощные процессоры для работы с плотностью тепла. IBM Power 775, выпущенный в 2011 году, имеет плотно упакованные элементы, требующие водяного охлаждения. Система IBM Aquasar использует охлаждение горячей водой для достижения энергоэффективности, вода также используется для обогрева зданий.

Принципы организации суперкомпьютеров

Базовая кластерная архитектура

Основополагающим принципом создания суперкомпьютеров является построение масштабируемой кластерной архитектуры, реализуемой на классических кластерах из вычислительных узлов на основе компонент широкого применения (стандартных микропроцессоров, модулей памяти, жестких дисков и материнских плат, в том числе с поддержкой SMP). Кластерный архитектурный уровень представляет собой тесно связанную сеть (кластер) вычислительных узлов, работающих под управлением некоторой операционной системы.

На кластерном уровне с использованием Т-системы и MPI эффективно реализуются фрагменты со сложной логикой вычисления, с крупноблочным (явным статическим или скрытым динамическим) параллелизмом. Фрагменты с простой логикой вычисления, с конвейерным или мелкозернистым явным параллелизмом, с большими потоками информации, требующими обработки в реальном режиме времени, на кластерных конфигурациях реализуются менее эффективно. Для организации параллельного исполнения задач с подобными фрагментами наиболее адекватна модель потоковых вычислений (data-flow). Кластерная архитектура является открытой и масштабируемой, поскольку не определяет жестких ограничений к программно-аппаратной платформе узлов кластера, топологии вычислительной сети, конфигурации и диапазону производительности.

Для организации взаимодействия вычислительных узлов суперкомпьютера в его составе используются различные сетевые (аппаратные и программные) средства, в совокупности образующие две системы передачи данных:

Операционная система

С конца 20-го века операционные системы суперкомпьютеров претерпели серьезные преобразования, основанные на изменениях в архитектуре суперкомпьютеров.Ранние операционные системы были специально адаптированы к каждому суперкомпьютеру для увеличения скорости, современная же тенденция заключается в переходе от внутренних операционных систем к разработкам общего программного обеспечения, такого как Linux.

Современные массивно-параллельных суперкомпьютеры, как правило, оснащены различными операционными системами на разных узлах. Например, с помощью небольшой и эффективной микроядерной системой на вычислительных узлах, а более крупной системой типа Linux-производных на сервере и узлов ввода-вывода.

В то время как в традиционной многопользовательской компьютерной системе планирование заданий является, по сути, задачей для обработки и периферийных ресурсов, в массово параллельной системе система управления заданиями должна управлять распределением как вычислительных, так и коммуникационных ресурсов, а также корректно справляться с неизбежными аппаратными сбоями, когда присутствуют десятки тысяч процессоров.

Hfcghtltktybt

Рисунок 7 – Операционные системы суперкомпьютеров

Хотя большинство современных суперкомпьютеров используют операционную систему Linux (см. рисунок 7), каждый производитель имеет свою собственную производную Linux, и не существует отраслевого стандарта, поскольку различия в аппаратных архитектурах требуют изменений для оптимизации операционной системы для каждой аппаратной конструкции. [Источник 5]

Программные средства передачи сообщений

Параллельные архитектуры суперкомпьютеров часто диктуют необходимость использования специальных средств обработки. Программные средства для распределенной обработки включают стандартные API, такие как MPI и PVM, VTL и программные решения на основе открытого исходного кода, такие как Beowulf.

В наиболее распространенном сценарии используются такие среды, как PVM и MPI для слабо связанных кластеров и OpenMP для тесно скоординированных компьютеров с общей памятью. Значительные усилия требуются для оптимизации алгоритма для характеристик соединения машины, на которой он будет работать; цель состоит в том, чтобы предотвратить любой из процессоров тратить время на ожидание данных от других узлов. GPGPU имеют сотни процессорных ядер и программируются с использованием моделей программирования, таких как CUDA или OpenCL.

Кроме того, довольно сложно отлаживать и тестировать параллельные программы. Для тестирования и отладки таких приложений необходимо использовать специальные методы.

Метакластеры

Отдельные кластеры могут быть объединены в единую кластерную конфигурацию – кластер высшего уровня или метакластер. Метакластерный принцип реализует распределенные метакластерные конфигурации на базе локальных или глобальных сетей передачи данных. При этом, естественно, уменьшается степень связности подкластеров метакластерной конфигурации. Системное программное обеспечение метакластера обеспечивает возможность реализации гетерогенных систем, включающих подкластеры различной архитектуры на различных программно-аппаратных платформах. Одним из перспективных программных продуктов, с использованием которого возможна реализация метакластерных конфигураций на подкластерах с различными программно-аппаратными платформами, является IMPI (Interoperable Message Passing Interface). IMPI реализует стандартизованный протокол, обеспечивающий взаимодействие различных реализаций MPI. Это позволяет выполнять общую задачу на различной аппаратуре с использованием настраиваемых поставщиком различных реализаций MPI на каждом узле кластерной конфигурации соответствующего уровня иерархии. Такая возможность полезна в случаях, когда объем вычислений задачи слишком велик для одной системы или когда разные части задачи оптимально выполнять на разных реализациях MPI. IMPI определяет только протоколы, необходимые для взаимодействия различных реализаций MPI, а также может использовать собственные высокопроизводительные протоколы этих реализаций. Задачи реализации метакластерной архитектуры:

Распределенные вычисления

Конъюнктурный подход

Оппортунистические суперкомпьютеры — это форма сетевых grid-вычислений, при которой «супер-виртуальный компьютер» в системе нескольких слабо связанных вычислительных машин выполняет масштабные вычислительные задачи. Grid-вычисления были применены к ряду крупномасштабных параллельных задач, требующих суперкомпьютерных возможностей производительности. Однако базовые grid- и облачные вычисления, основанные на добровольных вычислениях, не могут справиться с традиционными суперкомпьютерными задачами, такими как жидкостно-динамическое моделирование.

Самой быстрой системой grid-вычислений является проект распределенных вычислений Folding@home (F@h). F@h сообщил о 101 PFLOPS процессорной мощности x86 по состоянию на октябрь 2016 года. Из них более 100 PFlop-операций выполняются клиентами, работающими на различных графических процессорах, а остальные — на различных системах. Также на платформе Berkeley Open Infrastructure for Network Computing (BOINC) размещается ряд проектов распределенных вычислений. По состоянию на февраль 2017 года BOINC зарегистрировал вычислительную мощность более 166 петафлопс через более 762 тысяч активных компьютеров (хостов) в сети.

По состоянию на октябрь 2016 года, Great Internet Mersenne Prime Search’s (GIMPS) представил проект вычислений при помощи простого числа Мерсенна, поиск с использованием которой достиг около 0,313 PFLOPS более чем на 1,3 миллиона компьютеров. Интернет-сервер PrimeNet поддерживает конъюнктурный GIMPS, один из самых ранних и успешных проектов grid-вычислений с 1997 года.

Квази-конъюнктурный подход

HPC в облаке

Самые быстрые суперкомпьютеры в мире

Сегодня суперкомпьютеры все больше и больше совершенствуются. Так, все больше стран разрабатывают быстрые и производительные суперкомпьютеры для различных задач. Рассмотрим те из них, которые на сегодня являются самыми быстрыми.

%D0%92%D1%83%D0%BB%D0%BA%D0%B0%D0%BD

Рисунок 8 – Суперкомпьютер Vulkan

Суперкомпьютер Vulcan (см. рисунок 8) производства IBM из Ливерморской национальной лаборатории Калифорнийского университета США представлен в 2013 году. Целью его проектировки и применения является использование в работе различных научных проектов Livermore’s High Performance Computing (HPC) Innovation Center, который в свою очередь академически сотрудничает с Администрацией по Ядерной безопасности. Обеспечивая 4293.31 TFlop/s, этот суперкомпьютером использует процессор Power BQC 16C 1.6GHz и работает под управлением операционной системы Linux. Суммарное число ядер составляет 393216.

Titan

Рисунок 9 – Суперкомпьютер JUQUEEN

Суперкомпьютер JUQUEEN (см. рисунок 9) был разработан компанией IBM специально для Исследовательского центра Юлиха, Германия. Данный суперкомпьютер, основанный на базе Blue Gene/P, успешно заменил своего предшественника JUBL, и в момент активации стал вторым по производительности в мире. В момент активации JUQUEEN стал вторым по производительности суперкомпьютером в мире. Суперкомпьютер построен на той же основе, что и Vulcan, однако имеет более высокие показатели производительности — 5008.86 TFlop/s.

Cnfvgtlt

Рисунок 10 – Суперкомпьютер Stampede

Stampede (см. рисунок 10) является еще одним компьютером из США, а именно Техасского центра продвинутых вычислений в Остине. Stampede является детищем компании Dell, имеющим процессор Xeon E5-2680 8C 2.7GHz и работающий под управлением операционной системой Linux. суперкомпьютера составляет 5168.11 TFlop/s.

Idtqwfhbz

Рисунок 11 – Суперкомпьютер Piz Daint

Piz Daint (см. рисунок 11) был создан и запущен компанией Cray Inc.в ноябре 2013 года в швейцарском городе Лугано, где находится Швейцарский национальный центр суперкомпьютеров (Swiss National Supercomputing Centre / CSCS), основанный в 1991 году. На современном этапе данный суперкомпьютер используется для большого числа различных проектов, в основном в сфере компьютерного моделирования. Процессор, используемый Piz Daint, Xeon E5-2670 8C 2.6GHz функционирует под управлением операционной системы Cray Linux Environment и обеспечивает производительность 6271 TFlop/s.

Vbhf12

Рисунок 12 – Суперкомпьютер Mira

Mira (см. рисунок 12) — суперкомпьютер IBM Blue Gene / Q, что располагается в здании Argonne Leadership Computing. Оснащен 786432 ядрами, 768 терабайт памяти и имеет пиковую производительность 10 петафлопс. 49152 вычислительных узлов (compute nodes) оборудованы процессором PowerPC A2 1600 МГц, содержащим 16 ядер, по 4 аппаратных потока в каждом. Частота процессора — 1,6 ГГц. 16 гигабайт памяти DDR3. Семнадцатое ядро используется для связи между библиотеками. Конфигурация интерконнекта 5D от IBM со скоростью chip-to-chip соединения в 2 Гб/с объединяет узлы, что позволяет значительно увеличить вычислительные возможности путем уменьшения среднего числа промежуточных узлов и задержек между вычислительными узлами. Система Blue Gene / Q также имеет систему из 4 модулей операций с плавающей запятой (FPU), которую можно использовать для выполнения скалярных вычислений с плавающей точкой, 4-мерных инструкций ОКМД (одиночный поток команд, множественный поток данных) или 2-мерных сложных арифметических вычислений ОКМД. Эти модули операций с плавающей запятой (FPU) обеспечивают более высокую вычислительную производительность одного линейного потока для некоторых приложений. Mira предоставляет доступ к файловой системе GPFS емкостью 24 ПБ и пропускной способностью 240 Гб/с. Пользователи также получат доступ к HPSS архивам данных и Tukey, новому кластеру анализа и визуализации. Все вышеупомянутые ресурсы доступны для использования через быстродействующие сети, включая ESnet, недавно модернизированную до 100 Гб/с.

Rrjvgm.nth

Рисунок 13 – Суперкомпьютер K Computer

K Computer (см. рисунок 13) представляет собой суперкомпьютер от компании Fujitsu, запущенный в 2011 году. Расположен в Институте физико-химических исследований города Кобе, Япония. Суперкомпьютер оснащен 705024 ядрами, памятью 1410048 GB и процессором SPARC64 VIIIfx 8C 2GHz. Работает под управлением операционной системы Linux Производительность суперкомпьютера составляет 10510 TFlop/s.

Nhtnbq%27

Рисунок 14 – Суперкомпьютер Sequoia

Sequoia (см. рисунок 14) — суперкомпьютер, созданный компанией IBM в июне 2012 года — замыкает тройку лидеров среди самых быстрых суперкомпьютеров в мире. Используется Национальной администрации по ядерной безопасности для программы Advanced Simulation and Computing Program и демонстрирует производительность 17173.2 TFlop/s.

Nbnfy

Рисунок 15 – Суперкомпьютер Titan

Суперкомпьютер Titan (см. рисунок 15) от компании Cray Inc. был выпущен в октябре 2012 года как обновление предыдущего суперкомпьютера Jaguar. Расположен в Национальной лаборатории Ок-Ридж Университета Теннесси в США. По большей части мощности Титана используются для программы Министерства энергетики США Innovative and Novel Computational Impact on Theory and Experiment program (INCITE). Данный суперкомпьютер позиционировался как аппарат для обработки любых проектов, однако из-за большого числа заявок было решено ограничить их количество до 6. Среди них: процессы сгорания топлива, наука о материалах, атомная энергия и изменения климата.Суперкомпьютер Titan является вторым по производительности в мире и демонстрирует 17590 TFlop/s.

Rbnftw

Рисунок 16 – Суперкомпьютер Tianhe-2

Суперкомпьютер Tianhe-2 (см. рисунок 16), спроектированный в Китае компанией Inspur совместно с Оборонным научно-техническим университетом Народно-освободительной армии Китайской Народной Республики, был запущен в 2013 году. Строительство этого гиганта обошлось в 200-300 миллионов долларов. Более 1300 ученых и инженеров трудились над созданием Tianhe-2, что в переводе означает «Млечный путь-2». Titan оснащен 3120000 ядрами и 1024000 GB и работает на операционной системе Kylin Linux. Производительность суперкомпьютера составляет 33862.7 TFlop/s и сегодня это наилучший результат во всем мире. [Источник 6] [Источник 7]

Применение

Суперкомпьютеры используются во всех сферах, где для решения задачи применяется численное моделирование; там, где требуется огромный объём сложных вычислений, обработка большого количества данных в реальном времени, или решение задачи может быть найдено простым перебором множества значений множества исходных параметров.

Совершенствование методов численного моделирования происходило одновременно с совершенствованием вычислительных машин: чем сложнее были задачи, тем выше были требования к создаваемым машинам; чем быстрее были машины, тем сложнее были задачи, которые на них можно было решать. Поначалу суперкомпьютеры применялись почти исключительно для оборонных задач: расчёты по ядерному и термоядерному оружию, ядерным реакторам. Потом, по мере совершенствования математического аппарата численного моделирования, развития знаний в других сферах науки — суперкомпьютеры стали применяться и в «мирных» расчётах, создавая новые научные дисциплины, как то: численный прогноз погоды, вычислительная биология и медицина, вычислительная химия, вычислительная гидродинамика, вычислительная лингвистика и проч., — где достижения информатики сливались с достижениями прикладной науки.

Ниже приведён далеко не полный список областей применения суперкомпьютеров:

Еще одним прорывом в использовании суперкомпьютеров является конструирование машин, направленных на максимально точное воспроизведение «архитектуры» головного мозга человека. Первый такой суперкомпьютер, запущенный в ноябре 2018 года называется Spiking Neural Network Architecture (SpiNNaker) и он может выполнять более, чем 200 миллионов операций в секунду, а каждая из микросхем имеет 100 миллионов деталей. Машина собрана на базе Школы компьютерных наук Манчестерского университета, где разрабатывалась около 30 лет и потребовала на свое создание 15 миллионов фунтов стерлингов.SpiNNaker может в реальном времени моделировать поведение человеческих нейронов и он уникален тем, что в отличие от традиционных компьютеров, он не передает большие объемы информации из точки А в точку Б, а рассылает данные единовременно в тысячи разных направлений. SpiNNaker отличается от способа работы обычных компьютеров, поскольку работает скорее как мозг, чем как традиционный компьютер. Устройство использует миллиард ядер в одном компьютере, которые и моделируют работу мозга. Уже сейчас этот нейроморфный суперкомпьютер поможет понять то, как функционирует наша ЦНС, а также даст возможность проводить масштабные симуляции, недоступные на традиционных машинах, несмотря на это что эквивалентен всего лишь 1% человеческого мозга. [Источник 8] [Источник 4]

Top500

Многие страны в современном мире стремятся создать и использовать суперкомпьютеры. Однако, с 1993 года все суперкомпьютеры ранжируются в списке Top500 по результатам специального теста LINPACK, основанном на скорости решения системы линейных алгебраических уравнений, являющейся общей задачей для численного моделирования.

На сегодняшний день суперкомпьютеры географически распределены следующим образом: 213 суперкомпьютеров находится в Азии, 175 в Америке и 104 в Европе. Абсолютным рекордсменом по обладанию наиболее эффективными и мощными суперкомпьютерами является Китай, где с 2013 года разрабатываются и используются в различных целях рекордсмены рейтинга Top500.

Распределение по количеству суперкомпьютеров в разных странах мира в июне 2018 года:

На всех используемых суперкомпьютерах на момент 2018 года используется операционная система Linux. Linux стал использоваться на всех суперкомпьютерах списка с ноября 2017 года, вытеснив последним операционную систему UNIX.

Из Linux-систем 64,2 % не детализируют дистрибутив, 12,6 % используют CentOS, 8,6 % — Cray Linux, 5 % — SUSE, 3 % — RHEL, 0,6 % — Scientific Linux, 0,6 % — Ubuntu.

Источник

Мир познаний
Добавить комментарий

Adblock
detector