Что такое суперкомпьютеры кратко

Как устроены суперкомпьютеры и что они умеют

Какой компьютер является мощнейшим на сегодняшний день?

В конце июня 2020 года был опубликован ежегодный рейтинг из 500 самых мощных суперкомпьютеров в мире. Первую строчку в нем занял японский Fugaku. Он в 2,8 раз мощнее, чем прошлогодний лидер — Summit от IBM (он теперь на втором месте). Впервые рейтинг возглавил компьютер на базе процессоров ARM.

Fugaku разработала компания Fujitsu — та самая, что выпускала популярную фото- и видеотехнику Fuji. Разработки велись на базе Института Кобе в составе Института физико-химических исследований (RIKEN). Концепцию придумали еще в 2010 году, а на создание и сборку ушло более шести лет.

Пишут, что Fugaku сможет помочь в борьбе с коронавирусом. Но на самом деле суперкомпьютеры способны решать самые амбициозные задачи, которые приходят нам в голову.

Чем суперкомпьютер отличается от обычного?

Суперкомпьютеры называют «числодробилками» или «числогрызами»: они нужны для супербыстрых вычислений. Главное отличие в том, что обычный компьютер выполняет задачи последовательно, хотя и на высокой скорости — вплоть до доли секунды, поэтому мы этого не замечаем. Суперкомпьютер делает это одновременно и обрабатывает огромный массив данных.

Для этого им нужны тысячи супермощных процессоров. В результате вычисления, на которые у мощного игрового компьютера уйдет неделя, суперкомпьютер выполняет за день. Однако важно, чтобы программы работали корректно, с учетом технических особенностей машины. Иначе то, что корректно работает на 100 процессорах, сильно замедлится на 200.

Современные смартфоны работают так же быстро, как самый мощный суперкомпьютер 1994 года.

Суперкомпьютеры работают на специальном ПО. Например, у Fugaku операционная система Red Hat Enterprise Linux 8 c гибридным ядром, состоящим из одновременно работающих ядер Linux и McKernel. В качестве программных средств используют API — то есть интерфейсы или платформы для программирования — и открытое ПО, которое позволяет создавать виртуальные суперкомпьютеры на базе обычных. Часто суперкомпьютер — это несколько высокомощных компьютеров, которые объединены высокоскоростной локальной сетью.

Обычно производительность компьютеров оценивается во флопсах (FLOPS — FLoating-point Operations Per Second) — то есть количестве операций над числами с плавающей точкой в секунду. Для суперкомпьютеров сначала использовали мегафлопсы — MIPS, количество миллионов операций в секунду, а с 2008 года петафлопсы — то есть количество миллионов миллиардов вычислений в секунду. К примеру, у суперкомпьютера Fugaku производительность составляет 415 петафлопс, а у Summit — 148.

Кто придумал суперкомпьютер?

Сам термин появился в конце 1960-х годов в Ливерморской национальной лаборатории США и компании-производителе компьютеров CDC. Но впервые о «супервычислениях» заговорили еще в 1920-х годах, когда IBM собрала для Колумбийского университета свой табулятор — первую ЭВМ, работавшую на перфокартах.

Первой супер-ЭВМ считают Cray-1, созданную в 1974 году. Ее разработал Сеймур Крей — американский инженер в области вычислительной техники и основатель компании Cray Research. Cray-1 выполняла до 180 млн операций в секунду.

За основу Крэй уже имеющиеся разработки — компьютеры CDC 8600 и CDC STAR-100. Он построил процессор, который быстро выполнял и скалярные и векторные вычисления: предшественники хорошо справлялись либо с первыми, либо со вторыми.

Скалярные вычисления — те, где используется одна характеристика, величина и знак. В векторных используют вектора, то есть величину и направление (угол).

Для этого инженер использовал небольшие модули памяти, расположенные близко к процессору, чтобы увеличить скорость. Так был создан новый принцип работы с памятью — «регистр-регистр». Центральный процессор берет и записывает данные в регистры, а не в память, как у предыдущих моделей — это тоже увеличило скорость обработки. Сам процессор состоял из 144 тыс. микросхем, которые охлаждались фреоном.

В 1980-х годах Крэй выпустил еще две модели суперкомпьютеров нового поколения, включая многопроцессорный Cray X-MP. Начиная с 1990-х лидерство перехватили NEC, Hewlett-Packard и IBM, причем компьютеры последней регулярно занимают верхние строчки того самого ТОП-500.

Где и для чего используют суперкомпьютеры?

Главная задача суперкомпьютеров — выполнять максимум вычислений за минимум времени. Это полезно для многих областей: начиная от создания лекарств и заканчивая разработками новых продуктов и технологий,

Суперкомпьютер Fugaku изучает пути распространения вируса и его диагностику. Для этого он обрабатывает данные статистики, коэффициент заражения вируса, его состав и модель поведения. А еще ему поручат прогнозирование и симуляцию природных катастроф, разработку и совершенствование «зеленых» технологий.

Но суперкомпьютеры не просто вычисляют, а моделируют реальность. То есть просчитывают все возможные варианты развития событий и строят прогнозы. Поэтому с их помощью астрономы и астрофизики воспроизводят самые разные события и процессы во Вселенной.

В марте этого года астрономы из Технологического университета Суинберна (Австралия) и Калифорнийского технологического университета (США) смоделировали на суперкомпьютере эволюцию Млечного Пути. Для этого они использовали все данные о звездных скоплениях в нашей галактике.

Нанокомпьютер, квантовый компьютер и суперкомпьютер: в чем разница?

Все это — вычислительные устройства с выдающимися характеристиками.

Нанокомпьютер — это компьютер микроскопических размеров. Он запрограммирован на определенные химические свойства и поведение. Он может быть очень мощным и высокопроизводительным, но пока что не таким, как суперкомпьютер. В будущем они смогут заменить обычные устройства, так как потребляют намного меньше энергии.

Группа инженеров и ученых из Гарвардского университета и компании Mitre создала простейший нанокомпьютер, который состоит из множества крошечных проводников диаметром 15 нанометров (нанометр = 1 миллиардная метра). Их ядро из германия, а внешняя оболочка — из кремния.

Свой нанокомпьютер есть и у IBM, но уже покрупнее: 1х1 мм. Это полноценный ПК с процессором, памятью и блоком питания. По производительности его можно сравнить с x86-совместимыми процессорами из 1990-х годов. Его можно будет применять для работы с ИИ, сортировки данных, логистики, обнаружения краж.

Квантовый компьютер — это устройство, которое работает по принципам квантовой механики. Он обрабатывает данные не в битах, а в кубитах, которые одновременно равны 0 и 1. В теории, такой компьютер может обрабатывать все возможные состояния одновременно.

Пока что квантовые компьютеры существуют в виде концепций и моделей. Одна из таких принадлежит «Росатому»: проект рассчитан на срок до 2024 года и предполагает финансирование ₽24 млрд.

Какое будущее ждет суперкомпьютеры?

Очевидно, что производительность суперкомпьютеров будет разгоняться до космических цифр, их размеры — уменьшаться, а потребление энергии — сокращаться. Но самое интересное кроется в задачах, которые они смогут решать.

Эксперты считают, что через 15 лет симуляции отойдут на второй план, а машинное обучение позволит суперкомпьютерам выполнять глубокую аналитику данных. В итоге их будут применять везде: от разработки бесконечных аккумуляторов до лекарства от рака.

Источник

Обзор суперкомпьютерных и эксафлопсных вычислений

Раскройте весь потенциал данных в государственном секторе, научно-образовательной сфере и на предприятиях.

Основные выводы:

Суперкомпьютерные вычисления помогают решать сложные и ресурсоемкие задачи в научно-образовательной сфере, государственном секторе и бизнесе для улучшения качества нашей жизни.

Начиная с 2022 года Аргоннская национальная лаборатория станет домом для суперкомпьютера эксафлопсного класса Aurora, одного из первых суперкомпьютеров в США, способного производить 10¹⁸ вычислений в секунду.

Корпорация Intel будет обеспечивать новые технологии, которые позволят этой трехкомпонентной машине одновременно выполнять моделирование и симуляцию, управлять искусственным интеллектом и машинным обучением, а также работать с большими данными и аналитикой.

Суперкомпьютерные вычисления позволяют государственным, научно-образовательным учреждениям, а также предприятиям решать широкий спектр сложных задач, которые требуют использования больших объемов данных и массивных вычислений. Технологические решения должны иметь возможность оптимизации и гибкой настройки под различные рабочие нагрузки, чтобы исследователи могли трансформировать данные в уникальные знания максимально просто. Ассортимент высокопроизводительных вычислительных систем Intel (HPC) обеспечивает результаты в различных вариантах реальных рабочих нагрузок, — от моделирования и симуляции до визуализации и глубинного обучения — как локально, так и в облаке.

Суперкомпьютерные вычисления позволяют государственным, научно-образовательным учреждениям, а также предприятиям решать широкий спектр сложных задач, которые требуют использования больших объемов данных и массивных вычислений. Технологические решения должны иметь возможность оптимизации и гибкой настройки под различные рабочие нагрузки, чтобы исследователи могли трансформировать данные в уникальные знания максимально просто. Ассортимент высокопроизводительных вычислительных систем Intel (HPC) обеспечивает результаты в различных вариантах реальных рабочих нагрузок, — от моделирования и симуляции до визуализации и глубинного обучения — как локально, так и в облаке.

Обзор суперкомпьютерных и эксафлопсных вычислений

Суперкомпьютеры помогают решать задачи в сфере науки, инженерии и бизнеса, которые делают наш мир лучше — от индивидуальных методов лечения рака до прогнозирования климатических изменений и понимания химических процессов большого взрыва. Решение этих сложных и ресурсоемких задач требует больших вычислительных мощностей. По мере увеличения объемов данных, а также с ростом потребности в скоростных вычислениях высокопроизводительные вычислительные системы переходят от суперкомпьютеров до компьютеров эксафлопсной производительности, таких как компьютер эксафлопсного класса Aurora, который ученые из Аргоннской национальной лаборатории планируют запустить в 2022 году. Лаборатории, такие как Аргоннская национальная лаборатория, Ок-Риджская национальная лаборатория и Ливерморская национальная лаборатория, делают высокопроизводительные вычислительные системы доступными для промышленности и научно-образовательного сектора при условии наличия значительных интеллектуальных и экономических преимуществ государственных инвестиций.

Что такое суперкомпьютер?

Суперкомпьютерные вычисления — это форма высокопроизводительных вычислений с использованием огромных баз данных, высокоскоростных вычислений или и того и другого. Команда Hyperion Research относит к суперкомпьютерам любую систему стоимостью более 500 000 долларов США. Суперкомпьютеры содержат от сотен до тысяч узлов, таких как компьютерные рабочие станции, работающих параллельно. У каждого узла есть много процессоров или ядер, которые выполняют команды. Компьютеры взаимодействуют через сеть для обеспечения синхронной работы. Сегодня самые быстрые суперкомпьютеры решают задачи с петафлопсной производительностью — 10 15 вычислений в секунду (а точнее, операций с плавающей запятой в секунду). Но это изменится с приходом эксафлопсных компьютеров, которые в тысячу раз быстрее. Чтобы получить больше информации о самых быстрых суперкомпьютерах в мире, см. TOP500.

Исторически сложилось, что в круг проблем, которые решались с помощью суперкомпьютерных вычислений, входили моделирование и симуляция. Примеры включают изучение сталкивающихся галактик, субатомных свойств атомов или даже проектирование бутылочек с шампунем, которые не бьются, когда падают. Автомобильные производители использовали суперкомпьютерные вычисления, чтобы сократить длительность расчета срока службы машины с пяти до двух лет, сэкономив миллиарды долларов и годы работы за счет уменьшения количества необходимых попыток аэродинамического моделирования. Но суперкомпьютерные вычисления также затрагивают и новые вопросы и даже обнажают новые проблемы, требующие решения.

Что такое эксафлопсные вычисления?

Эксафлопсные компьютеры способны вычислять минимум 10 18 операций с плавающей запятой в секунду, что равняется одному эксафлопсу. Чтобы понять, насколько быстро будет работать компьютер эксафлопсного класса Aurora, представьте, что каждый из почти восьми миллиардов человек, живущих на планете, будет с помощью калькулятора умножать, скажем, 1056,26 на 784,98 каждые 10 секунд. При таких условиях нам потребуется 40 лет для выполнения вычислений, которые суперкомпьютер эксафлопсного класса делает за одну секунду. Это миллиард миллиардов вычислений в секунду, или квинтиллион, для тех, кто привык мыслить огромным числом нулей.

Тенденции в суперкомпьютерных вычислениях

Одним из способов, используемых в суперкомпьютерах для поиска и генерирования новой информации, является обработка и анализ еще более массивных и ценных наборов данных. Таким образом, главные тенденции современных суперкомпьютерных вычислений заключаются в работе с огромным объемом этих наборов данных при внедрении техник искусственного интеллекта, аналитики больших данных и периферийных вычислений.

Искусственный интеллект. Техники искусственного интеллекта позволяют суперкомпьютерам делать логические выводы путем анализа все более крупных наборов данных. Но для искусственного интеллекта также требуется вычислительная мощность, чтобы анализировать все эти данные с большей эксафлопсной производительностью. Ученые смогут задавать вопросы и получать ответы, которые ранее были невозможны.

Аналитика больших данных. Большие данные стали основной движущей силой новых расширенных систем высокопроизводительных вычислений. Сейчас рабочие нагрузки больших данных высокопроизводительных вычислений чаще всего основаны на традиционной симуляции и моделировании. Но в дальнейшем силы технологий и бизнеса, формирующие большие данные, приведут к новым формам конфигураций высокопроизводительных вычислений для накопления знаний, полученных из невероятно больших наборов данных.

Периферийные вычисления. Периферийные вычисления стали продуктивным источником новых наборов данных. Эти наборы данных поступают как из отдельных инструментов, собирающих огромные объемы данных, так и из миллиардов подключенных устройств, разбросанных по всему миру. Например, лидарный телескоп в Андах и радиотелескоп с антенной решеткой площадью в квадратный километр, работающий в Западной Австралии и Южной Африке, генерируют огромные объемы данных. Аналогичным образом устроены умные города, в которых используются многочисленные датчики и камеры для управления дорожным движением и общественной безопасности. Все эти данные позволяют решить проблемы, для которых требуются высокопроизводительные вычисления.

Проблемы суперкомпьютерных вычислений

Проблемы суперкомпьютерных вычислений, особенно при создании таких суперкомпьютеров эксафлопсного класса как Aurora, сводятся к основным трем аспектам: мощности, масштабированию и гетерогенности.

Мощность. Для работы самого быстрого в мире петафлопсного компьютера требуется 28,3 МВт. 1 Хотя ни одна организация, создающая сегодня суперкомпьютеры эксафлопсного класса, не дала конкретные данные, для их работы требуется мощность от 30 до 50 МВт. Объективно 50 МВт хватило бы на обеспечение электроэнергией жилых домов города с населением от 50 000 до 70000 человек. За год стоимость одного мегаватта электроэнергии приблизительно составляет один миллион долларов, то есть снижение энергопотребления остается важным аспектом. Процессоры на базе инновационных микроархитектур обеспечивают масштабируемую производительность и энергоэффективность.

Масштабирование. За последние 30 лет суперкомпьютеры перешли с уникального процессора с одним потоком на несколько ядер и многопоточности на тысячи узлов, работающих вместе. Сегодня разработчики, которые пишут приложение для эксафлопсных вычислений, должны разбивать проблему на множество составляющих, которые в полной мере используют параллельный характер компьютера и гарантируют синхронизацию потоков.

Гетерогенность. В прошлом разработчики писали код только для одного компонента в компьютере: ядерного процессора. Но сегодня обслуживание рабочих нагрузок для высокопроизводительных вычислений и искусственного интеллекта требует тысяч процессорных узлов, содержащих в 10 раз больше процессорных ядер. Разнообразные архитектуры, сочетающие центральные и графические процессоры, а теперь еще и FPGA и другие типы ускорителей, дают возможность разработчику самостоятельно решать, что лучше всего использовать для каждого типа планируемых вычислений. Разработчики не могут написать код всего один раз, так как каждый процессор требует отдельного кода, который должен работать совместно с другими. Но с усложнением алгоритмов и программного обеспечения усложняются и интегрируемые собственные модели программирования, что приводит к зависимости от поставщиков. Межотраслевое приложение oneAPI, унифицированная модель программирования, основанная на стандартах открытого кода, является отраслевой инициативой для обеспечения общих возможностей разработки, ускоряющих работу приложений, повышающих продуктивность и расширяющих использование инноваций.

Источник

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