Суперкомпьютер Frontier в Национальной лаборатории Ок-Ридж занял первое место в списке 59 лучших 500 как самый быстрый в мире, достигнув производительности 1,1 экзафлопс. Эта система является первой, достигшей беспрецедентного уровня вычислительной мощности, известного как экзамасштаб , порог квинтиллионов вычислений в секунду.
Frontier имеет теоретическую пиковую производительность в 2 эксафлопса. Или два квинтиллиона вычислений в секунду, что делает его в десять раз более мощным, чем система ORNL Summit. Эта система использует богатый опыт ORNL в области ускорения вычислений и позволит ученым разрабатывать технологии, необходимые для энергетики, экономики и национальной безопасности страны, помогая исследователям решать проблемы государственной важности.
Суперкомпьютер Frontier и вычисления точности
Frontier, суперкомпьютер HPE Cray EX, также занял первое место в списке Green500. Он оценивает энергопотребление и производительность коммерчески доступных суперкомпьютерных систем, достигнув эффективности 62,68 гигафлопс на ватт. Frontier также доминировал в более новой категории – вычислениях смешанной точности, при которых производительность оценивается в форматах. Обычно используемых в искусственном интеллекте – получение результата 6,88 экзафлопс.
Работа над поставкой, установкой и тестированием Frontier началась во время пандемии COVID-19, поскольку перебои с поставками по всему миру привели к перегрузке международных цепочек поставок.
Более 100 членов государственно-частной команды работали круглосуточно. От поиска миллионов компонентов до обеспечения своевременной доставки частей системы. До тщательной установки и тестирования 74 суперкомпьютерных шкафов HPE Cray EX с более чем 9400 узлами на базе процессоров AMD и 90 миль сетевых кабелей.
Эффективный рекордсмен
Общая производительность Frontier, составляющая 1,1 экзафлопс, соответствует более чем одному квинтиллиону операций с плавающей запятой в секунду. Или флопам, согласно измерению High-Performance Linpack Benchmark. Каждый флоп представляет собой возможное вычисление, такое как сложение, вычитание, умножение или деление.
Детальное моделирование, на которое традиционные пользователи HPC полагаются для моделирования таких явлений, как раковые клетки, сверхновые звезды, коронавирусы и атомная структура элементов, требует 64-битной точности.
Алгоритмы машинного обучения обычно требуют гораздо меньшей точности. Иногда 32, 24 или даже 16 бит и могут использовать специальное оборудование в графических процессорах (GPU). На которые полагаются такие машины, как Frontier, для достижения еще более высоких скоростей.
Читайте также: Квантовый компьютер: зачем китайцы создали супергаджет
