Ну, чтобы создать самый мощный суперкомпьютер в России, нужно было всего лишь подольше не увозить новый айфон. hardware hpc iks-consulting анализ рынка ии облако россия суперкомпьютер. Компания iKS-Consulting обнародовала результаты исследования российского рынка облачных инфраструктур. Помимо создания компактного мобильного суперкомпьютера специалисты холдинга «Росэлектроника» недавно завершили разработку новой технологии, улучшающей качество связи при передаче цифровой информации по радиоканалам КВ-диапазона.
Очевидный успех
- Собрать суперкомпьютер за полгода
- Показали российский суперкомпьютер для искусственного интеллекта производительностью 400 петафлопс
- AI Новости: Суперкомпьютеры
- Суперкомпьютер «Яндекса» признан самым мощным компьютером России
- Похожие темы
- Представлен российский суперкомпьютер «Тераграф» с уникальной архитектурой | Пикабу
В России создан суперкомпьютер «Жорес»
И, во-вторых, зашкаливает энергопотребление: для петафлопного комплекса - это 5-7 мегаватт, а при приближении на тех же принципах к производительности 10 петафлопс потребуется рядом ставить электростанцию. Это настолько серьезные затруднения, что сейчас весь мир ищет пути их преодоления. В частности, «распараллеливание» вычислений пытаются обеспечить за счет многоядерности процессора. Уже на следующий год Intel обещает ввести 16-ядерный процессор, разрабатывают и 48-ядерные процессоры. А графические платы, которые ранее использовались как игровые приставки, сейчас имеют уже несколько сотен.
Сейчас возникла идея гибридных или гетерогенных компьютеров: не только у нас, но и в Европе, в Китае. В них в одном узле объединены процессоры обычные, общего назначения и графические платы. Однако, оказалось: «сделать математику» для многоядерных процессоров очень сложно - ядра, поскольку их много, «мешают» друг другу. И математикам надо очень крепко подумать, чтобы параллельные вычисления суперкомпьютеров с десятками тысяч компьютерных ядер и выше одинаково эффективно загружали узлы и процессоры системы.
И, к тому же, чтобы при этом выигрыш в счете не терялся в соединительной сети, то есть при перебрасывании процессорами информации другу другу также - проблема современных суперкомпьютеров. Вот так, в Институте прикладной математики РАН, находя свои варианты решений, алгоритмы, то есть создавая «другую математику» - предложили новый тип суперкомпьютера. Не рискованно ли было обращаться с заявкой к премьер-министру? А вдруг с суперкомпьютером не получилось бы?
В течение нескольких лет на скудные средства Программ РАН и Фонда фундаментальных исследований был создан небольшой прототип гибридного компьютера, разработаны базовые алгоритмы и в результате наши ученые поняли: можно браться за суперкомпьютер 100 терафлопс! Вот почему на деньги, выделенные правительством, систему установить удалось, да еще и в короткий срок. За плечами огромный опыт: ведь уже в 50-е годы Институт прикладной математики разработал машину «Стрела». С тех пор этот коллектив всегда считал большие задачи и глубоко понимал связь архитектуры с вычислительными алгоритмами.
Последовали ее модификации. Нельзя не сказать: мотором во всей этой работе были член-корреспондент А. Забродин и академик В. Создание суперкомпьютера К-100 потребовало решения ряда фундаментальных проблем в области алгоритмов и математического обеспечения.
Скажем, когда компьютер включает десять тысяч процессоров и выше, алгоритмы приходят в состояние своеобразного насыщения. Возникают проблемы и с генерацией расчетных сеток сверхбольшого объема, с корректностью исходных методов и моделей. Корректность важна, чтобы понять: когда считаем разного рода неустойчивости, например, турбулентность, то, что именно мы получаем - искусственную «болтанку» или это соответствует реальности?
Обновление такого мощного устройства если и возможно, то затратно настолько, что проще изготовить новый.
Но из чего его изготавливать, если для того, чтобы дойти до того же уровня технологий, которые есть у Nvidia и производить конкурентный аппаратный продукт, России понадобится несколько десятилетий? Увы, серьёзно опоздали россияне! Теперь же надо срочно догонять ушлых западников! Суперкомпьютеры Яндекса: взгляд изнутри Недавно три наших новых GPU-кластера заняли 19, 36 и 40 места в рейтинге суперкомпьютеров Top500.
Это лучшие результаты среди всех участвующих в нём суперкомпьютеров России. Последний год был очень необычным в Яндексе. Мы собрали и запустили три новых GPU-кластера для задач в области машинного обучения. К примеру, теперь именно на них обучаются гигантские нейросетевые модели Поиска, Алисы и других наших сервисов.
Может показаться, что для запуска такого кластера самое сложное — это купить вагон GPU-карточек. В условиях «чипагеддона» это отчасти правда, но нет, самое сложное не в этом. Тут-то и начинается наша история. Пробный подход к снаряду В 2019 году произошла так называемая «революция трансформеров»: был опубликован ряд статей, которые показали, что применение гигантских нейросетей-трансформеров даёт удивительные результаты на задачах анализа текста.
В частности, эти сети очень хорошо подходят для решения задачи ранжирования документов по запросу и для машинного перевода. Более того, их применение не ограничивается сугубо языковыми задачами: трансформерная архитектура позволяет генерировать голос из текста и наоборот, предсказывать действия пользователя и многое другое. В общем, именно трансформеры сейчас определяют качество основных продуктов Яндекса. Если вам интересны детали, коллеги уже рассказывали на Хабре о внедрении этой архитектуры в нашем поиске.
Но проблема была в том, что обучение таких моделей требует огромных вычислительных мощностей. Например, если обучать модель с нуля на обычном сервере, на это потребуется 40 лет, а если на одном GPU-ускорителе V100 — 10 лет. Но хорошая новость в том, что задача обучения легко параллелится, и если задействовать хотя бы 256 тех же самых V100, соединить их быстрым интерконнектом, то задачу можно решить всего за две недели. Сейчас мы такую задачу можем решить за несколько часов, но об этом позже.
Мы попробовали собрать «нулевой» кластер буквально из того, что было под рукой. Результаты замеров показали низкий КПД масштабирования. В попытках понять причину придумали методику оценки, которая не требовала глубокого понимания алгоритма работы конкретного обучения. Достаточно построить график потребления энергии и обмена трафиком в одном масштабе.
Обучение идет повторяющимися итерациями: 1. Каждый GPU получает свой batch и обсчитывает его синяя ступенька 2. Затем GPU обменивается по сети с соседями посчитанными результатами зелёная ступенька 3. GOTO 1 На графике сразу же виден корень проблемы.
Не самый эффективный способ использовать железо, согласитесь. Эксперименты на таком кластере проводить можно, но считать что-то серьёзное — нереально. Поэтому стали собирать новое решение, «расшивая» все узкие места интерконнекта. Попутно столкнулись и с другими сложностями.
Яндекс, в свою очередь, уже много лет живёт в дата-центрах IPv6-only. Фиксы, кстати, выкладываем в опенсорс. Первые кластеры Первый мини-кластер GPU, созданный специально под задачи применения трансформеров c учётом описанных выше узких мест, появился у нас во владимирском дата-центре летом 2020 года. В кластере было 62 узла по 8 GPU в каждом — всего 496 видеокарт.
Казалось бы, сотни видеокарт! Но этого по-прежнему было мало для наших задач, хотя кластер и помог нам начать внедрять трансформеры для улучшения Поиска. Затем в другом нашем ДЦ, в городе Сасово в Рязанской области, появился первый большой кластер. Мы назвали его в честь Алексея Ляпунова — знаменитого математика, чьи работы лежат в основе кибернетики и теории машинного обучения.
Пришлось искать причины и оптимизировать. Коллеги из локального офиса NVIDIA посоветовали потратить ещё несколько дней на замеры производительности, чтобы зарегистрировать кластер в списке Top500. Но в тот момент мы от этого отказались: торопились отдать кластер нашим ML-инженерам, чтобы загрузить его работой уже на новогодние праздники. Тем более, что тогда мы ещё не осознавали никакой практической пользы от замеров.
Логично было распространить этот опыт и на GPU.
Также суперкомпьютер включает 1152 процессора Intel Xeon Platinum 8480C, каждый из которых предлагает 56 ядер. Источник изображения: nvidia. Компания анонсировала его почти год назад и рассказывала подробнее о нём на выставке Supercomputing 2023 в ноябре минувшего года — теперь он готов начать работу. Разработчик отмечает, что Eos способен справиться с самыми большими рабочими нагрузками в области ИИ для обучения больших языковых моделей, рекомендательных алгоритмов, квантового моделирования и многого другого. Суперкомпьютер занимает девятое место в рейтинге TOP500. В то время как корпорации и разработчики по всему миру стремятся задействовать возможности ИИ, Eos становится основным ресурсом, который обещает ускорить путь к приложениям на базе ИИ для каждой организации», — отметила NVIDIA.
Производитель обещает, что новинка обеспечит выдающийся уровень производительности и сможет потягаться с самыми мощными ускорителями вычислений NVIDIA. Источник изображения: Tachyum Разработчик заявляет, что её 192-ядерный чип, выполненный на основе 5-нм технологического процесса, обеспечивает в 4,5 раза более высокую производительность, чем любой другой процессор, предназначенный для вычислительных нагрузок в облачной среде. Кроме того, он до трёх раз быстрее любого GPU, предназначенного для высокопроизводительных вычислений и до шести раз энергетически эффективнее специализированных GPU для ИИ-задач. Tachyum анонсировала чип Prodigy Universal Processor в 2022 году и пообещала с его помощью трансформировать узкоспециализированные ЦОДы в универсальные компьютерные центры, способные обеспечить необходимую вычислительную мощность и эффективность для различных ИИ-нагрузок. В декабре 2023 года компания выпустила видео, показывающее способность Prodigy эмулировать работу в x86-совместимых приложениях. Однако есть одно существенное «но»: несмотря на внушительные цифры производительности и заявления Tachyum, процессоры Prodigy существуют только на бумаге и в виде эмулируемой с помощью FPGA платформы с небольшим количеством ядер. Мы с нетерпением ждём возможности выполнить наше обещание и обязательство по преобразованию обычных центров обработки данных в универсальные вычислительные центры в ближайшем будущем», — заявил генеральный директор и основатель Tachyum Радослав Данилак Radoslav Danilak.
Поскольку в составе Prodigy Universal Processor используются функциональные компоненты, предназначенные для разных типов нагрузок, он может динамически переключаться между вычислительными кластерами, исключая необходимость в использовании разнонаправленного и дорогостоящего аппаратного обеспечения для отдельных типов ИИ-нагрузок в составе вычислительной системы. По крайней мере, так говорится в свежем пресс-релизе компании. Компания заявила, что стоимость такого количества графических процессоров в составе семи серверов Supermicro GPU составит 2 349 028 долларов или в 100 раз больше, чем одна система с Prodigy Universal Processor и 2 Тбайт оперативной памяти DDR5. Tachyum также заявила, что уже планирует разработку более передового универсального процессора Prodigy 2 на базе 3-нм техпроцесса, который получит поддержку интерфейсов PCIe 6. Его планируется выпустить где-то в 2026 году. Источник изображения: westernsydney. Но ему требуются колоссальные вычислительные мощности, и при сохранении нынешней тенденции, когда NVIDIA является единственным поставщиком ИИ-ускорителей, отрасль рискует выйти на энергопотребление, сравнимое с нуждами небольших стран.
При этом человеческий мозг так и остаётся самым совершенным компьютером, потребляющим всего 20 Вт энергии. Это побудило учёных из Университета Западного Сиднея Австралия запустить проект по созданию нейроморфного суперкомпьютера DeepSouth — первой в мире машины, моделирующей импульсные нейронные сети в масштабах человеческого мозга. Смоделированные импульсные нейросети на стандартных компьютерах с использованием графических GPU и многоядерных центральных процессоров CPU слишком медленны и энергоёмки. Наша система это изменит. Как ожидается, DeepSouth будет запущен в апреле 2024 года. Он сможет обрабатывать большие объёмы данных с высокой скоростью, оставаясь меньше других суперкомпьютеров и потребляя гораздо меньше энергии благодаря архитектуре импульсной нейронной сети, говорят учёные. Система является модульной и масштабируемой — она содержит доступное на рынке оборудование, а значит, в будущем её можно будет расширять или, напротив, сокращать для решения конкретных задач.
Цель проекта — приблизить системы ИИ к механизмам работы человеческого мозга, изучить механизмы работы мозга и при благополучном исходе добиться успехов, актуальных в других областях. Примечательно, что другие исследователи подошли к той же проблеме с диаметрально противоположной стороны: недавно американские учёные вырастили ткань человеческого мозга, подключили её к компьютеру и добились впечатляющих результатов. Суперкомпьютер Dojo разрабатывается для обработки больших массивов данных для обучения автопилота для электромобилей Tesla. Источник изображения: Tesla Венкатараманан, возглавлявший проект Dojo в течение последних пяти лет, уволился из компании в прошлом месяце. Питер Бэннон прежде занимал руководящую должность в Apple, а также работал в других технологических компаниях. До нового назначения в Tesla он в течение последних семи лет также занимал руководящие должности. Суперкомпьютер Dojo предназначен для обработки огромных массивов данных, включая видеофайлы, получаемые с камер автомобилей Tesla.
Данные необходимы для обучения специализированного программного обеспечения для автономного вождения. В основе Dojo лежит фирменный чип D1 компании Tesla.
Применять суперкомпьютер планируется для моделирования биологических систем, анализа финансовых потоков в режиме реального времени, для хранения знаний в системах искусственного интеллекта и пр. Чип берёт на себя ту часть вычислительной нагрузки, с которой плохо справляются традиционные процессоры или ускорители. Отмечается, что «Леонард Эйлер» занимает в 200 раз меньше ресурсов кристалла, чем один микропроцессор семейства Intel Xeon. Энергопотребление при этом меньше на порядок.
В россии осуществили сборку нового "суперкомпьютера" из китайских комплектующих!
Поэтому придется сопрягать медленную память обычного ПК с фотонными высокоскоростными средствами обработки информации. Мы занимаемся созданием элементов, которые могут это сделать, при этом не потеряв эффективности. Это, прежде всего, устройства обработки потоков операндов на основе знакоразрядных кодов, ориентированные на последовательную обработку информации старшими разрядами вперед. Поскольку устройств будет много, то суммарная производительность станет гораздо выше, чем у обычного компьютера.
Суперкомпьютер представляет собой специализированную вычислительную машину, значительно превосходящую по своим техническим параметрам и скорости вычисления обыкновенных компьютеров.
В России самый мощный из общественно известных отечесвтенных суперкомпьютеров — "Червоненкис" находится в Сасове Рязанская область. Там же находится и "Ляпунов". Суперкомпьютер "Галушкин" находится во Владимире, а "Кристофари" и "Кристофари Нео" в Москве, в Сколково, следует из данных открытых источников.
Применять суперкомпьютер планируется для моделирования биологических систем, анализа финансовых потоков в режиме реального времени, для хранения знаний в системах искусственного интеллекта и пр. Чип берёт на себя ту часть вычислительной нагрузки, с которой плохо справляются традиционные процессоры или ускорители. Отмечается, что «Леонард Эйлер» занимает в 200 раз меньше ресурсов кристалла, чем один микропроцессор семейства Intel Xeon.
Энергопотребление при этом меньше на порядок.
К примеру, современный процессор на обычном компьютере способен выдавать 350 гигафлопс — это всего 350 миллиардов операций в секунду. Активное развитие технологий в России направлено не только на искусственный интеллект, но и на суперкомпьютеры.
Уже сейчас по суммарной производительности в рейтинге суперкомпьютеров Россия занимает 8 место в мире, по суммарной пиковой производительности — 9 место. По количеству суперкомпьютеров в Top-500 Россия вышла на 9 место в мире — в РФ столько же систем, сколько в Южной Корее.
Самый мощный суперкомпьютер в России
Питание Солнцем Дата-центры и суперкомпьютеры, которые обрабатывают и хранят огромные объемы данных, можно размещать в околоземном космическом пространстве. Это позволит сократить потребление ими электроэнергии и выбросы в атмосферу огромного количества тепла. Для своей работы такие орбитальные комплексы будет использовать солнечную энергию, а передавать информацию на Землю поможет технология космической связи. Баумана Георгий Щеглов. По его мнению, идеальное место для размещения станции — так называемая точка Лагранжа L1. В ней Солнце никогда не перекрывается ни Землей, ни Луной, поэтому генерация энергии батареями не будет прекращаться. К тому же в этой точке гравитации Солнца и Земли примерно равны, поэтому потребуется совсем мало энергии для удержания станции в данной области пространства.
Если сравнивать их с серверами и персональными вычислительными машинами, производительность суперкомпьютеров в 100 тыс. Зачем такая мощность нужна?
Чтобы моделировать, прогнозировать или воспроизводить явления и объекты, моделировать работу разных устройств. Развитие математического моделирования, вычислительных и суперкомпьютерных технологий привело к тому, что посчитать, смоделировать и спрогнозировать сегодня можно практически все. Вычислительный эксперимент во многих случаях на порядки дешевле и точнее натурного, физического. И запустить повторно вычислительный эксперимент также во многих случаях легче. А если в эксперименте что-то не учли, захотели повторить, изменив начальные условия, например распределение нагрузки в автомобиле, то придется разбить еще одну машину. Для вычислительного эксперимента нужно просто заново запустить программу расчета. Да, расчеты обладают большой вычислительной сложностью, но суперкомпьютеры с этой нагрузкой прекрасно справляются. Подобных примеров много.
Чтобы провести натурные испытания авиационных двигателей, нужно затратить много ресурсов, но вычислительный эксперимент тоже показывает очень хороший результат, максимально совпадающий с показателями натурного. Во многих случаях построить физический эксперимент и вовсе нельзя. Чтобы вывести в космос космический аппарат, нужно его создать. Натурный эксперимент провести практически невозможно, а вычислительный вполне доступен. Или процессы глобального изменения климата: математическая модель определит сценарий воздействия человека на окружающую среду, который позволяет достичь определенных целевых параметров без сильного потепления, таяния ледников и т. Провести физический эксперимент и смоделировать климат на ближайшие 50 лет не представляется возможным.
Изображение: minobrnauki. Его можно применять для анализа финансовых потоков в режиме реального времени, для хранения знаний в ИИ-системах, для моделирования биологических систем и в других прикладных задачах.
Исполняющий обязанности директора ИМ СО РАН Андрей Миронов отметил, что новый компьютер способен моделировать объёмные процессы и предсказывать поведение сложных математических систем. Напомним, ранее в Новосибирске была разработана система защиты от дронов.
Шаг в будущее: возможности нового российского суперкомпьютера
В России представили суперкомпьютер «Тераграф», построенный на уникальном отечественном микропроцессоре. Минобрнауки рассказало о новом суперкомпьютере Тераграф на новых микропроцессорах Leonhard. Минобрнауки России сообщило о разработанном в Московском государственном техническом университете (МГТУ) им. Н. Э. Баумана новом российском суперкомпьютере, получившем название «Телеграф».
Сделано в России
Этот суперкомпьютер будет использоваться для различных задач, включая исследования в области искусственного интеллекта ИИ и создание новых инструментов на его основе. Одним из основных направлений его использования будет работа над системами защиты, использующими ИИ. Он будет также задействован в исследованиях в разных областях науки, включая физику, химию, биологию, медицину и другие.
По словам ведомства, речь идет о первых в мире микропроцессоре и суперкомпьютере, в которых на аппаратном уровне реализовали набор команд дискретной математики DISC. Для эффективной и параллельной обработки множеств в МГТУ им. Leonhard берет на себя ту часть вычислительной нагрузки, с которой плохо справляются универсальные арифметические микропроцессоры например, Intel или ARM или графические ускорители. Результаты выполнения команд обработки множеств или графов из микропроцессора Леонард Эйлер направляются в хост-систему для дальнейшего использования в ходе вычислительного процесса», — рассказали в пресс-службе Минобрнауки страны.
В ведомстве также пояснили, что микропроцессору Leonhard нужно в 200 раз меньше ресурсов кристалла, чем одному представителю семейства Intel Xeon. При этом отечественное решение потребляет в 10 раз меньше энергии.
Благодаря параллелизму при обработке сложных моделей данных процессор способен обрабатывать до 120 млн вершин графов в секунду. Что касается системы «Тераграф», то она может работать с графами сверхбольшой размерности — до одного триллиона вершин. Такие графы могут использоваться при анализе больших данных в биоинформатике, медицине, системах безопасности городов, компьютерных сетях, финансовом секторе, при контроле сложного промышленного производства, для анализа информации социальных сетей и во многих других областях.
Но этого по-прежнему было мало для наших задач, хотя кластер и помог нам начать внедрять трансформеры для улучшения Поиска. Затем в другом нашем ДЦ, в городе Сасово в Рязанской области, появился первый большой кластер. Мы назвали его в честь Алексея Ляпунова — знаменитого математика, чьи работы лежат в основе кибернетики и теории машинного обучения. Пришлось искать причины и оптимизировать.
Коллеги из локального офиса NVIDIA посоветовали потратить ещё несколько дней на замеры производительности, чтобы зарегистрировать кластер в списке Top500. Но в тот момент мы от этого отказались: торопились отдать кластер нашим ML-инженерам, чтобы загрузить его работой уже на новогодние праздники. Тем более, что тогда мы ещё не осознавали никакой практической пользы от замеров. Логично было распространить этот опыт и на GPU. Для размещения кластеров выбрали недавно переданные в эксплуатацию модули в дата-центрах Сасово и Владимира. Сами кластеры назвали соответственно «Червоненкис» в честь Алексея Червоненкиса, одного из крупнейших теоретиков машинного обучения и «Галушкин» Александр Галушкин — один из главных исследователей теории нейронных сетей. Размер обусловлен встроенной системой охлаждения. Они связывают GPU для вычислений. Это продиктовано энергопотреблением — до 20 кВт. Cloud, но об этом поговорим в другой раз.
Обратите внимание на отсутствие любых декоративных пластиковых элементов. Зато есть много свободного места, чтобы воздух мог обдувать огромные радиаторы GPU в центре, именно за счёт этого получается экономить электричество на охлаждении. В кластере 199 серверов с GPU — такое количество обусловлено экономической целесообразностью сборки ядра Infiniband по стандартной схеме на 800 портов с использованием 40-портовых 1U HDR-коммутаторов. Двухсотый сервер не имеет GPU в своем составе и используется для управления сетью Infiniband. Это позволило создавать кластеры в два раза большего размера по сравнению с коробочным решением SuperPod. Например, вот так выглядят типичные итерации обучения. О г—Замеры После успешного решения этих и других проблем мы наконец-то получили заветное линейное масштабирование на 152 хостах, доступных на тот момент. Получилось 15,2 петафлопса. Но была одна проблема: пока мы настраивали кластер, закрылось окно подачи в июньский рейтинг. Мы опоздали буквально на одну неделю.
Поэтому решили взять паузу с замерами linpack до осени. За это время мы внедрили все найденные оптимизации на новых кластерах и отдали их пользователям — разработчикам и инженерам внутри компании. Кластер «Ляпунов» решили пока не выводить на обслуживание, потому что он в два раза меньше и у нас не было уверенности, что в нём проявится баг с адаптивным роутингом. Обслуживание означало задержку в расчётах критически важных ML-обучений. Поэтому тоже решили отложить до осени. Первый замер 8 октября мы провели первый замер всех трёх кластеров. ML-инженеры согласились отдать кластеры всего на несколько часов: за это время нужно было сделать несколько прогонов, чтобы подобрать оптимальные параметры. Стало очевидно, что проблема с адаптивным роутингом влияет на него больше, чем мы полагали. Мы решили выводить кластер на обслуживание как можно раньше. Второй замер 19 октября «Ляпунов» был успешно обновлён.
Теперь самое интересное. Это очень круто. В процессе второго замера обратили внимание, что график сети продолжает быть нестабильным. Как выяснилось, проблема в эффекте резонанса мониторинговых сервисов. Третий замер Буквально на прошлой неделе мы закончили монтаж новых стоек — число узлов в кластере «Галушкин» должно увеличиться со 104 до 195. Очень хотелось успеть обновить результат до закрытия окна подачи в Top500, то есть до 7 ноября. Но к этому моменту мы успели подключить и проверить только 136 узлов. Зато у нас уже было гораздо больше опыта, и мы починили проблему с излишним влиянием мониторингов. Поэтому результат получился очень хороший: 16,02 петафлопса. В сумме по трём кластерам вышло 50,3 петафлопса.
В ближайшее время нужно проверить оставшиеся узлы. Нам ещё есть над чем работать, но это уже другая история.
В МГТУ им. Н. Э. Баумана разработали российский суперкомпьютер Тераграф
Новость: Сбербанк запустил второй самый мощный в России суперкомпьютер Christofari Neo, функционирующий на базе чипов Nvidia. Один из пяти самых мощных суперкомпьютеров, которые установлены в российских вузах, находится в Севастопольском государственном университете. Фотонный суперкомпьютер, создаваемый учеными Научно-исследовательского центра супер ЭВМ и нейрокомпьютеров в Таганроге в рамках научной программы НЦФМ, будет работать на частоте в 1 ТГц, или триллион герц.
Самый мощный суперкомпьютер в России
X Международная конференция "Суперкомпьютерные дни в России" проводится в рамках конгресса "Суперкомпьютерные дни в России". Конференция рассчитана на самый широкий круг представителей науки, промышленности, бизнеса, образования, государственных органов. Этот суперкомпьютер разработан на основе передовых технологий, и он войдёт в систему с ведущими научными центрами России. В России создают суперкомпьютер, работающий на частоте 1 трлн герц. Причём в первых реализациях таких гибридных суперкомпьютеров могут потребоваться квантовые сопроцессоры на различных физических платформах для различных алгоритмов. Яндекс рассказал о создании трех мощнейших в России суперкомпьютеров, все они вошли в новую версию мирового рейтинга TOP500, заняв в нем 19-е, 36-е и 40 места. Одним из предназначений суперкомпьютера российского Министерства обороны является моделирование и прогнозирование развития военных конфликтов.
Фотонный суперкомпьютер запатентовали в России
В мировом топе самый производительный суперкомпьютер Яндекса «Червоненкис» оказался в первой двадцатке Суперкомпьютер Яндекса «Червоненкис» занял 19-ю строчку всемирного рейтинга суперкомпьютеров Top500, став самой производительной системой в России и Восточной Европе. Кроме « Червоненкиса », в Top500 вошли ещё два суперкомпьютера Яндекса. Их производительность на момент проведения теста составила 16,02 и 12,81 петафлопса соответственно. Новые суперкомпьютеры Яндекса названы в честь советских и российских учёных, которые внесли вклад в теорию машинного обучения и компьютерные науки. Суперкомпьютер «Червоненкис» в дата-центре Яндекса в Сасове, Рязанская область Яндекс использует суперкомпьютеры, чтобы обучать нейросетевые модели с миллиардами параметров. Такие модели настолько сложны, что для их обучения суперкомпьютер должен работать на пиковой мощности несколько дней, а иногда даже недель, но они позволяют лучше решать целый ряд задач.
Кроме того, система будет поддерживать исследования в различных областях науки, таких как физика, химия, биология, психология, социология, геология и медицина. Помимо научных исследований, суперкомпьютер МГУ-270 будет играть важную роль в образовании и подготовке специалистов в области искусственного интеллекта.
Суперкомпьютер разработали SberCloud и компания Nvidia. Производительность устройства достигает 6,7 петафлопс. Для сравнения, производительность самого мощного суперкомпьютера в мире корпорации IBM составляет 200 петафлопс. Петафлопс — это единица измерения производительности компьютеров. Она показывает сколько операций в секунду может выполнить техника.
Лучшие доклады были отмечены призами. Была вручена премия имени В. Гергеля за лучшие доклады конференции молодых ученых. Новости Прием работ на семинар "Грид-системы из персональных компьютеров" продлен до 12 мая 2024 г.
В современном мире побеждает тот, кто лучше планирует
Например, самый мощный суперкомпьютер в России «Червоненкис» за полгода (с июля по ноябрь) опустился в мировом рейтинге на 3 пункта (еще в июле 2022 года он занимал 22 место). В таблице ниже можно увидеть информацию о российских суперкомпьютерах, представленных в недавнем мировом рейтинге Top500 в июне 2023 года. Президент России Владимир Путин поручил правительству разработать и осуществить реализацию мер, направленных на увеличение вычислительных мощностей отечественных суперкомпьютеров.