Теги → суперкомпьютер
Быстрый переход

Китайцы создали на экзафлопсном суперкомпьютере искусственный интеллект масштаба человеческого мозга

Китайские учёные сообщили о создании искусственного интеллекта на базе суперкомпьютера производительностью свыше одного экзафлопса. Система Sunway OceanLight может оперировать 174 трлн параметров (весовыми значениями), что приближает её к масштабу человеческого мозга.

 Источник изображения: Top500.org/News.cn

Источник изображения: Top500.org / News.cn

В мозге человека и животных за весовые значения отвечают синапсы — места передачи сигналов (контакты) от одного нейрона другому. Передача происходит с помощью химико-биологических процессов, и компьютерный термин «весовые значения» вполне соответствует духу процесса. Заявленная учёными способность OceanLight оперировать 174 трлн параметров условно конкурирует лишь с корой больших полушарий мозга человека, в которых содержится порядка 125 трлн синапсов, но это очень и очень неплохо для изучения ИИ масштаба мозга человека.

Сообщается, что для оптимизации модели ИИ к запуску на экзафлопсном суперкомпьютере потребовалось внести аппаратные изменения в архитектуру системы — провести «аппаратную внутриузловую оптимизацию», как и реализовать «гибридные параллельные стратегии» в беспрецедентных масштабах. А с учётом того, что система OceanLight имеет в основе 42 млн вычислительных ядер, объём проделанной работы просто поражает.

Суперкомпьютер OceanLight стал первым в мире решением с производительностью свыше одного экзафлопса. К сожалению, китайские учёные перестали передавать данные в комитет TOP500 для отслеживания самых производительных в мире систем. Но шила в мешке не утаишь. Данные, так или иначе, просачиваются в прессу и заставляют ожидать удивительных решений.

Китай перестал раскрывать данные о новейших суперкомпьютерах — это снижает ценность мировых рейтингов

Согласно обновлённому рейтингу TOP500 самых мощных компьютеров мира, экзафлопсный барьер был преодолён официально. Но не ищите среди рекордсменов китайские системы. В списке рейтинга их нет, хотя на самом деле они есть и, судя по обрывочным данным, легко опережают «публичных» рекордсменов. Для июньского TOP500 Китай в очередной раз не предоставил данные по самым мощным компьютерам, и это проблема для всех.

 Источник изображения: Shutterstock

Источник изображения: Shutterstock

«Отсутствующие китайские машины влияют на список TOP500 и изменяют историческую информацию, которую передает список», — сказал Джек Донгарра (Jack Dongarra), заслуженный профессор информатики в Университете Теннесси в США.

Начиная с 1993 года, рейтинговая информация о самых мощных суперкомпьютерах мира публиковалась два раза в год. С самого начала Китай активно участвовал в рейтинге. Ситуация стала меняться в последние годы, когда начались торговые трения между США и Поднебесной. Судя по всему, официального запрета «сверху» о предоставлении подобной информации на Запад нет, поскольку ряд китайских организаций продолжает передавать данные для составления рейтинга TOP500.

Также специалисты примерно представляют с какими современными системами работают в Китае. Для спецслужб и людей в теме в этом особых секретов нет. «Мы знаем, что они [новейшие суперкомпьютеры] существуют, и об использовании этих систем были написаны исследовательские работы. Мы понимаем их компетентную производительность, но ничего не было представлено официально», — подтверждает Донгарра.

Согласно свежему рейтингу TOP500, о чём мы на днях рассказывали, официально и публично отметку в 1 Эфлопс в бенчмарке HPL на FP64-вычислениях первым преодолел суперкомпьютер Frontier с устоявшейся производительностью 1,102 Эфлопс при теоретическом пике в 1,686 Эфлопс. Если бы китайцы не секретничали, на первом месте вполне могла оказаться машина Tianhe-3 из Поднебесной с устоявшейся производительностью более 1,3 Эфлопс и пиковой свыше 1,7 Эфлопс. Но у Китая есть и другие машины аналогичного класса.

Более того, ожидается, что уже через три года у КНР будет сразу 10 систем экзафлопсного класса, так что разрыв с США (не в пользу последних) резко увеличится. Для мирового рейтинга суперкомпьютеров отсутствие информации о новейших китайских системах — это серьёзная брешь и снижение конкурентного давления на рынке, считают профильные специалисты. Китай публично не желает открывать карты и при этом владеет полной информацией.

При этом нельзя забывать, что участие в TOP500 сугубо добровольное. Полноценный прогон Linpack на крупных машинах — затея дорогая во всех смыслах. И если для академических структур запуск бенчмарка позволяет в какой-то степени отчитаться о потраченных средствах, то для коммерческих компаний (например, из нефтегазового сектора) это может быть сомнительным удовольствием. Вместе с тем ценность Linpack как единого мерила производительности в последние годы значительно снижается.

Суперкомпьютер Frontier первым в мире показал производительность выше 1 экзафлопса — он построен на AMD EPYC и Instinct

Успехи компании AMD в серверном сегменте рынка была призвана проиллюстрировать новая редакция списка 500 самых производительных суперкомпьютеров в мире. Этот перечень возглавила новая система Frontier, сочетающая 9408 процессоров AMD EPYC и 37 632 ускорителя AMD Instinct MI250x. В совокупности они обеспечивают уровень быстродействия свыше одного экзафлопса, позволяя впервые в истории суперкомпьютеров преодолеть этот символический барьер.

 Источник изображения: AMD

Источник изображения: AMD

По словам представителей эксплуатирующей систему Национальной лаборатории Ок-Ридж, на постоянной основе она способна выдавать до 1,1 экзафлопса, а пиковая производительность достигает 1,686 экзафлопса. Быстродействие Frontier более чем в два раза превышает показатели второго суперкомпьютера в этом списке, а также превосходит суммарную производительность семи последующих систем в новой редакции списка Top500.

 Источник изображения: AMD

Источник изображения: AMD

Удалось Frontier попасть и на вторую позицию списка Green500, который содержит упоминания о самых энергоэффективных суперкомпьютерах. Возглавляет его родственная система Frontier TDS. Высокого соотношения производительности и энергоэффективности удаётся добиться за счёт активного использования графических процессоров в составе ускорителей Instinct MI250x, коих в составе Frontier приходится по четыре штуки на каждый центральный процессор AMD EPYC поколения Milan с 64 ядрами и базовой тактовой частотой 2 ГГц. Компания AMD особенно гордится тем, что её компоненты используются в восьми из десяти самых энергоэффективных суперкомпьютерах мира, а в пределах первой двадцатки она присутствует в семнадцати системах.

 Источник изображения: AMD

Источник изображения: AMD

Frontier использует платформу HPE Cray EX235a и занимает 74 стойки, соединяемые 144 км сетевых кабелей. Применяется жидкостное охлаждение компонентов, что тоже соответствует передовым решениям, используемым в данном сегменте. В минуту через систему прокачиваются более 22 тысяч литров воды, используются четыре насоса мощностью по 350 л.с. каждый и рассчитана на отвод до 40 МВт тепловой энергии. По словам AMD, производительности насосов хватило бы, чтобы наполнить бассейн олимпийского стандарта (50 м) всего за тридцать минут. Каждая стойка весит более 3600 кг, энергопотребление всей системы достигает 21,1 МВт, а объём хранилища измеряется 700 петабайтами. Фактически, Frontier способен за одну секунду выполнять более 1 (1018) квинтиллиона операций с плавающей запятой.

До конца года к вычислительным мощностям Frontier получат доступ первые специалисты, а полномасштабная эксплуатация стартует уже в начале следующего года. В июньскую редакцию списка Top500 вошли 94 системы на основе компонентов AMD, что на 95 % превышает показатели прошлого года. Дебютировавшим недавно ускорителям AMD Instinct MI200 удалось прописаться в семи суперкомпьютерах данного списка.

Tesla обвинила бывшего инженера в краже секретной информации о суперкомпьютере Dojo

Американский автопроизводитель Tesla подал в суд на бывшего инженера Александра Яцкова, обвинив его в краже «конфиденциальной и строго охраняемой» информации, связанной с суперкомпьютерной технологией Project Dojo. В своём иске Tesla обвиняет Яцкова в том, что он перенёс секретную информацию на личный компьютер и отказался её вернуть. Об этом сообщил ресурс Bloomberg.

 Источник изображения: Tesla

Источник изображения: Tesla

Яцков был принят на работу в Tesla в январе в качестве инженера-теплотехника для участия в проектировании систем охлаждения суперкомпьютера Dojo. Он имел доступ к информации о системе охлаждении суперкомпьютера, а также к другой конфиденциальной информации, связанной с проектом. По словам компании, инженер солгал в своём резюме о своём опыте работы и имеющихся навыках. Он также обвиняется в нарушении подписки о неразглашении, которую компании дают все участники проекта Project Dojo, чтобы предотвратить раскрытие или хранение ими конфиденциальной информации. Между тем, Tesla обнаружила, что Яцков отправлял электронные письма с секретной информацией, касающейся проекта, со своего личного адреса электронной почты на свой рабочий почтовый ящик.

Tesla утверждает, что Яцков признал факт хранения секретной информации на своих личных устройствах, когда это вскрылось. После этого Tesla отправила Яцкова в административный отпуск с 6 апреля 2022 года, потребовав от него предоставить компьютер, на который он загрузил секретные данные, якобы удалив их с компьютерных устройств компании. Но инженер передал компании «фиктивный» ноутбук в попытке скрыть улики против себя. В переданном им ноутбуке не содержалось никакой секретной информации. Как утверждается в иске, это было сделано с целью показать, «будто он мог получить доступ только к безобидной информации Tesla, например, к письму с предложением». Второго мая Яцков уволился.

В своём иске Tesla требует от бывшего сотрудника вернуть похищенную информацию, а также возместить нанесенный ущерб.

МГУ получит 2,4 млрд рублей на апгрейд суперкомпьютера «Ломоносов» для исследований в области ИИ

Правительство Российской Федерации решило выделить 2,4 млрд рублей Московскому государственному университету (МГУ), для модернизации аппаратной базы и продолжения исследований в области искусственного интеллекта.

 Источник изображения: Сергей Потапов / pixabay.com

Источник изображения: Сергей Потапов / pixabay.com

Полученные от правительства деньги университет направит на увеличение вычислительных мощностей принадлежащего ему суперкомпьютера «Ломоносов», посредством которого реализуется программа по изучению возможностей ИИ. Данная система была создана в 2009 году и в своё время занимала 12 место в рейтинге самых мощных суперкомпьютеров мира.

Транш в размере 2,4 млрд руб. будет направлен в МГУ в соответствии с распоряжением (PDF), которое подписал премьер-министр Михаил Мишустин. Издание «Коммерсантъ» также напомнило, что средства на реализацию этих целей выделяются уже не впервые — в декабре прошлого года МГУ уже получил 1,8 млрд руб.

Ранее стало известно, что на базе МГУ создаются научно-производственные кластеры «Инжиниринг» и «Нанотех». Первый ориентирован на работу в области робототехники, специальных технологий, технологий энергосбережения и эффективного хранения энергии, а также центром прототипирования. Второй будет направлен на работу с новыми материалами; сторонние компании смогут получать здесь доступ к «чистым» комнатам, а также аналитическому, ростовому и нано-литографическому оборудованию.

NVIDIA выпустила Jetson AGX Orin — самый компактный ИИ-суперкомпьютер в мире, для разработчиков автопилота, роботов и не только

Компания NVIDIA сообщила о доступности комплекта для разработчиков Jetson AGX Orin. Это, как утверждается, самый компактный, производительный и энергоэффективный ИИ-суперкомпьютер в мире. Решение предназначено для построения автономных машин, передовых роботов, встраиваемых систем, а также edge-устройств.

 Источник изображения: NVIDIA

Источник изображения: NVIDIA

Оснащение включает 32 Гбайт оперативной памяти LPDDR5 и флеш-модуль eMMC 5.1 вместимостью 64 Гбайт. Присутствуют ускоритель компьютерного зрения PVA v2.0 и два ускорителя глубокого обучения NVDLA v2.0.

Заявленное быстродействие достигает 275 трлн операций в секунду. Это в восемь раз больше по сравнению с Jetson AGX Xavier. Возможно декодирование видеоматериалов в формате до 8K со скоростью до 30 кадров в секунду. Кроме того, поддерживается кодирование двух потоков 4K со скоростью до 60 кадров в секунду.

Цена комплекта для разработчиков NVIDIA Jetson AGX Orin составляет $1999. Коммерческие модули станут доступны в четвёртом квартале по цене $399.

Российские учёные доказали, что миллион смартфонов способен эффективно заменить суперкомпьютер

Учёные НИТУ «МИСиС» в журнале Communications in Computer and Information Science опубликовали результаты исследований, которые доказывают способность миллиона распределённых по миру смартфонов достичь уровня производительности отдельного суперкомпьютера. При этом совместная работа не будет оказывать заметного влияния на повседневное использование смартфонов людьми — вычисления будут проходить в то время, когда смартфоном не пользуются.

 Источник изображения: НИТУ «МИСиС»

Источник изображения: НИТУ «МИСиС»

«Наша работа посвящена использованию мобильных устройств в качестве поставщиков вычислительных ресурсов. Основная идея проекта заключается в использовании простаивающих вычислительных ресурсов мобильных устройств для различных расчетов, без ущерба для их прямого назначения. Для этого необходима серия различных вычислительных экспериментов для изучения поведения грид-системы, состоящей из разнородных устройств с разной процессорной архитектурой и разными операционными системами, с последующей настройкой различных параметров проекта», — рассказал соавтор работы, доцент кафедры инженерной кибернетики НИТУ «МИСиС» Илья Курочкин.

Учёные провели серию таких экспериментов, используя в качестве основы открытую платформу BOINC (Berkeley Open Infrastructure for Network Computing). По понятным причинам эксперимент крайне сложно было провести на смартфонах непричастных непосредственно к эксперименту пользователей, поэтому все данные получены на специально развёрнутой тестовой мобильной распределенной системе. В ходе опытов была найдена конфигурация, которая позволила как сократить время проведения вычислительных экспериментов, так и увеличить процент загрузки устройств и снизить процент просроченных задач.

В целом предполагается объединение персональных устройств от смартфонов и планшетов до компьютеров, когда они либо стоят на зарядке (это также относится к ноутбукам), либо заряжены на 80-90 % и при этом имеют доступ к Wi-Fi. Правильно подобранные параметры распределённой системы могут как повысить уровень использования мобильников для решения задач без существенного влияния на заряд батареи, так и значительно сократить время расчёта всего эксперимента. По результатам исследования были составлены рекомендации и предложены параметры прототипа мобильной грид-системы, которая будет эффективно работать с различными типами персональных устройств.

Самый большой в мире «процессор-мозг» помогает раскрывать тайны генетики

Британская фармацевтическая компания GSK воспользовалась возможностями самого большого в мире процессора компании Cerebras для изучения процессов эпигеномики — функции, контролирующей экспрессию генов или её отсутствие, и понимание того, в каких клетках происходят те или иные генетические изменения. Раскрытие механизмов эпигеномики поможет найти лекарства от множества неизлечимых болезней, с чем ИИ на новых системах могут справиться лучше человека.

 Источник изображения: tomshardware.com

Источник изображения: tomshardware.com

Процессор Cerebras WSE-1 (16 нм) и новейший WSE-2 (7 нм) — это невообразимые до недавнего времени решения, каждый из которых изготавливается целиком из одной 300-мм кремниевой пластины. Небольшой кластер из таких процессоров способен обслуживать ИИ-модели, сравнимые по возможностям с мозгом человека. Добавьте к этому, например, базу данных по генетике, и на выходе получится система, которая способна проанализировать такой объём данных, который один человек и даже большие коллективы учёных в обозримом масштабе времени не смогут осознать.

Компания GSK воспользовалась для анализа генома и его динамики во времени системой на первом поколении процессоров Cerebras и ждёт систему второго поколения в третьем квартале этого года. Сообщается, что с помощью системы CS-1 процесс обучения EBERT (перепрофилированной нейросетевой модели BERT или «эпигеномной» BERT) занял 2,5 дня по сравнению с 24 днями на 16-узловом кластере GPU. Новая система, как ожидается, удвоит скорость обработки данных.

 Источник изображения: tomshardware.com

Источник изображения: tomshardware.com

Исследователи утверждают, что после обучения EBERT «достигла наивысшей точности предсказания на четырёх из 13 наборов данных в промышленном эталоне под названием ENCODE-DREAM». Модель заняла третье место в общем рейтинге, и исследователи говорят, что результаты «очень многообещающие».

Проблема в том, что эпигеном человека огромен и требует колоссальных вычислительных ресурсов для моделирования или изучения на высоком уровне с помощью обычных методов. ИИ даёт возможность сократить этот путь. Предыдущие исследования дали достаточно реальных примеров влияния эпигеномики, чтобы научить компьютер делать то же самое на базе модели. Затем эта модель может быть использована для прогнозирования множества важных биологических процессов.

Квантовое превосходство китайского квантового компьютера тоже оказалось мифом

Миф о достижении квантового превосходства современными квантовыми системами рушится на глазах во всех частях света. Ранее о достижении квантового превосходства сообщила Google и была посрамлена китайскими учёными, а сегодня миф о квантовом превосходстве китайского квантового компьютера разрушила компания Hewlett Packard с группой учёных. Оптимизация классических алгоритмов может решить задачу за 73 дня вместо прогнозируемых китайцами 600 млн лет.

Напомним, в ноябре 2020 года физики из шанхайского Китайского университета науки и технологий (USTC) на собственном квантовом компьютере Jzhāng реализовали эксперимент по отбору проб гауссовских бозонов (Gaussian Boson Sampling). Квантовая система Jzhāng за 200 секунд отобрала 76 фотонов, тогда как классическому суперкомпьютеру на это потребовались бы миллионы и даже миллиарды лет.

Задача по отбору проб гауссовских бозонов считается классической узкой задачей для определения квантового превосходства над классическими компьютерами. Специалисты HPE вместе с учёными Бристольского университета и Имперского колледжа Лондона взялись доказать, что современные суперкомпьютеры способны справиться со специфическими квантовыми задачами.

Оптимизировав алгоритм для запуска на суперкомпьютере GW4 Isambard и другом суперкомпьютере HPE, который был использован в качестве тестовой системы, исследователи пришли к выводу, что система Fujitsu Fugaku на процессорах с архитектурой Arm могла бы решить задачу по отбору проб гауссовских бозонов за 73 дня вместо ожидаемых 600 млн лет, как считали китайские экспериментаторы. Классические компьютеры рано сбрасывать со счетов, уверены в компании HPE, они вполне подходят даже для решения квантовых задач. Также подобные эксперименты позволяют найти настоящие квантовые задачи, которые окажутся не по плечу классическим компьютерам. Разрушая мифы, учёные приблизятся к кругу настоящих проблем.

Meta* представила суперкомпьютер на 6080 ускорителях NVIDIA A100 — он научит ИИ думать как человек

Компания Meta* объявила о создании AI Research SuperCluster (RSC) — нового суперкомпьютера, предназначенного для работы с задачами искусственного интеллекта. По утверждению компании, он скоро станет самым быстрым в мире. Суперкомпьютер стал результатом почти двух лет работы, часть которой велась удалённо в разгар пандемии коронавируса.

 Источник изображения: ***

Источник изображений: Meta*

Работа над суперкомпьютером возглавлялась командами искусственного интеллекта и инфраструктуры Meta*. В проекте принимали участие несколько сотен специалистов, в том числе и сотрудники таких компаний, как NVIDIA, Penguin Computing и Pure Storage. Meta* сообщила, что её исследовательская группа в настоящее время использует суперкомпьютер для обучения моделей искусственного интеллекта обработке естественного языка и компьютерному зрению для исследований. Цель состоит в том, чтобы расширить возможности обучаемых моделей с более чем триллионом параметров, используя наборы данных размером до эксабайта, что примерно эквивалентно 36 тысячам лет видео в высоком качестве.

«Опыт, который мы создаём для метавселенной, требует огромных вычислительных мощностей, а RSC позволит создавать новые модели ИИ, которые могут учиться на триллионах примеров, понимать сотни языков и многое другое», — заявил генеральный директор Meta* Марк Цукерберг (Mark Zuckerberg).

Meta* сообщает, что на данный момент её новый суперкомпьютер состоит из 760 систем NVIDIA DGX A100, которые в сумме содержат 6080 ускорителей вычислений NVIDIA A100, что ставит его на пятое место в рейтинге самых быстрых суперкомпьютеров мира. Для связи кластеров используется NVIDIA Quantum на InfiniBand с пропускной способностью 200 Гбит/с.

По словам Meta*, к средине лета, когда RSC будет полностью достроен, он будет содержать около 16 тысяч графических процессоров NVIDIA A100, что сделает его самым быстрым суперкомпьютером для задач искусственного интеллекта в мире. Сообщается, что он сможет обрабатывать до 16 Тбайт данных в секунду. Компания отказалась раскрывать местоположение компьютера и стоимость проекта.

Искусственный интеллект обычно требует, чтобы компьютер одновременно выполнял огромное количество низкоточных вычислений. Для этой задачи очень хорошо подходят графические процессоры, имеющие тысячи вычислительных ядер, работающих одновременно. Обычные суперкомпьютеры оптимизированы для высокоточных операций, в то время как ИИ-компьютеры работают с гораздо более низкими уровнями точности, что позволяет существенно повышать скорость вычислений, не влияя на конечные результаты. Высокопроизводительная инфраструктура, такая как суперкомпьютер. необходима для обработки тех объёмов данных, которыми располагает Meta*.

Сообщается, что суперкомпьютер Meta* используется в исследовательских целях, и вряд ли продукты на его основе появятся в ближайшие годы. Предполагается, что цель компании состоит в том, чтобы создать модели ИИ, способные работать как человеческий мозг и даже обеспечивать контекстуальное понимание ситуаций. Они смогут работать на сотнях языков, анализировать текст, изображения, видео и разрабатывать инструменты дополненной реальности. Эта технология поможет Meta* проще и более точно выявлять вредоносный контент, а также даст исследователям компании возможность разработать модели ИИ, которые смогут мыслить как человек и предложат богатый многомерный опыт в метавселенной.


* Внесена в перечень общественных объединений и религиозных организаций, в отношении которых судом принято вступившее в законную силу решение о ликвидации или запрете деятельности по основаниям, предусмотренным Федеральным законом от 25.07.2002 № 114-ФЗ «О противодействии экстремистской деятельности».

Новая статья: OceanLight и Tianhe-3: экзафлопс в восточном стиле

Данные берутся из публикации OceanLight и Tianhe-3: экзафлопс в восточном стиле

Китайский экзафлопсный суперкомпьютер окончательно похоронил миф о квантовом превосходстве Google

В пятницу старейшая и крупнейшая международная организация в области компьютеров — Ассоциация вычислительной техники (ACM) — присудила премию Гордона Белла команде разработчиков китайского суперкомпьютера Oceanlite на базе нового поколения чипов Sunway (ShenWei). Премия Гордона Белла ежегодно присуждается за выдающиеся достижения в области высокопроизводительных вычислений. Китайцы заслужили её за развенчание мифа Google о квантовом превосходстве.

По сообщениям китайских СМИ, суперкомпьютер Oceanlite с более чем 10 млн вычислительных ядер достиг производительности 4,4 Эфлопс. Согласно другим источникам, производительность системы достигает 4,4 Эфлопс при вычислениях половинной точностью (FP16). Устоявшаяся производительность Oceanlite на 42 млн ядер или более составляет 1,05 Эфлопс, а пиковая — 1,3 Эфлопс (в HPL). В любом случае экзафлопсный барьер в вычислениях преодолён Китаем на практике, к чему американцам ещё предстоит прийти в новом году или несколько позже.

Но лауреатом премии Гордона Белла система Oceanlite стала не за преодоление экзафлопсного барьера, хотя это само по себе революционное событие в истории человечества. Новый китайский суперкомпьютер окончательно похоронил миф Google о достижении 53-кубитовой системой Sycamore так называемого «квантового превосходства», когда обычные суперкомпьютеры на десятки тысяч и даже миллионы лет отстают от квантовых систем при решении определённых задач.

Ранее Google заявляла, что Sycamore решил специфическую задачу за 200 секунд, на что самому быстрому современному суперкомпьютеру IBM Summit потребовалось бы 10 000 лет. Китайская система Oceanlite, как сообщается, решила задачу Google за 304 секунды. Всё благодаря умелому использованию ресурсов суперкомпьютера, что и было отмечено жюри.

 Источник изображения: HPC Wire

Источник изображения: HPC Wire

Премии Гордона Белла за 2021 год за «достижение моделирования в реальном времени случайной квантовой цепи с помощью нового суперкомпьютера Sunway» удостоились 14 китайских учёных из Чжэцзянской лаборатории, Университета Цинхуа, Национального суперкомпьютерного центра в Уси и Шанхайского исследовательского центра квантовых наук. «Заявление Google о квантовом превосходстве, которое означает абсолютное преимущество технологии квантовых вычислений, больше не выдерживает критики», — заявил один из разработчиков Oceanlite.

На выполнение самого известного алгоритма моделирования произвольной случайной квантовой схемы (семплинг выходного распределения случайных квантовых схем) в конфигурации 10×10(кубитов)×(1+40+1)(глубина) с устойчивой производительностью в 1,2 Эфлопс FP32 или 4,4 Эфлопс FP16 время выборки сократилось до 304 секунд, вместо заявленных Google 10 000 лет.

Семь суперкомпьютеров из России оказались среди 500 самых мощных систем мира — лидер на 19 месте

В рейтинг самых мощных в мире суперкомпьютеров TOP500, опубликованный в понедельник, попали семь российских машин. Самое высокое место в списке занял суперкомпьютер «Яндекса» под названием «Червоненкис» — он занял 19 позицию. Помимо него среди 50 самых мощных суперкомпьютеров оказались ещё две машины «Яндекса»: «Галушкин» и «Ляпунов», которые заняли 36 и 40 места соответственно.

 Источник изображения: DR

Источник изображения: DR

«Яндекс» использует суперкомпьютеры для обучения нейросетевых моделей, которые работают с миллиардами параметров. По словам «Яндекса», вычислительная мощь суперкомпьютеров играет решающее значение в работе таких сервисов, как «Переводчик», «Поиск» и «Алиса». «Ляпунов» был запущен в конце 2020 года, а «Червоненкис» и «Галушкин» используются с лета этого года. Суперкомпьютеры «Яндекса» вошли в список 500 самых производительных вычислительных решений впервые.

Ещё в рейтинге самых мощных суперкомпьютеров мира на 43 и 72 местах соответственно оказались машины «Кристофари Neo» и «Кристофари», созданные SberCloud. «Сбер» сообщает, что использует суперкомпьютеры для обучения ИИ, а также для создания и развития сервисов своей экосистемы.

На 241 месте расположился суперкомпьютер МГУ «Ломоносов», который некогда был самым мощным российским суперкомпьютером. Последним среди российских компьютеров в рейтинге стал MTS Grom, о запуске которого МТС объявила ранее в этом году. У него 294 место.

Что касается лидеров рейтинга, первое место занял японский Fugaku. Вторая и третья позиции принадлежат американским Summit и Sierra. Большинство суперкомпьютеров в рейтинге приходятся на Китай и США — 173 и 150 соответственно. Подробнее о свежем рейтинге TOP500 можно узнать здесь.

В России хотят создать аналог чипов NVIDIA Jetson Xavier для суперкомпьютеров — открыт тендер на 7,6 млрд рублей

На портале госзакупок Минпромторг опубликовал тендер на 7,6 млрд рублей на разработку новой многопроцессорной системы на кристалле на базе российской архитектуры NeuroMatrix (принадлежит АО НТЦ «Модуль»), пишет «Коммерсант». Победителя конкурса планируют выбрать в декабре. Платформа должна лечь в основу суперкомпьютера, который будет применяться для решения различных спектров задач.

 Источник изображения: NVIDIA

Источник изображения: NVIDIA

«Разрабатываемая микросхема не имеет отечественных и прямых зарубежных аналогов и представляет собой косвенный аналог микросхемы американской NVIDIA Jetson Xavier», — говорится в описании тендера.

Выбранный по итогу конкурса подрядчик должен будет до 30 ноября 2025 года выпустить первую партию продукции. В документе также указывается, что новая система должна обладать «нейросетевым ускорителем, содержащим не менее восьми нейропроцессорных ядер».

Издание «Коммерсант» обратилось за комментариями в Минпромторг, где ему разъяснили, что разработка будет предназначаться для решения широкого спектра задач, где необходимо использование высокопроизводительных вычислений. В частности, её планируется применять в задачах, связанных с нейросетевой обработкой данных при построении систем оборонного назначения, таких как распознавание образов, умные транспортные средства (беспилотные автомобили, БПЛА, системы помощи водителю), умные объекты, системы предиктивной безопасности, медицинские системы автоматической диагностики, роботизированные системы, как промышленного, так и иного назначения (машинное зрение, позиционирование, управление и другие задачи).

В НТЦ «Модуль» от комментариев отказались до выявления победителя конкурса, заключения контракта с Минпромторгом и соглашения с победителем конкурса на использование архитектуры NeuroMatrix.

Как отмечают эксперты, идея Минпромторга способствует технологической независимости страны, однако для востребованности российского решения созданием одной аппаратной платформы дело не должно ограничиваться. Также потребуются огромные инвестиции в создание софтверной экосистемы для него.

Американцы проапгрейдили цифрового двойника Земли для моделирования климата — скорость обработки выросла в два раза

В конце сентября в США была представлена вторая версия проекта Energy Exascale Earth System Model (E3SM), представляющая собой цифрового двойника Земли для моделирования климата. Модель E3SMv2 стала работать в два раза быстрее на том же оборудовании, что и раньше. Это позволит повысить точность прогнозов за счёт уменьшения сетки моделирования без привлечения к работе дополнительных мощностей суперкомпьютеров.

 Источник изображения: LLNL

Источник изображения: LLNL

Первая версия программы (E3SMv1) была представлена в 2018 году. За это время она зарекомендовала себя как надёжный инструмент для предсказания климатических изменений. Новую версию, кстати, учёные уже прогнали на тысячи лет вперёд и собираются устремиться в ещё более далёкое будущее.

Глобальные предсказания важны, но анализ текущей ситуации и краткосрочные прогнозы также жизненно необходимы, особенно с учётом сильных климатических качелей в США. Новая версия программы позволяет уменьшить сетку региональной модели в районе Северной Америки до 25 км со 100 км на остальной карте мира, что в разы повышает детальность прогнозов для территории США. При этом в модель включена глобальная атмосфера с шагом сетки 100 км. Разработчики подчёркивают, что новая версия стала не только точнее, но и быстрее, что важно для экономии энергии на подобные очень и очень энергозатратные исследования.

«E3SMv2 позволяет нам более реалистично моделировать настоящее, что дает нам больше уверенности при моделировании будущего, — сказал Дэвид Бадер (David Bader), ученый LLNL и руководитель проекта E3SM. — Увеличение вычислительной мощности позволяет нам добавлять больше деталей к процессам и взаимодействиям, что приводит к более точным и полезным симуляциям, чем в предыдущей версии».

Земля, с ее бесчисленными взаимодействиями компонентов атмосферы, океанов, суши и льда, представляет собой чрезвычайно сложную систему для исследования. Моделирование земной системы включает в себя решение приближенных физических, химических и биологических управляющих уравнений на пространственных сетках с разрешением настолько мелким, насколько позволяют вычислительные ресурсы. Фактически модель E3SMv2 позволила «бесплатно» повысить детализацию расчётов.

window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥