Суперкомпьютер MareNostrum, установленный в Barcelona Supercomputing Center, используется для моделирования циркуляции океана. 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.
Суперкомпьютеры
Эксперты отмечают, что такой проект особенно актуален для квантовых компьютеров, которые работают в условиях сверхнизких температур. Однако пока под вопросом рентабельность отправки дата-центра в космос — непонятно, перевесят ли все плюсы проекта существенные затраты на запуск таких станций на орбиту. 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.
Разработка Ростеха предназначена для решения задач молекулярной динамики: создания цифровых моделей веществ и прогнозирования поведения материалов в экстремальных состояниях. Проект реализован специалистами Научно-исследовательского центра электронной вычислительной техники холдинга «Росэлектроника». При этом вычислительные ресурсы суперкомпьютеров крайне востребованы и дорогостоящи.
Сеть «Ангара» успешно решает эти задачи, позволяя сравнительно дешево и в сжатые сроки формировать суперкомпьютеры на основе отдельных вычислительных узлов.
Особенный процессор помогает машине найти неочевидные связи между параметрами объектов в больших массивах информации и подсказывать оптимальные решения многих задач. Суперумный компьютер сможет выявить эффективное лечение. Для чего еще смогут задействовать суперкомпьютер — в материале «Ямал-Медиа». Баумана, рассказал «Газете. Ru» генеральный конструктор проекта Алексей Попов. Суперкомпьютер предназначен для работы с графами — совокупностью объектов и связей между ними на основе параметров объектов, пояснил специалист-исследователь в области машинного обучения компании «Криптонит» Георгий Поляков. В математике объекты называют вершинами, а связи между ними — ребрами.
Например, схема перелетов авиакомпании между городами — это граф. В качестве вершин выступают аэропорты в городах, а в качестве ребер — факт наличия прямого авиационного маршрута между городами», — сказал Георгий Поляков Вычисления с использованием графов позволяют делать качественные прогнозы в сложных системах относительно любых объектов — как человек и влияние лекарств на его организм, так и зерно с его влиянием на стоимость металла. Такие вычисление позволяют найти информацию о событиях с неочевидной взаимосвязью в большом массиве данных. К примеру, можно понять, как связаны несколько людей, как одни банковские транзакции повлияли на динамику других. Построение жестких связей между объектами и их параметрами позволяют сделать качественный прогноз.
В России появится фотонный суперкомпьютер, работающий на частоте 1 триллион герц Но есть проблема — для столь быстрого компьютера нет соответствующей быстрой памяти В России появится очень быстрый суперкомпьютер — фотонный. Мы занимаемся синтезом архитектуры суперкомпьютеров, разрабатываем облик цифровой фотонной машины и вычислительные элементы: арифметико-логические устройства, системы синхронизации и коммуникации. Это наш вклад в общую задачу, которая стоит перед российскими учеными - создание отечественных суперкомпьютеров с производительностью, намного превышающей современный уровень. Илья Левин Однако перед учеными стоит еще несколько проблем, которые предстоит решить.
Ростех создал модульный суперкомпьютер «Фишер» для Российской академии наук
hardware hpc iks-consulting анализ рынка ии облако россия суперкомпьютер. Компания iKS-Consulting обнародовала результаты исследования российского рынка облачных инфраструктур. 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). Интересные новости о суперкомпьютерах и ИИ.
В России представили суперкомпьютер для воссоздания состояния Вселенной после Большого Взрыва
Алексей Попов генеральный конструктор проекта Из чего сделан «Тераграф» «Тераграф» является системой на базе центрального процессора Intel под управлением Linux, к которой подключены три вспомогательных вычислительных модуля — процессоры «Леонард Эйлер» — они выглядят как видеокарты, подключенные к материнской плате. Попов отметил, что для их создания были использованы пустые «болванки» чипов AMD, на которые записали инструкции архитектуры как прошивку, а также ПЛИСы программируемые логические интегральные схемы. Процессоры работают по уникальным алгоритмам, созданным российскими учеными, без них чип нельзя назвать процессором. При необходимости можно создать и российский чип, но пока такой задачи не стоит. Каждый модуль «Леонард Эйлер» имеет 24 ядра с тактовой частотой в 200 МГц. При работе с графами технических характеристик хватает, чтобы обогнать мощнейшие серверные процессы Intel Xeon с частотой 3 ГГц. Еще одним преимуществом процессоров на новой российской архитектуре стали экономичность материалов для их изготовления и энергопотребление.
Эти чипы требуют в 200 раз меньше кремния, чем один микропроцессор Intel Xeon, и потребляют в 10 раз меньше энергии. Все это открывает возможности для использования «Леонард Эйлер». Источник фото: Pixabay Трудности перевода Разработка кажется перспективной, однако на практике ее пока затруднительно использовать, рассказал Попов. По его словам, для работы процессора исходная информация должна быть записана как графы, а в большинстве случаев базы данных систематизированы в табличном формате. Есть несколько вариантов решений этой проблемы.
В математике объекты называют вершинами, а связи между ними — ребрами. Например, схема перелетов авиакомпании между городами — это граф. В качестве вершин выступают аэропорты в городах, а в качестве ребер — факт наличия прямого авиационного маршрута между городами», — сказал Георгий Поляков Вычисления с использованием графов позволяют делать качественные прогнозы в сложных системах относительно любых объектов — как человек и влияние лекарств на его организм, так и зерно с его влиянием на стоимость металла. Такие вычисление позволяют найти информацию о событиях с неочевидной взаимосвязью в большом массиве данных. К примеру, можно понять, как связаны несколько людей, как одни банковские транзакции повлияли на динамику других. Построение жестких связей между объектами и их параметрами позволяют сделать качественный прогноз. Это ценная возможность для любой области деятельности — от банковской сферы и оптовой торговли до криминалистики. Валерий Андреев заместитель гендиректора по науке и развитию компании ИВК, кандидат физических и математических наук Источник фото: Pixabay По словам генерального конструктора проекта, в долгосрочной перспективе такая особенность суперкомпьютера позволит создать цифрового двойника человека, чтобы проводить на нем эксперименты с разными курсами лечения. То есть процессор «Тераграфа» будет предлагать разные решения для решения проблемы — это свойство можно назвать «интуицией», добавил Попов. Представьте, что у вас на компьютере отображаются разные параметры человеческого организма. В программе можно проследить влияние разных препаратов на них, не подвергая опасности пациента. Подобрав оптимальное решение в программе, лечение можно применить к человеку.
Его производительность рассчитана под конкретные задачи, но при необходимости возможности «Фишера» могут быть существенно расширены», — отметил исполнительный директор Госкорпорации Ростех Олег Евтушенко. Суперкомпьютер «Фишер» состоит из 24 вычислительных узлов с 16-ядерными процессорами. В вычислительном кластере используется погружная система охлаждения, обеспечивающая равномерную и энергоэффективную терморегуляцию при любой вычислительной нагрузке. Сеть «Ангара» — это первое российское решение для создания суперкомпьютеров рекордной производительности, вычислительных кластеров для обработки больших данных и расчетов на основе параллельных алгоритмов.
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.
Самый мощный суперкомпьютер будет создан в России
Десятилетие науки и технологий в России Российская наука стремительно развивается. Одна из задач Десятилетия — рассказать, какими научными именами и достижениями может гордиться наша страна. В течение всего Десятилетия при поддержке государства будут проходить просветительские мероприятия с участием ведущих деятелей науки, запускаться образовательные платформы, конкурсы для всех желающих и многое другое.
В МГУ запустили суперкомпьютер «МГУ-270», который «не имеет аналогов среди подобных систем в университетах мира» Система якобы будет «второй-третьей в мире по мощности» В Московском государственном университете им. Ломоносова запустили суперкомпьютер, который не имеет аналогов ни в каких вузах мира. Ректор МГУ некоторое время назад заявлял о том, что «МГУ-270» не имеет аналогов среди подобных систем в университетах мира и является вторым или третьим по мощности среди всех действующих суперкомпьютеров.
Например, схема перелетов авиакомпании между городами — это граф. В качестве вершин выступают аэропорты в городах, а в качестве ребер — факт наличия прямого авиационного маршрута между городами», — сказал Георгий Поляков Вычисления с использованием графов позволяют делать качественные прогнозы в сложных системах относительно любых объектов — как человек и влияние лекарств на его организм, так и зерно с его влиянием на стоимость металла. Такие вычисление позволяют найти информацию о событиях с неочевидной взаимосвязью в большом массиве данных. К примеру, можно понять, как связаны несколько людей, как одни банковские транзакции повлияли на динамику других. Построение жестких связей между объектами и их параметрами позволяют сделать качественный прогноз. Это ценная возможность для любой области деятельности — от банковской сферы и оптовой торговли до криминалистики. Валерий Андреев заместитель гендиректора по науке и развитию компании ИВК, кандидат физических и математических наук Источник фото: Pixabay По словам генерального конструктора проекта, в долгосрочной перспективе такая особенность суперкомпьютера позволит создать цифрового двойника человека, чтобы проводить на нем эксперименты с разными курсами лечения. То есть процессор «Тераграфа» будет предлагать разные решения для решения проблемы — это свойство можно назвать «интуицией», добавил Попов. Представьте, что у вас на компьютере отображаются разные параметры человеческого организма.
В программе можно проследить влияние разных препаратов на них, не подвергая опасности пациента. Подобрав оптимальное решение в программе, лечение можно применить к человеку. Алексей Попов генеральный конструктор проекта Из чего сделан «Тераграф» «Тераграф» является системой на базе центрального процессора Intel под управлением Linux, к которой подключены три вспомогательных вычислительных модуля — процессоры «Леонард Эйлер» — они выглядят как видеокарты, подключенные к материнской плате.
Суперкомпьютеры «Яндекс» вступили в эксплуатацию в конце 2020 — середине 2021 года. Компания «Яндекс» использует свои суперкомпьютеры для обучения нейросетевых моделей. Возможности суперкомпьютеров помогают переводчику «Яндекс» точнее и быстрее переводить с иностранных языков, а «Алисе» поддерживать живой диалог с пользователем.
Ростех создал модульный суперкомпьютер «Фишер» для Российской академии наук
Российские ученые из саровского ядерного центра разработали и запатентовали сверхэкономичный фотонный суперкомпьютер (ФВМ). В отличие от обычных компьютеров, суперкомпьютеры могут использовать продвинутые методы моделирования с высокой точностью прогноза. Что с суперкомпьютерами в России сейчас? Сейчас семь российских суперкомпьютеров входят в мировой рейтинг Топ500. Суперкомпьютер Aurora, который будет развернут в Аргоннской национальной лаборатории, проектируемый компаниями Intel и Cray, обойдется в полмиллиарда долларов. В России разработали первый в мире компьютер на базе отечественной архитектуры «Леонард Эйлер» с «интуитивным» процессором — «Тераграф».
Суперкомпьютер «Яндекса» признан самым мощным компьютером России
Статья Суперкомпьютеры (рынок России), Российские суперкомпьютеры в рейтинге Top500 мира, 2024 Путин поручил нарастить мощность суперкомпьютеров в 10 раз На это нужны миллиарды рублей. Что с суперкомпьютерами в России сейчас? Новый суперкомпьютер представили в Московском государственном университете имени М.В. Ломоносова в начале учебного года. В российском подходе используется иной принцип: все коэффициенты определяются чисто математически. Этот суперкомпьютер разработан на основе передовых технологий, и он войдёт в систему с ведущими научными центрами России.
В современном мире побеждает тот, кто лучше планирует
Московский университет и сегодня остается отечественным лидером в области современных вычислительных технологий. Ввод нового супервычислителя позволит конкурировать с мировыми лидерами, даст новый импульс для решения задач по разработке отечественного программного обеспечения, подготовке высококвалифицированных кадров в области суперкомпьютерных технологий и проведения научных исследований в области искусственного интеллекта». Компьютер с новой архитектурой, основанной на активном использовании графических процессоров, составит единый вычислительный кластер с суперкомпьютером «Ломоносов-2». Суммарная производительность нового суперкомпьютера составит 400 AI Петафлопс. Архитектура компьютерной системы была «вдохновлена» передовыми образцами реализованных проектов суперкомпьютеров в лучших университетах мира, а используемые технологии основаны на практиках и существующих разработках ведущих производителей. Сеть обладает высокой надежностью и характеризуется минимальными задержками. Сеть хранения имеет аналогичные показатели.
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.
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. Суперкомпьютер отличается от обычного высокой вычислительной мощностью.
Ru» сообщили в Министерстве науки и высшего образования РФ , а подробно рассказал генеральный конструктор проекта Алексей Попов. Компьютер предназначен для работы с так называемыми графами. Как объясняет специалист-исследователь в области машинного обучения компании «Криптонит» Георгий Поляков, графы — это совокупность объектов и связей между ними на основе параметров этих объектов. В математике объекты называются вершинами, а связи между ними — ребрами. Например, схема перелетов авиакомпании между городами — это граф. В качестве вершин выступают аэропорты в городах, а в качестве ребер — факт наличия прямого авиационного маршрута между городами», — сказал Поляков. Заместитель генерального директора по науке и развитию компании ИВК, кандидат физических и математических наук Валерий Андреев добавил, что вычисления с использованием графов позволяют делать качественные прогнозы относительно тех или иных объектов в сложных системах: будь то человек и влияние лекарств на его здоровье, или зерно и влияние его цены на стоимость металлов. Например, о том, как связаны между собой несколько людей, о том, как одни банковские транзакции отразились на динамике других и т. Построение жестких связей между объектами и их параметрами позволяют сделать качественный прогноз.
Это ценная возможность для любой области деятельности — от банковской сферы и оптовой торговли до криминалистики», — сказал Андреев. Алексей Попов, генеральный конструктор проекта, говорит, что особенность работы «Тераграфа» c графами в долгосрочной перспективе позволит создавать цифровые двойники людей и проводить на них эксперименты с разными курсами лечения, чтобы подобрать самый эффективный. Процессор, анализируя исходные данные, будет предлагать для курса лечения разные решения. Это свойство устройства он называет «интуицией». В программе можно проследить влияние разных препаратов на них, не подвергая опасности пациента. Подобрав оптимальное решение в программе, лечение можно применить к человеку», — сказал Попов.
Сбербанк сообщил о создании мощнейшего суперкомпьютера в России
В отличие от обычного компьютера, который использует один процессор и решает несколько задач одновременно, суперкомпьютер использует тысячи процессоров и обрабатывает десятки тысяч задач. В 1980-х такие машины занимались сложными вычислениями и широко применялись для решения научных и промышленных задач. Их современные версии используются в совсем разных областях — от математики и медицины до образования и рекламы. В отличие от обычных компьютеров, суперкомпьютеры могут использовать продвинутые методы моделирования с высокой точностью прогноза. В будущем это позволит, например, отказаться от испытаний ядерного оружия и заранее узнавать о потенциальных природных катаклизмах. Раньше при проектировании автомобиля инженеры заставляли его врезаться в стену, чтобы увидеть, насколько хорошо он выдержит удар. Это довольно дорого и требует много времени. Сегодня мы просто создаем компьютерную модель машины и заставляем ее врезаться в виртуальную стену. Систему «Червоненкис» признали самой производительной в России и Восточной Европе.
Сбербанк представил свой первый суперкомпьютер в 2019 году, тогда же машина вошла в TOP500 и стала одной их самых мощных в России. Компания использует свои машины для развития искусственного интеллекта, а также сдает мощности в аренду.
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.
Его пиковая производительность, согласно рейтингу, составляет 2,96 Пфлопс, а производительность на тесте Linpack равняется 2,1 Пфлопс.
На 227-м месте — суперкомпьютер «Ломоносов», пиковая производительность которого оценивается в 1,7 Пфлопс, а производительность на тесте Linpack достигает 901,9 Тфлопс. Оба суперкомпьютера были построены компанией «Т-платформы» и используются в Научно-исследовательском вычислительном центре МГУ им. На 412-й строчке рейтинга находится суперкомпьютер «Политехник РСК торнадо». Производительность компьютера на тесте Linpack достигает 658,1 Тфлопс при пиковой производительности 829,3 Тфлопс. Система работает в Санкт-Петербургском государственном политехническом университете, ее производитель — РСК. В российском топ-50, 27-я редакция которого вышла в сентябре 2017-го, представлены другие данные о мощности этой системы — 716 Тфлопс на Linpack и 1,015 Пфлопс пиковой производительности.
Примечательно, что в ноябре 2016 году российских суперкомпьютеров в топ-500 было пять. Три системы в рейтингах за 2017 год — это самый низкий показатель со времен ноября 2006-го, когда отечественных суперкомпьютеров в топ-500 было всего два. ОИЯИ — это международная межправительственная научно-исследовательская организация. Оргструктура позволяет организации не публиковать информацию на сайте госзакупок, поэтому стоимость суперкомпьютерного проекта неизвестна.
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. 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.