Президент России Владимир Путин поручил российскому правительству проработать меры, направленные на наращивание вычислительных мощностей суперкомпьютеров в стране. все самое важное и интересное из отрасли связи, IT и телекоммуникаций. В рейтинг самых мощных суперкомпьютеров в мире вошли семь машин из России. Он стал первым суперкомпьютером, созданным на основе российской коммутируемой сети «Ангара». 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.
Microsoft и OpenAI построят ИИ-суперкомпьютер Stargate за $100 миллиардов
Но только если самим не развалиться в процессе осуществления этой исторической миссии, как то случилось с СССР. Поэтому гораздо интереснее выглядят подсчеты рейтинга национальной безопасности. Здесь учитывается 26 показателей в 6 «весовых» категориях: экономика 0,232 , наука 0,205 , финансы 0,197 , уровень жизни 0,194 , вооруженные силы 0,112 , ресурсы 0,060. Вот что получилось. Комментировать тут, собственно, особо нечего. Судя по местам в двух рейтингах, национальной силы у нас гораздо больше, чем национальной безопасности. Причем последней отнюдь не прибывает. И тут в докладе начинается самое интересное: сравнение отдельных факторов, которые, согласно подсчетам, укрепляют нашу национальную безопасность или, наоборот, угрожают ей.
В такой последовательности и даем их. Они в целом делятся на три блока. Первый блок отражает сферы, где Россия занимает приличные места в первой десятке. Это показатели, в основном связанные с реальным производством, что радует. Второй блок — это показатели, которые хоть и не угрожают национальной безопасности, но и особо не укрепляют ее. Наконец, третий блок: это то, что находится за допустимыми для уважающей себя державы пределами.
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.
Ну, и во-вторых, предварительные расчеты показывают, что эксплуатация большого суперкомпьютера Сколтеха сможет выйти на безубыточность: «Все наши проекты ориентированы на создание новых технологий, на взаимодействие с индустрией, поэтому уж затраты на электричество мы точно окупим. Я перешел в Сколтех из Глазго, где был директором вычислительного центра Западной Шотландии. У нас было несколько сотен пользователей, которые за несколько лет получили грантов и контрактов на сумму в двадцать с лишним раз большую, чем изначальные вложения в суперкомпьютерную инфраструктуру. Мы работали в консорциуме с пятью университетами и десятками компаний, и электричество окупали. Думаю, то же самое будет и здесь. Идея заключается в том, что мы активно взаимодействуем с компаниями, как внутри периметра «Сколково» — это наш первый приоритет, - так и за его пределами», - комментирует он. При этом Максим Федоров не склонен абсолютизировать возможности суперкомпьютера. По его мнению, человечество еще бесконечно далеко от создания машины, которая приблизилась бы по интеллектуальным способностям к мозгу человека. Полуслепой Кеплер смог на основании наблюдений Тихо Браге вывести законы движения планет, которых сам никогда не видел. В этом отношении возможности машины не превышают способностей насекомого, правда, — «очень специализированного насекомого», как выражается профессор. Такого, например, как стрекоза. До сих пор непонятно, как стрекозам удается достигать такой точности перехвата более 95 процентов при небольшом объеме мозга. Эволюция этого вида насекомых привела к созданию уникальной комбинации эффективного зрительного аппарата большие фасеточные глаза и специализированного «бортового компьютера» мозг стрекозы управляющего полетом стрекозы и предугадывающим движения ее добычи; современные технологии еще далеки от такого совершенства. Вообще насекомые — специалисты, они свои задачи выполняют очень хорошо. Только сейчас мы начинаем понимать механизмы полета насекомых. Посмотрите, насколько мало они тратят энергии на достаточно дальние пролеты! Если бы мы могли достигать такой же энергоэффективности, как у насекомого, у нас давно бы уже летали микродроны в огромном количестве; но пока нам о такой энергоэффективности остается только мечтать. Более того, до самого последнего времени загадкой являлось то, как многим насекомым например, шмелям вообще удается отрываться от земли: маленькие крылышки, небольшие мускулы… А все дело в том что у них крылья движутся по весьма нелинейной траектории, которая позволяет увеличить подъемную силу крыла по сравнению с прямым махом почти на порядок. И опять здесь большую роль играет «бортовой компьютер» насекомого, его мозг, который адаптивно рассчитывает требуемую траекторию взмаха крыла с потрясающей быстротой порядка миллисекунды. Так что нам есть еще чему поучиться у насекомых в плане специализированных вычислений и создания автоматизированных систем управления …» «Всё — яд, и всё — лекарство» Мощный суперкомпьютер нужен, чтобы заглянуть туда, куда иначе заглянуть невозможно, утверждает профессор Федоров: «Мы знаем о недрах Земли меньше, чем мы знаем о космосе. А все потому, что пока? Нашим «телескопом» является математическое моделирование. То же касается и глубин океанов. Директор Центра Сколтеха по научным и инженерным вычислительным технологиям для задач с большими массивами данных Максим Федоров. И то же можно сказать о различных исторических событиях. Например, когда в Глазго я заведовал суперкомпьютерным центром, мы участвовали в проекте Школы Искусств Глазго по детальной реконструкции известной битвы англичан и шотландцев при Бэннокбёрне 1314 года. Сейчас детальная компьютерная анимация этой битвы, созданная с помощью нашего суперкомпьютера, является частью экспозиции в историческом музее, расположенном неподалеку от места событий. В ходе проекта выяснилось, что решения, которые принимал вождь шотландцев во время сражения, были единственно верными; не получилось найти другой стратегии, которая привела бы к победе, - это к вопросу о мощи человеческого интеллекта. С помощью суперкомпьютера можно реконструировать исторические события, исторические здания — как они выглядели пятьсот, тысячу лет назад. Можно реконструировать всевозможные тектонические явления». Это, прежде всего, нефтегазовая область, в частности решение обратных задач сейсмологии — фактически, разведка полезных ископаемых здесь как раз уместна аналогия с телескопом, позволяющим заглянуть внутрь Земли. Новые материалы. Так, в Центре Сколтеха по Электрохимическому Хранению Энергии профессор Артем Оганов с помощью математического моделирования исследует свойства веществ при сверхвысоких давлениях. Эксперимент при таких давлениях очень дорог и небезопасен; нужно иметь уверенность в том, что из этого эксперимента что-то получится. Своей работой профессор Оганов фактически торит тропу для экспериментаторов. В этом же центре [Электрохимического Хранения Энергия] группа под руководством Андрея Жугаевича ведет активные исследования по применению суперкомпьютерных технологий для конструирования новых материалов и устройств для преобразования и хранения энергии. Биоактивные вещества в силу своей природы обладают токсичностью.
Самые интересные проекты, открытия и исследования, а также информация о конкурсах и мероприятиях в вузах и научных центрах России в одном удобном формате. Будьте в курсе событий Десятилетия науки и технологий! Десятилетие науки и технологий в России Российская наука стремительно развивается.
Другие новости
- Представлен российский суперкомпьютер «Тераграф» с уникальной архитектурой | Пикабу
- Сообщить об ошибке в тексте
- Важные даты
- В МГУ открыли новый суперкомпьютер, решающий задачи ИИ
В МГТУ им. Баумана разработали суперкомпьютер, находящий неочевидные связи
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. Чему мы научились Мы строили свои кластеры для решения реальных задач машинного обучения, руководствуясь имеющимся опытом в серверах, сетях, средах окружения и так далее.
Баумана «Набор команд нашего процессора состоит из таких действий, как добавление элементов в множество, поиск во множестве, пересечение множеств, поиск ближайшего и ряда других операций. Мы создали процессорное устройство, которое оперирует огромными множествами, например, содержащими миллиарды числовых ключей.
И с помощью одной-единственной команды пересечения мы, к примеру, можем создать новое множество, являющееся результатом пересечения двух исходных множеств». Используя способность сохранять информацию о различных объектах и явлениях, а также учитывать связи между ними, графы знаний 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. Также на сайте Минобрнауки говорится о важности аппаратной поддержки дискретной математики, так как большинство вычислительных задач являются дискретными по своей сути и требуют обработки множеств чисел: различные задачи оптимизации, задачи на графах, задачи машинного обучения. Арифметическая обработка также важна, например, в сравнении чисел, но она составляет лишь малую часть действий в алгоритмах оптимизации.
Он показал производительность в 21,53 петафлопса, то есть 21,53 квадриллиона операций с плавающей точкой в секунду, и занял 19-ю строчку рейтинга. Он включает 199 вычислительных узлов, связанных высокоскоростной сетью Infiniband HDR с пропускной способностью 800 гигабит в секунду. Яндекс ввел «Червоненкиса» в эксплуатацию в июне. В ноябрьский список TOP500 кроме «Червоненкиса» вошли еще два суперкомпьютера Яндекса, которые тоже не были анонсированы ранее: «Галушкин» с мощностью 16,02 петафлопса стал вторым в России и 36-м в мире, а «Ляпунов» показал производительность в 12,81 петафлопса, и его признали третьим в России и 40-м в мире. На первой строчке мирового рейтинга осталась японская машина Fugaku с производительностью 442 петафлопса, на втором месте построенный IBM компьютер Summit, установленный в Окриджской национальной лаборатории 148 петафлопс , и на третьем — система Sierra, аналогичная Summit, установленная в Ливерморской лаборатории 94,6 петафлопса.
Это позволяет разглядеть за нормальным режимом работы системы признаки аварийных ситуаций, чем мы, собственно, и занимаемся. Как говорит наш ректор, академик Александр Кулешов, «когда у вас много параметров, нужно следить не только за отклонениями каждого параметра, но и за корреляциями между ними». Наши алгоритмы позволяют такой анализ многомерных корреляций проводить. Это как инкубационный период в человеческом организме. Человек нормально себя чувствует, но в его организме уже происходят какие-то изменения, которые потом вызовут болезнь. Разумеется, болезнь началась не в тот момент, когда у человека подскочила температура. И наша задача — разработать такие алгоритмы, которые позволят по анализу данных с различных датчиков, с различных камер — если мы говорим о сложных производственных системах, - предсказывать, когда же начался «инкубационный период» техники. Сколтех является ведущей организацией большого проекта «CoBrain-Аналитика» , поддержанного Национальной технологической инициативой: это сбор и анализ медицинских данных по нейро-заболеваниям. Исследователи Сколтеха совместно с целым рядом ведущих вузов, медицинских клиник и научных организаций страны собрали одну из наиболее крупных коллекций медицинских данных, связанных с нейро-заболеваниями. Это трехмерные данные ЯМР плюс другие анализы, от энцефалограммы и кардиограмм до биохимии. Это нужно для того, чтобы понять картину в комплексе. Допустим, заболевание произошло, это видно на ЯМР-томограмме. А что нам показывают другие анализы? Человек — тоже система. Нельзя ли было предсказать развитие заболевание заранее с помощью других исследований? И это не единственный проект такого рода в Сколтехе. Так, группы Александра Берштейна, Евгения Бурнаева и Михаила Гельфанда совместно с клиницистами из ведущих медицинских организаций активно работают над проектом по разработке новых методов машинного обучения для диагностики, предсказания и профилактики развития психических заболеваний. Второе мнение По словам Максима Федорова, речь не идет о том, чтобы машина могла, фиксируя какие-то данные, самостоятельно предсказывать начало развития аномальных процессов в мозге. В принципе суть работы не в том, чтобы заменить врача, а в том, чтобы создать для него цифрового советчика. Мое мнение: заменить врача в ближайшее время, в том числе, в диагностике, будет невозможно. Все-таки опыт человека, его мышление бесценны. Но цифровой советчик — это подсказка врачу: возможно, что-то идет не так. Однако машина не заменит врача в плане диагностики и тем более — в плане назначения лечения. Мне кажется, здесь можно использовать те же методы, что мы используем для предсказательного технического обслуживания сложных систем: это предсказательное обслуживание людей, или предсказательная диагностика». Руководитель Центра называет апгрейд суперкомпьютера Сколтеха «совместной историей», имея в виду взаимодействие университета и Фонда «Сколково»: «Машина закуплена для совместных проектов, чтобы резиденты Технопарка Фонда имели доступ к вычислительным мощностям. Одна из наших задач — развивать инфраструктуру больших данных и суперкомпьютерных вычислений всей экосистемы «Сколково». То есть это экосистемное решение, - настаивает он. И это работа на перспективу, или, если можно так выразиться, на вырост. Только в ИТ-кластера «Сколково» 700 с лишним компаний. Большое количество из них так или иначе связано с машинным обучением, искусственным интеллектом, математическим моделированием. Сколтех и Технопарк «Сколково» создают для них инфраструктуру. И это, конечно, не замыкается на собственно ИТ-компании: биомедицинские стартапы, компании, занимающиеся разработкой промышленных технологий, - это также потенциальные пользователи обновленного суперкомпьютера. Николай Суетин приводит другой пример экосистемного взаимодействия. Известно, что в России для создания суперкомпьютеров используют импортную компонентную базу. Большинство существующих машин имеет воздушное охлаждение: в дата-центрах шум стоит жуткий, а КПД использования очень низкое. Решение нашего участника, компании РСК-технологии дочка большой компании РСК : через небольшие трубочки вода подводится к теплоотводу, который непосредственно контачит с процессором. За счет того, что вода прокачивается только вокруг него, ее температура поднимается до 60 градусов, а потом во внешнем контуре охлаждается.
Один из самых мощных суперкомпьютеров в России работает в СевГУ
Сеть «Ангара» — это первое российское решение для создания суперкомпьютеров рекордной производительности, вычислительных кластеров для обработки больших данных и расчетов на основе параллельных алгоритмов. Возможности «Ангары» позволяют концентрировать в единой сети мощности тысяч компьютеров, в том числе разных производителей и с разной архитектурой центральных процессоров. События, связанные с этим.
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.
Современный информационный кластер обладает производительностью в 201 Терафлопс и входит в топ-20 суперкомпьютеров России. В рейтинге подобных кластеров университетов он занимает четвертое место из пяти. Они могут занимать сотни квадратных метров весить десятки тонн.
Современные суперкомпьютеры строятся по кластерному принципу и представляют собой большое число мощных вычислительных узлов, соединенных высокоскоростной локальной сетью», — сообщили в министерстве. Как сообщили в пресс-службе министерства, суперкомпьютер «Афалина» применяется для решения научных задач по нескольким направлениям: для расчета процессов в глобальной климатической системе, создания фрагмента национального геномного банка данных растений, молекулярного моделирования, а также цифровизации Севастополя.
Производительность самого мощного суперкомпьютера в мире — Frontier США составляет 1194 петафлопса данные рейтинга Топ500. Бенчмарки показывают, что карты H100 в среднем в 1,66 раза быстрее карт A100, на которых работают существующие суперкомпьютеры, отмечает директор по исследованиям VisionLabs Александр Чигорин. Соответственно, 10 суперкомпьютеров с суммарным количеством чипов H100 в 15 000 единиц — это заявка на попадание в топ мирового суперкомпьютерного рейтинга, отмечает он. На сегодняшний день кластер с 15 000 видеокарт Nvidia H100 стал бы одним из самых производительных в мире, подтверждает заместитель гендиректора по разработке и эксплуатации продуктов Selectel Сергей Пимков. В реализации таких проектов могут быть заинтересованы крупные компании типа «Яндекса» и «Сбера», которые уже показали, что умеют строить такие машины, добавляет Чигорин.
По мнению эксперта, такие вычислительные мощности требуются для моделей искусственного интеллекта ИИ , например GPT4. Один из самых распространенных сценариев использования суперкомпьютеров — это обучение больших языковых моделей, которые позволяют создавать наиболее совершенные чат-боты на базе ИИ, подтверждает Пимков. Привезти такое количество чипов незаметно для производителя с учетом действующего запрета, вероятно, будет очень сложно, полагает эксперт.
На пути к зеттафлопсу: в НЦФМ осваивают новые технологии для создания суперкомпьютеров
Это один из ключевых проектов вуза в рамках участия в программе «Приоритет 2030». Просмотров 865.
Увеличение вычислительных мощностей суперкомпьютера позволило учёным выполнять работы по компьютерному моделированию, радиолокации, микроэлектронике, радиолокации, биоинформатике, искусственному интеллекту и цифровой медицине.
На базе МарГУ существует Инжиниринговый центр в области производства бортовых радиолокационных комплексов дистанционного зондирования Земли, занимающийся выполнением государственных оборонных заказов совместно с Радиотехническим институтом имени академика А. Именно MarGrid позволяет университету и его радиофизикам заниматься разработкой современного оборудования для оборонно-промышленного комплекса России.
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. Например, благодаря им Переводчик точнее и быстрее переводит тексты, картинки и видео, а Директ отбирает более релевантную рекламу.
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. Илья Левин.
«Сбербанк» представил самый мощный в России суперкомпьютер
Министерства науки и высшего образования РФ Сайт «Результаты выполнения команд обработки множеств или графов из микропроцессора Леонард Эйлер направляются в хост-систему для дальнейшего использования в ходе вычислительного процесса. Микропроцессор Леонард Эйлер занимает в 200 раз меньше ресурсов кристалла, чем один микропроцессор семейства Intel Xeon, потребляя при этом в 10 раз меньше энергии. При сравнительно малой тактовой частоте порядка 200 МГц производительность микропроцессора Леонард Эйлер существенно превосходит производительность микропроцессоров семейства Intel Xeon 3 ГГц. Это достигается за счет параллелизма при обработке сложных моделей данных, что позволяет ему обрабатывать до 120 миллионов вершин графов в секунду.
Он может обрабатывать графы сверхбольшой размерности до одного триллиона вершин 1012. Баумана «Набор команд нашего процессора состоит из таких действий, как добавление элементов в множество, поиск во множестве, пересечение множеств, поиск ближайшего и ряда других операций.
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.
Как многие виды техники, впервые суперкомпьютеры создавались для оборонки, прежде всего в разработках ядерного оружия.
Поражает, насколько стремительно "умнела" эта техника. Если каких-то тридцать лет назад вычислительный рекордсмен выполнял всего 10 в 9 степени операций в секунду, то нынешний - уже 10 в 15 степени. А за полвека мощность увеличилась в 700 миллионов раз! Современный смартфон работает так же быстро, как суперкомпьютерный лидер 1994 года.
Выйдя на "гражданку", суперкомпьютеры произвели революцию во многих сферах нашей жизни. Они являются одним из главных показателей развития страны, ее конкурентоспособности в самых разных сферах экономики. Сегодня, прежде чем создать реальный автомобиль, самолет, ядерный реактор, лекарство, новый материал, в суперкомпьютере моделируется их цифровой двойник.
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. Возможности «Ангары» позволяют концентрировать в единой сети мощности тысяч компьютеров, в том числе разных производителей и с разной архитектурой центральных процессоров. События, связанные с этим.
Фотонный суперкомпьютер запатентовали в России
В России представили суперкомпьютер «Тераграф», построенный на уникальном отечественном микропроцессоре. В рейтинг самых мощных суперкомпьютеров в мире вошли семь машин из России. Российские ученые анонсировали проект размещения дата-центров и суперкомпьютеров в космосе. В результате Россия тогда имела 2,48% суммарной производительности всех суперкомпьютеров мира.
В погоне за Люксембургом: академия наук подсчитала силу России на трех суперкомпьютерах
новости. россия. суперкомпьютер.?1700835440. МОСКВА, 24 ноя — ПРАЙМ. В России необходимо не менее, чем на порядок увеличить мощности суперкомпьютеров, заявил президент России Владимир Путин. Главная/Республика Марий Эл/Новости/Суперкомпьютер МарГУ вошёл в ТОП-20 России. Минобрнауки России сообщило о разработанном в Московском государственном техническом университете (МГТУ) им. Н. Э. Баумана новом российском суперкомпьютере, получившем название «Телеграф». Одним из предназначений суперкомпьютера российского Министерства обороны является моделирование и прогнозирование развития военных конфликтов. Самый мощный суперкомпьютер будет создан в России.
Национальный суперкомпьютерный форум. Краткая информация
- Из чего сделан «Тераграф»
- Суперкомпьютер: что это и зачем нужен
- Суперкомпьютер: что это и зачем нужен
- Созданный в МГУ суперкомпьютер вернет России лидерство в этой сфере - Российская газета
- Суперкомпьютер – последние новости
В России создан суперкомпьютер «Жорес»
Представлен российский суперкомпьютер «Тераграф» с уникальной архитектурой — пост пикабушника В России появится очень быстрый суперкомпьютер – фотонный. Над ним работают ученые Научно-исследовательского центра супер ЭВМ и нейрокомпьютеров в Таганроге. И о перспективах ближайших: Российская академия наук намерена вплотную приступить к созданию суперкомпьютера мощностью 1 петафлопс. Смотрите онлайн видео «Шаг в будущее: возможности нового российского суперкомпьютера» на канале «Хорошие новости» в хорошем качестве, опубликованное 7 декабря 2023 г. 15:00 длительностью 00:00:58 на видеохостинге RUTUBE. 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).