Descoperirea cunoştinţelor
/ Knowledge Discovery >> Descoperirea cunoştinţelor >> tech >> calculator >> hardware de calculator >>

Top 10 Supercomputers

racare 1 petaflop, efectuarea aka 1000 trilioane de operațiuni pe secundă [Sursa: IBM]. IBM a spus Roadrunner a fost echivalent cu 100.000 de laptop-uri 2008 a lui de performanță. Și Sequoia este de 17 ori mai repede! Sequoia este una dintre cele patru calculatoare de pe lista noiembrie 2013 care rulează pe IBM BlueGene proiectare /Q, un cip 1.6GHz 16-core. Asta nu e un ceas special de repede viteza de către standardele de azi, dar cu 96 de rafturi de chips-uri, de performanță într-adevăr adaugă sus.

Ce este Sequoia face cu tot ce viteza, oricum? Sequoia este de 63 la sută mai rapid decât cel mai rapid patrulea computerul de pe lista, și IBM este de a pune Sequoia de a lucra, desigur. Ca și Vulcan, funcționează la Departamentul de National Nuclear Security Administration a Energiei, la Laboratorul National Livermore. Face importante (și clasificate) de lucru a calculatorului: Una din responsabilitățile sale se simulează explozii nucleare
2:. Titan (Statele Unite)

Unul dintre cele două sisteme Cray pe lista, Titan trăiește până la numele său, utilizând Opteron 6274 procesoare 16-core 2.2GHz, împreună cu NVIDIA GPU pentru a efectua la o uimitoare 17,6 petaflopi pe jurul 561000 nuclee. Este situat la Laboratorul National Oak Ridge (ORNL) condus de Oak Ridge Conducere Computing Facilitatea (OLCF). Titan înhățat No. 1 loc pe TOP500 luna dupa ce a fost desfășurată la sfârșitul anului 2012, dar a scăzut până la No. 2 în Iunie 2013 clasament, unde rămâne.

Titan este punct de vedere tehnic un upgrade major pentru supercomputer precedent ORNLs, Jaguar. Datorită arhitecturii sale hibrid roman, Titan se încadrează în aceleași dulapuri ca Jaguar realizând în același timp de nouă ori viteza Jaguar cu doar circa o creștere de 60 la sută a consumului de energie.

Titan este unul din cele doua supercomputere din top 10 care încorporează NVIDIA GPU pentru a crește performanța păstrând în același timp consumul de energie mai mic decât ar fi la fel de puternic ca un sistem all-CPU. Utilizând GPU-uri pentru a rula aplicații de la viteza de care sistemul este capabil să necesită o nouă abordare a de programare software-ul său, cu toate acestea. Pentru a aborda acest lucru, a incheiat un parteneriat cu OLCF Cray și NVIDIA pentru a crea Centrul pentru accelerată Readiness Application (CAAR), care este greu la locul de munca a veni cu cele mai bune practici pentru dezvoltarea codului.

Ca și în Mira, cercetatorii pot prezintă propune

Page [1] [2] [3] [4] [5] [6]