Проблемы, связанные с высокопроизводительными вычислениями (HPC), угрожают инновациям в США, утверждает Джек Донгарра (Jack Dongarra), лауреат премии А. М. Тьюринга и один создателей рейтинга самых мощных суперкомпьютеров в мире TOP500, чьи разработки и реализации многих библиотек, включая EISPACK, LINPACK, BLAS, LAPACK и ScaLAPACK, сыграли важную роль в продвижении HPC. В статье, опубликованной The Conversation, Донгарра рассказал о прогрессе HPC и проблемах с инновациями в США.

Учёный отметил, что HPC являются одной из самых важных технологий в современном мире, позволяющей решать различные задачи — от прогнозирования погоды до поиска новых лекарств и обучения ИИ-моделей, которые слишком сложны или слишком велики для обычных компьютеров. Сейчас HPC находятся на переломном этапе, и выбор, который правительство США, исследователи и технологическая отрасль делают сегодня, может повлиять на будущее инноваций, национальной безопасности и мирового лидерства, предупреждает Донгарра.

Используя тысячи и даже миллионы чипов с передовыми системами памяти и хранения для быстрого перемещения и сохранения огромных объёмов данных, HPC-платформы позволять выполнять чрезвычайно подробные симуляции и вычисления, говорит Донгарра. Важность HPC ещё больше возросла с развитием ИИ-технологий, требующих огромных вычислительных мощностей для обучения. «В результате ИИ и HPC теперь тесно сотрудничают, подталкивая друг друга вперёд», — отметил учёный.

По словам Донгарра, сегмент HPC находится под большим давлением, чем когда-либо, с более высокими требованиями к системам по скорости, данным и энергопотреблению. Также он отметил, что HPC сталкиваются с некоторыми серьёзными техническими проблемами.

Донгарра назвал одной из ключевых проблем разрыв между производительностью чипов и подсистем памяти. «Представьте себе, что у вас есть сверхбыстрый автомобиль, но вы застряли в пробке — мощность бесполезна, если дорога не может с ней справиться», — говорит учёный. Точно так же подсистемы памяти не способны «прокормить» вычислительные блоки, которые простаивают, что отражается на эффективности всей вычислительной системы.

Источник изображения: OLCF

Ещё одна проблема HPC — энергопотребление. Закон масштабирования Деннарда, согласно которому с уменьшением размеров транзистора уменьшается и энергопотребление при росте производительности, прекратил своё действие в 2006 году. Теперь, чем мощнее компьютеры, тем больше они потребляют энергии. Чтобы исправить это, исследователи ищут новые способы проектирования как аппаратного, так и программного обеспечения HPC.

Также существует проблема с типами производимых чипов, отметил учёный. Сейчас индустрия чипов в основном сосредоточена на ИИ, который отлично работает с вычислениями с низкой точностью. Однако для многих научных приложений по-прежнему требуется FP64-вычисления. В частности, NVIDIA сделала ставку исключительно на ИИ, поэтому FP64-производительность новейших GB300 почти в 30 раз меньше, чему GB200. У AMD, по слухам, в следующем поколении Instinct будет сразу два варианта ускорителей MI430X с поддержкой FP64 и MI450X, полностью лишённый тензорных ядер с FP64. Но и она может сделать ставку только на ИИ.

Если производители прекратят выпускать чипы, которые требуются учёным, это негативно отразится на выполнении важных исследований. Таким образом тенденции в производстве полупроводников и коммерческие приоритеты могут разниться с потребностями научного сообщества, а отсутствие специализированного оборудования может помешать прогрессу в исследованиях. Можно попытаться создавать специализированные чипы для HPC, но это дорого и сложно. Исследователи, тем не менее, изучают возможность применения новых конструкций для изготовления чипов, включая чиплеты, чтобы сделать их более доступными.

В прошлом у США было преимущество в области HPC благодаря государственному финансированию, поддержке и открытости разработок, но теперь многие страны вкладывают значительные средства в HPC в стремлении снизить зависимость от иностранных технологий и выйти на лидирующие позиции в таких областях, как моделирование климата и персонализированная медицина. В Европе развивают программу EuroHPC, у Япония есть собственный суперкомпьютер Fugaku (а скоро будет ещё один), а у Китая — целая серия «автохтонных» машин.

Источник изображения: WIkipedia / DoE

Правительства стран понимают, что HPC являются ключом к их национальной безопасности, экономической мощи и научному лидерству, отметил Донгарра, подчеркнув, что у США всё ещё нет чёткого долгосрочного плана на будущее. Другие страны развивают это направление быстро, а без национальной стратегии США рискуют отстать, предупредил он: «Национальная стратегия США должна включать финансирование создания новых машин и обучение людей их использованию. Она также должна включать партнёрство с университетами, национальными лабораториями и частными компаниями. Самое главное, что план должен быть сосредоточен не только на оборудовании, но и на ПО и алгоритмах, которые делают HPC полезными», — заявил учёный.

Он отметил, что некоторые шаги в этом направлении уже предприняты, включая принятие в 2022 году «Закона о чипах и науке» (CHIPS and Science Act) и создание управления, которое поможет превратить научные исследования в реальные продукты. В 2025 году также была сформирована целевая группа Vision for American Science and Technology, призванная объединить некоммерческие организации, академические круги и промышленность для помощи правительству в принятии решений. Кроме того, получили развитие квантовые вычисления. Но они пока находятся на ранних стадиях и, скорее всего, будут дополнять, а не заменять традиционные HPC. Поэтому важно продолжать инвестировать в оба вида вычислений.

Донгарра назвал это правильными шагами, но они не решат проблему поддержки HPC в долгосрочной перспективе. Помимо краткосрочного финансирования и инвестиций в инфраструктуру, учёный предложил:

• осуществлять долгосрочные федеральные инвестиции в НИОКР в области HPC, включая передовое оборудование, ПО и энергоэффективные архитектуры;
• производить закупку и развёртывание передовых вычислительных систем в национальных лабораториях и университетах;
• заниматься развитием кадров, включая обучение параллельному программированию, численным методам и интеграции ИИ-HPC;
• согласовывать планы по выпуску оборудования, гарантируя, что разработка коммерческих чипов будет совпадать с потребностями научных и инженерных приложений;
• использовать устойчивые модели финансирования, на которые не повлияют геополитические факторы;
• стимулировать государственно-частное партнёрство для преодоления разрыва между академическими исследованиями, отраслевыми инновациями и потребностями национальной безопасности.

Донгарра отметил, что HPC — это больше, чем просто быстрые суперкомпьютеры. Это основа научных открытий, экономического роста и национальной безопасности. Если США примут предложенные меры, то можно гарантировать, что HPC продолжат поддерживать инновации в течение десятилетий.

Итальянский нефтегазовый гигант Eni запустил вычислительный комплекс HPC6. На сегодняшний день это самый мощный суперкомпьютер в Европе и один из самых производительных в мире: в свежем рейтинге TOP500 он занимает пятую позицию.

О подготовке HPC6 сообщалось в начале 2024 года. В основу системы положены процессоры AMD EPYC Milan и ускорители AMD Instinct MI250X. Комплекс выполнен на платформе HPE Cray EX4000 с хранилищем HPE Cray ClusterStor E1000 и интерконнектом HPE Slingshot 11.

В общей сложности в состав HPC6 входят 3472 узла, каждый из которых несёт на борту 64-ядерный CPU и четыре ускорителя. Таким образом, суммарное количество ускорителей Instinct MI250X составляет 13 888. Суперкомпьютер обладает FP64-быстродействием 477,9 Пфлопс в тесте Linpack (HPL), тогда как пиковый теоретический показатель достигает 606,97 Пфлопс. Максимальная потребляемая мощность системы составляет 10,17 МВА.

Комплекс HPC6 смонтирован на площадке Eni Green Data Center в Феррера-Эрбоньоне: это, как утверждается, один из самых энергоэффективных и экологически чистых дата-центров в Европе. Новый суперкомпьютер оснащён системой прямого жидкостного охлаждения, которая способна рассеивать 96 % вырабатываемого тепла. ЦОД, где располагается HPC6, оборудован массивом солнечных батарей мощностью 1 МВт.

Источник изображения: Eni

Как отмечает ресурс Siliconangle, на создание суперкомпьютера потрачено более €100 млн. Применять комплекс планируется, в частности, для оптимизации работы промышленных предприятий, повышения точности геологических и гидродинамических исследований, разработки источников питания нового поколения, оптимизации цепочки поставок биотоплива, создания инновационных материалов и моделирования поведения плазмы при термоядерном синтезе с магнитным удержанием.

Общество компьютерных наук Китая обнародовало свежий рейтинг 100 самых производительных суперкомпьютеров страны. Как отмечает ресурс Tom's Hardware, власти КНР, похоже, скрывают свой истинный вычислительный потенциал. Дело в том, что в опубликованном списке Тор-100 не только нет систем экзафлопсного класса, но и не представлено ни одной новой машины за год.

В тройку лидеров в 2024 году вошли те же самые гетерогенные системы (CPU + GPU), которые возглавляли рейтинг в 2023-м. На первом месте располагается комплекс, обладающий FP64-быстродействием 487,94 Пфлопс в тесте Linpack (HPL) и пиковой производительностью на уровне 620 Пфлопс. Эта система, введённая в эксплуатацию в 2023 году, насчитывает в общей сложности 15 974 400 ядер CPU.

Источник изображения: Xinhua

На второй позиции списка находится машина, запущенная в 2022 году: она использует 460 000 ядер CPU. Заявленное быстродействие составляет 208,26 Пфлопс, пиковое значение — 390 Пфлопс. Замыкает тройку система с 285 000 тыс. CPU-ядер, введённая в эксплуатацию в 2021-м: у неё показатели производительности достигают 125,04 и 240 Пфлопс.

Фактически, как отмечается, единственное различие между списками Тор-100 суперкомпьютеров Китая от 2023 и 2024 годов заключается в их совокупной мощности, но даже этот показатель вырос незначительно — с 1,398 Эфлопс до 1,406 Эфлопс. Для сравнения: самый производительный в мире суперкомпьютер — американская система El Capitan — обладает быстродействием 1,742 Эфлопс.

Источник: Hyperion Research

По косвенным признакам понятно, что у Китая есть несколько машин экзафлопсного класса. По оценкам Hyperion Research, в КНР развёрнуто уже пять подобных систем. Эти сведения официально не подтверждены, но участники рынка говорят, что китайские организации намеренно скрывают информацию о своих самых мощных НРС-системах, чтобы не спровоцировать дополнительные ограничения со стороны США. С 2021 года китайские компании не подают заявки на участие в рейтинге TOP500.

Юлихский исследовательский центр (FZJ) в Германии объявил о достижении важного рубежа в рамках проекта JUPITER (Joint Undertaking Pioneer for Innovative and Transformative Exascale Research) по созданию европейского экзафлопсного суперкомпьютера. Введён в эксплуатацию JETI — второй модуль этого НРС-комплекса.

Напомним, контракт на создание JUPITER заключён между Европейским совместным предприятием по развитию высокопроизводительных вычислений (EuroHPC JU) и консорциумом, в который входят Eviden (подразделение Atos) и ParTec. Суперкомпьютер JUPITER создаётся на базе модульного дата-центра, за строительство которого отвечает Eviden.

Система JUPITER получит, в частности, энергоэффективные высокопроизводительные Arm-процессоры SiPearl Rhea1 с HBM. Кроме того, в состав машины входят узлы с NVIDIA Quad GH200, а общее количество суперчипов GH200 Grace Hopper составит почти 24 тыс. Узлы объединены интерконнектом NVIDIA Mellanox InfiniBand.

Запущенный модуль JETI (JUPITER Exascale Transition Instrument) обладает FP64-производительностью 83,14 Пфлопс, тогда как пиковый теоретический показатель достигает 95 Пфлопс. С такими результатами эта машина попала на 18-ю строку нынешнего рейтинга мощнейших суперкомпьютеров мира TOP500. В составе JETI задействованы в общей сложности 391 680 ядер. Энергопотребление модуля равно 1,31 МВт. Отмечается, что JETI обеспечивает примерно одну двенадцатую от общей расчётной производительности машины JUPITER. Попутно JETI занял шестое место в рейтинге энергоэффективных систем Green500.

Источник изображения: Eviden

Ожидается, что после завершения строительства суммарное быстродействие JUPITER на операциях обучения ИИ составит до 93 Эфлопс, а FP64-производительность превысит 1 Эфлопс. Затраты на создание комплекса оцениваются в €273 млн, включая доставку, установку и обслуживание НРС-системы.

Сандийские национальные лаборатории (SNL) Министерства энергетики США (DOE) объявили о том, что новый НРС-комплекс El Dorado занял 20-е место в свежем рейтинге самых мощных суперкомпьютеров мира TOP500, обнародованном на конференции SC24.

На вершине ноябрьского списка TOP500 находится машина El Capitan, построенная специалистами HPE Cray. Эта система демонстрирует FP64-быстродействие на уровне 1,742 Эфлопс в тесте Linpack (HPL), а пиковый теоретический показатель достигает 2,746 Эфлопс. Основой El Capitan служит платформа HPE Cray Shasta на базе AMD Instinct MI300A.

Отмечается, что комплекс El Dorado, по сути, приходится младшим братом El Capitan. Машина El Dorado меньше по масштабу, но архитектурно идентична лидеру рейтинга TOP500. Система построена компанией HPE на платформе Cray EX4000: в общей сложности задействованы 384 узла на основе Instinct MI300A. Суммарное количество ядер составляет 383 040. Используется интерконнект HPE Slingshot-11. Вычислительные узлы используют прямое жидкостное охлаждение.

Источник изображения: SNL

Производительность El Dorado достигает 68,02 Пфлопс, а теоретическое пиковое быстродействие находится на отметке 95,29 Пфлопс. Суперкомпьютер фактически представляет собой мощную тестовую площадку для создания, тестирования и подготовки программного кода перед запуском на машине экзафлопсного класса El Capitan. Кроме того, El Dorado позволит осуществлять определённые научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы.

Ливерморская национальная лаборатория им. Э. Лоуренса (LLNL) Министерства энергетики США (DOE), Администрация по национальной ядерной безопасности США (NNSA), компании AMD и HPE официально представили El Capitan — самый производительный в мире суперкомпьютер. Эта машина возглавила ноябрьский рейтинг мощнейших вычислительных систем TOP500.

Комплекс El Capitan создан специалистами HPE Cray. Суперкомпьютер обладает FP64-быстродействием 1,742 Эфлопс в тесте Linpack (HPL), тогда как пиковый теоретический показатель достигает 2,746 Эфлопс. Прежний лидер TOP500 — система Frontier — с производительностью 1,353 Эфлопс теперь находится на втором месте рейтинга. Машина Aurora, так и не прибавившая в производительности, хотя и заявленная когда-то как 2-Эфлопс система, занимает теперь третье место.

В основу El Capitan легла платформа HPE Cray Shasta. Используется гибридная архитектура AMD с APU Instinct MI300A: изделие содержит 24 ядра Zen 4 общего назначения, блоки CDNA 3 и 128 Гбайт памяти HBM3. В общей сложности в составе суперкомпьютера объединены 11 136 узлов, каждый из которых несёт на борту четыре экземпляра Instinct MI300A. Применён интерконнект HPE Slingshot-11 с пропускной способностью 200 Гбит/с. Система включает узлы Rabbit, которые формируют дезагрегированное NVMe-хранилище с прямым PCIe-подключением к вычислительным узлам.

Источник изображений: LLNL

Суммарное количество ядер CPU и GPU в составе El Capitan достигает 11 039 616, объём памяти — 5,4375 Пбайт. За отвод тепла отвечает система прямого жидкостного охлаждения HPE. Заявленная энергетическая эффективность составляет 58,89 Гфлопс/Вт: с таким показателем машина оказалась на 18-м месте в списке «зелёных» суперкомпьютеров GREEN500, но с учётом масштаба и общего энергопотребления 29,58 МВт — это хороший показатель. Система охлаждения HPC-объекта использует 28 тыс. т воды.

Отмечается, что El Capitan станет главным вычислительным ресурсом для Tri-lab — группы, в которую вместе с LLNL входят Сандийские национальные лаборатории (SNL) и Лос-Аламосская национальная лаборатория (LANL). Использовать мощности нового суперкомпьютера планируется для обеспечения национальной безопасности и решения сложных задач, связанных с ядерным оружием. В частности, El Capitan обеспечит беспрецедентные возможности моделирования и имитации, необходимые для Программы управления ядерными запасами NNSA. Кроме того, НРС-комплекс поможет в модернизации и создании нового оружия, такого как боеголовки W87-1 и W93, которые в настоящее время находятся на стадии разработки.

Отмечается также, что на 10-й позиции в рейтинге TOP500 оказался суперкомпьютер Tuolumne, также построенный в рамках проекта LLNL и NNSA. Фактически Tuolumne — это младший брат El Capitan: машина использует ту же архитектуру на базе Instinct MI300A, но обладает примерно на порядок меньшей FP64-производительностью 208,10 Пфлопс с пиковым значением 288,88 Пфлопс. Применять мощности Tuolumne планируется для «несекретных» задач, таких как исследования в области энергетической безопасности, изменений климата, вычислительной биологии, разработки лекарственных препаратов следующего поколения и пр.

Стоит отметить, что Frontier — не единственная система, которая уступила пальму первенства более новым НРС-комплексам в ноябрьском рейтинге TOP500. Та же участь постигла самый мощный суперкомпьютер Европы LUMI, который опустился с пятого на восьмое место. На пятой позиции оказалась совершенно новая система HPC6, расположенная в центре нефтегазовой компании Eni в Феррера-Эрбоньоне (Италия). Её производительность достигает 477,9 Пфлопс при пиковом показателе 606,97 Пфлопс.

Очередной рейтинг TOP500 теперь включает сразу две экзафлопсных системы. Суперкомпьютер Frontier, занимающий в рейтинге первое место с весны 2022 года, так и остался лидером, чуть прибавив в производительности за последние полгода — 1,206 Эфлопс на практике и 1,715 Эфлопс в теории. Aurora, дебютировавшая в ноябрьском TOP500, стала практически вдвое производительнее в бенчмарках и едва-едва преодолела экзафлопсный барьер (1,012 Эфлопс).

Пиковая теоретическая FP64-производительность Aurora составляет 1,98 Эфлопс, однако формально система всё ещё не принята, а текущий результат был получен на 87 % доступных узлов (9234 шт). Всего же машина включает 166 стоек, 10624 узлов, 21248 процессоров Intel Xeon Max (Sapphire Rapids с HBM) и 63744 ускорителя Intel Data Center GPU Max. При этом энергопотребление её составляет почти 38,7 МВт против 22,7 МВт у Frontier.

Источник изображения: Intel

Совсем скоро должен заработать старший брат Frontier — 2-Эфлопс суперкомпьютер El Capitan на базе AMD Instinct MI300. Так что времени у Intel на то, чтобы тоже преодолеть этот барьер, не так уж много. Пока компания оправдывается тем, что, например, в бенчмарке HPCG, который в отличие от HPL более корректно отображает производительность машины в реальных задачах, Aurora показала 5,6 Пфлопс, задействовав лишь 39 % имеющихся узлов. Вот только у Frontier и Fugaku этот показатель составляет 14 и 16 Пфлопс соответственно, причём японскую систему в HPCG уже четыре года никто обогнать не может.

Источник изображения: TOP500

Наконец, Intel сообщила, что Aurora (точнее, 89 % узлов) лидирует в ИИ-бенчмарке HPL-MxP (HPL-AI), где показала 10,6 Эфлопс на вычислениях смешанной точности. Обновлённый рейтинг пока не выложен, но у Frontier в прошлом году результат был 9,95 Эфлопс. Как бы то ни было, Intel заявляет, что Aurora теперь является самым быстрым ИИ-суперкомпьютером для научных задач, который доступен открытом сообществу. NVIDIA, вероятно, поспорит с этим утверждением.

Источник изображения: TOP500

Любопытно, что у Frontier за прошедшие полгода конфигурация не изменилась, только чуть выросло энергопотребление. У системы Microsoft Azure Eagle, которая по-прежнему занимает третье место в TOP500, неожиданно стало вдвое больше ядер, но на производительности это никак не отразилось. MareNostrum 5 ACC чуть похудел в ядрах, но в то же время нарастил производительность.

Источник изображения: CSCS

Ну а главное изменение в десятке лидеров TOP500 — это появление на шестом месте швейцарского суперкомпьютера Alps, анонсированного ещё три года назад. Машина включает 2688 узлов с «фантастической четвёркой» Quad GH200 от NVIDIA, которые выдают 270 Пфлопс в FP64 и потребляют всего 5,19 МВт. На самом деле суперкомпьютер включает и другие кластеры на базе AMD EPYC, MI300A и MI250X, а также NVIDIA A100. Главное тут не чистая производительность, а энергоэффективность, что для Швейцарии весьма актуально.

Собственно говоря, ключевые изменения есть именно в Green500 — первые три места (и половину первой десятки вообще) занимают тестовые системы на базе NVIDIA Grace Hopper. Наиболее энергоэффективной является машина JEDI (JUPITER Exascale Development Instrument), которая является тестовой платформой для первого в Европе экзафлопсного суперкомпьютера Jupiter. Она предлагает 72,733 Гфлопс/Вт, тогда как тестовая платформ Frontier TDS — 62,684 Гфлопс/Вт. Однако насколько хорошим будет масштабирование у новых платформ NVIDIA, покажет время. Например, у малой системы preAlps и полноценной Alps показатели энергоэффективности составляют 64,381 и 51,983 Гфлопс/Вт соответственно.

Источник изображения: NVIDIA

Всего же в TOP500 новых систем на базе Grace Hopper набралось семь штук (просто Grace нет), но их будет гораздо больше. На базе AMD EPYC Genoa построено 16 машин, на базе Intel Xeon Sapphire Rapids — 38. Есть даже один новый суперкомпьютер с Fujitsu A64FX (всего в списке таковых девять) — португальский Deucalion. Систем с AMD Instinct MI300A появилось сразу три, причём все они абсолютно одинаковые: Tuolumne, RZAdams и «кусочек» El Capitan. Они занимают в списке места 46, 47 и 48 и представляют собой фактически одну стойку с производительностью 19,65 Пфлопс (в пике 32,1 Пфлопс).

Всего в нынешнем TOP500 есть 49 новых машин, часть из них даже не имеет имён. По количество установленных систем снова лидирует Lenovo (32,4 %), за которой следуют HPE (22,2 %) и Eviden (9,8 %). По суммарной производительности картина тоже прежняя, поскольку HPE опять в лидерах (36,1 %), а за ней идут Eviden (9,6 %) и Lenovo (7,4 %). И по количеству (33,8 %), и по общей мощности (53,6 %) суперкомпьютеров в списке лидируют США. Увы, Китай продолжает игнорировать TOP500.

Компания Nebius N.V. со штаб-квартирой в Нидерландах, созданная бывшими сотрудниками «Яндекса», вошла в первую двадцатку ноябрьского рейтинга мощнейших суперкомпьютеров мира TOP500 со своей НРС-системой ISEG. Этот вычислительный комплекс, названный в честь сооснователя «Яндекса» Ильи Сегаловича, расположился на 16-й строке списка.

Источник изображения: Nebius

В основу ISEG положены HGX-узлы Gigabyte G593-SD0 с двумя процессорами Intel Xeon Sapphire Rapids и восемью ускорителями NVIDIA H100 (SXM). В частности, задействованы чипы Platinum 8468 (48 ядер; 96 потоков; 2,1–3,8 ГГц; 350 Вт). Общее количество ядер в составе суперкомпьютера достигает 218 880. Применён интерконнект Infiniband NDR400.

Производительность ISEG достигает 46,54 Пфлопс (FP64), пиковое быстродействие — 86,79 Пфлопс. С такими показателями система оставляет далеко позади все российские суперкомпьютеры. В частности, самый мощный НРС-комплекс РФ — «Червоненкис» компании «Яндекс» — располагается только на 36-й позиции с результатом 21,53 Пфлопс. Таким образом, по быстродействию этот суперкомпьютер уступает системе ISEG более чем в два раза.

Источник изображения: Nebius

Forbes отмечает, что в процессе создания ISEG интеллектуальная собственность и технологии «Яндекса» не использовались. Тестирование суперкомпьютера для рейтинга TOP500 проводилось с ОС Ubuntu Linux 20.04. Энергопотребление системы составило 1,32 МВт. В списке Green500 машина занимает 15-е место.

Свежая, 62-ая по счёту редакция рейтинга TOP500 самых производительных суперкомпьютеров мира среди тех, кто пожелал в нём участвовать (это снова отсылка к Китаю) принесла не очень много изменений, но зато интересных. Первое место по-прежнему удерживает AMD-система Frontier с показателем 1,194 Эфлопс и всё такой же приличной энергоэффективностью на уровне 52,59 Гфлопс/Вт, которая с лета обновлений не получала. А вот второе место…

Второе место, наконец-то, досталось суперкомпьютеру Aurora, с анонса которого прошло восемь лет, а архитектура и заявленная производительность неоднократно пересматривались. Формально машина, использующая процессоры Intel Xeon Max с HBM-памятью и ускорители Data Center GPU Max (Ponte Vecchio), объединённых интерконнектом HPE Slingshot 11 (как у Frontier), была смонтирована ещё летом этого года, но процесс ввода в эксплуатацию этой уникальной системы завершится только в 2024 году. К тому моменту Aurora должна достичь заявленной производительности 2 Эфлопс. Столько же предложит AMD-система El Capitan.

Фото: Intel

Но для Intel и Аргоннской национальной лаборатории (ANL) попадание в лидеры TOP500, похоже, стало делом принципа — за потраченные деньги (суммарно $500 млн) и время надо отчитаться. Поэтому в тесте участвовала лишь половина машины, которая добралась до отметки 585,34 Пфлопс. При этом разница между фактической и теоретической пиковой производительностью составляет почти два раза, а сама система уже потребляет больше Frontier и в Green500 находится в конце третьего десятка с показателем 23,71 Гфлопс/Вт. Так что простор для оптимизаций ещё есть.

В целом, в свежем рейтинге сразу два десятка из полсотни новичков рейтинга используют Sapphire Rapids, причём пять систем ещё и Xeon Max, но ускорителями Intel Xe обзавелось лишь четыре системы. У AMD же сейчас есть десяток систем с Instinct MI250X (и ещё одна с MI210) и пять систем EPYC Genoa. Всего на EPYC’ах разных поколений базируется 140 систем против 331 на базе Xeon. Ускорителями NVIDIA оснащено 166 машин в списке, из которых только десять имеют новые H100, причём одна в необычной конфигурации. Без акселераторов обходятся 314 машин.

Фото: Microsoft

Третье место заняла облачная система, которые в TOP500 встречаются всё чаще, а в будущем и вовсе станут неизбежны. Эта Microsoft Azure Eagle на базе инстансов NDv5 (Intel Xeon Platinum 8480C + NVIDIA H100 + Infiniband NDR400) набрала 561,2 Пфлопс. Впрочем, технически классические и облачные HPC-системы становятся всё ближе — суперкомпьютер NVIDIA EOS, который построен на ровно тех же компонентах, что Eagle, и который в TOP500 занял девятое место (121,4 Пфлопс), фактически тоже использует облачную архитектуру. А на примере MLPerf обе компании показали эффективность масштабирования нагрузок.

Пятое место досталось финской системе LUMI, которая после очередного апгрейда набрала 379,7 Пфлопс. Наконец, на восьмом месте с показателем 138,2 Пфлопс закрепился европейский суперкомпьютер MareNostrum 5 с непростой судьбой. Точнее, его GPU-часть (ACC), поскольку CPU-часть (GPP) набрала 40,1 Пфлопс. ACC использует узлы Eviden BullSequana XH3000 с Intel Xeon Platinum 8460Y+ и ускорителями NVIDIA H100, но с 64 Гбайт памяти. GPP базируется на узлах Lenovo ThinkSystem SD650 v3 с Intel Xeon Platinum 8480+. Объединяет всю систему интерконнект Infiniband NDR200.

Изображение: NVIDIA

Fugaku, некогда самая мощная машина, да ещё и на Arm, опустилась на четвёртую строчку рейтинга. Правда, в HPCG ей равных всё равно нет (16 Пфлопс), а второе и третье места достались Frontier (14,05 Пфлопс) и LUMI (4,59 Пфлопс). В Green500 семь машин из первой десятки представлены опять-таки связками AMD EPYC + Instinct, хотя лидерство всё ещё за Henri (Intel Xeon Ice Lake-SP + NVIDIA H100). Результаты HPL-MxP (ранее HPL-AI) с июня не обновлялись, так что в тройку лидеров входят Frontier (9,95 Эфлопс), LUMI (2,35 Эфлопс) и Fugaku (2 Эфлопс).

Тройка лидеров среди производителей по количеству машин включает Lenovo (169 шт.), HPE (103 шт.) и Eviden (48 шт.), но по производительности с большим отрывом лидирует HPE (34,9 %), а за ней уже идут Eviden (9,8 %) и Lenovo (8,6 %). Впрочем, Китай, где как раз много однотипных машин Lenovo, направляет всё меньше заявок на включение в рейтинг, а США — всё больше. По суммарной производительности суперкомпьютеров Штаты тоже лидируют — 53 % от всего списка.

Обнародован очередной рейтинг 500 наиболее производительных вычислительных комплексов мира TOP500. Лидирующую позицию сохранил суперкомпьютер Frontier, установленный в Национальной лаборатории Окриджа (ORNL) Министерства энергетики США. Причём его быстродействие поднялось до 1,194 Эфлопс с 1,102 Эфлопс в ноябре 2022 года.

На втором месте в списке находится система Fugaku, расположенная в японском Институте физико-химических исследований (RIKEN): она обеспечивает производительность на уровне 442,01 Пфлопс. Замыкает тройку лидеров комплекс LUMI, смонтированный в Каяани (Финляндия): его результат — 309,10 Пфлопс.

Источник изображения: ORNL

Приблизительно 72,0 % суперкомпьютеров в свежем списке TOP500 оснащены процессорами Intel — против 75,8 % шестью месяцами ранее. Доля систем с чипами AMD за полгода поднялась с 20,2 % до 24,2 %. Минимальный порог для входа в рейтинг увеличился до 1,87 Пфлопс против 1,73 Пфлопс в ноябре прошлого года. Суммарная производительность всех машин TOP500 теперь составляет 5,24 Эфлопс, тогда как полгода назад она равнялась 4,86 Эфлопса.

Источник: TOP500

В новом рейтинге 185 суперкомпьютеров используют различные ускорители/сопроцессоры (полгода назад показатель составлял 179 систем). Из них в 76 машинах применяются решения с архитектурой NVIDIA Volta, в 74 — NVIDIA Ampere, в 16 — AMD Instinct. Наиболее распространены ускорители NVIDIA Tesla V100 — они задействованы в 61 HPC-комплексе.

Источник: TOP500

Наибольшее количество суперкомпьютеров располагается в США — здесь функционируют 150 машин из нового рейтинга, или 30,0 %. На втором месте с географической точки зрениях находится Китай: 134 НРС-комплекса, или 26,8 %. Третья позиция досталось Германии, которая оперирует 36 машинами (7,2 %). Россия находится на 12-й строке: в нашей стране работают семь суперкомпьютеров (1,4 %), попавших в свежий список ТОР500. Если говорить о целых континентах, то в Азии построены 192 машины из списка, в Северной Америке — 160 систем, а в Европе — 133 суперкомпьютера.

Источник изображения: RIKEN

Ведущим поставщиком суперкомпьютерных узлов является Lenovo, на чьих решениях основаны 168 систем из списка, или примерно 33,6 %. На втором месте располагается HPE — 100 суперкомпьютеров и 20 %. Третью позицию занимает Inspur с 43 системами и 8,6 %.

Наиболее распространённая технология интерконнекта — Ethernet, которая применяется в 227 машина из списка: это около 45,4 %. В 200 суперкомпьютерах (40 %) задействована технология Infiniband, ещё в 35 (7 %) — Omnipath. Наиболее распространены процессоры Intel Cascade Lake-SP, установленные в 142 машинах (28,4 %). На втором месте по популярности значатся изделия Intel Skylake-SP, применяющиеся в 125 системах (25 %). Бронза досталась чипам AMD Zen-2 (Rome) — 63 комплекса НРС и 12,6 %.