Топ-10 стран с самым большим числом суперкомпьютеров — Рамблер/новости

Москва, 20 июня — «Вести. Экономика». Суперкомпьютеры используются во множестве сфер деятельности. Их используют для расчета формул новых химических соединений, строительных конструкций, аэродинамических свойств самолетов и автомобилей, проектирования новых моделей одежды и так далее.
Эксперты из США и Германии дважды в год составляют Топ-500 самых мощных суперкомпьютеров в мире. Этот список считается самым авторитетным рейтингом суперкомпьютеров.

Ниже мы расскажем о том, какие страны имеют наибольшее число суперкомпьютеров. 1. Китай

Китай возглавляет список стран с самыми мощными суперкомпьютерами. В этой стране — 219 сверхмощных систем, или 43.8% от общего числа суперкомпьютеров.

Китайский Sunway TaihuLight, расположенный в Национальном центре суперкомпьютеров в городе Уси (провинции Цзянсу), оказался на третьем месте среди самых мощных суперкомпьютеров в мире.

Он может производить вычисления со скоростью 93,014 терафлопс. 2. США
Следом за Китаем идут США с 116 суперкомпьютерами. Самым мощным суперкомпьютером в мире по версии проекта Top500 стала система Summit (148,600 терафлопс), расположенная в Национальной исследовательской лаборатории в Оук Ридже, США (Oak Ridge National Laboratory).

Второе место занял американский комплекс в Ливерморской национальной лаборатории, штат Калифорния (94,640 терафлопс). 3. Япония

На третьей строчке рейтинга — Япония. Эта страна обладает 29 супермощными системами.

Самый мощный суперкомпьютер Японии, который занял 5 место в общемировом рейтинге, AI Bridging Cloud Infrastructure. AI Bridging Cloud Infrastructure имеет производительность 19.88 петафлопс.

Компьютер, введенный в эксплуатацию в 2018 году, собран из 1088 серверов, внутри которых установлено по два 20-ядерных процессоров Xeon Gold 6148 20C и четыре графических карты NVIDIA Tesla V100 SXM2.

Всего в расчетах задействовано 392.000 ядер. AI Bridging Cloud Infrastructure установлен в «Национальном институте передовой науки и технологии». 4. Франция

Четвертое место занимает Франция с 9 суперкомпьютерами, что составляет 3.8% от общего числа суперкомпьютеров в мире.

Самый мощный суперкомпьютер в стране — PANGEA III -. 18 июня 2019 года IBM объявила о разработке, как утверждает компания, самого мощного в мире суперкомпьютерав бизнес-секторе. Система под названием Pangea III запущена в нефтяной корпорации Total.

Для работы Total Pangea III нужно 1,5 МВт энергии, что втрое меньше по сравнению с предшествующей моделью. В расчёте на 1 петафлоп производительности новинка потребляет на 10% меньше электричества.

Согласно заявлению Total, новая система увеличивает вычислительную мощность оборудования компании примерно в 5 раз — до 31,7 петафлопс, что эквивалентно примерно 170 000 ноутбуков вместе взятых. Кроме того, Pangea III утраивает ресурсы для хранения данных — до 76 Пбайт. 5. Великобритания

Замыкает первую пятерку стран Великобритания с 18 суперкомпьютерами, что составляет 3.6% от общего числа в мире.

Самый мощный суперкомпьютер в стране — Cray XC40. Cray XC40 — массово-параллельный суперкомпьютер компании Cray серии «XC», представленный на рынке в конце сентября 2014 года.

В мировом рейтинге он занимает 27 место. 6. Германия

На шестом месте — Германия с 14 суперкомпьютерами, что составляет 2.8% от общего числа в мире.

Самый мощный суперкомпьютер в стране — SuperMUC-NG, который занимает 9 место в мировом рейтинге.

Согласно некоторым источникам он был пущен в работу в сентябре 2018 года.

Система построена из 6480 вычислительных узлов Lenovo ThinkSystem SD650 DWC на базе процессоров Intel Xeon Scalable. 7. Ирландия

На седьмом месте Ирландия с 13 суперкомпьютерами, что составляет 2.6% от общего числа в мире. Самый мощный суперкомпьютер в этой стране — Lenovo C1040.

Компания Lenovo вышла в лидеры рынка суперкомпьютеров. На сегодня из 500 самых производительных систем в мире 122 созданы именно этой компанией. Это примерно 23,8% в глобальном масштабе. 8. Нидерланды

Нидерланды занимают восьмую позицию с 13 суперкомпьютерами, что составляет 2.6% от общего числа в мире.

Самый мощный суперкомпьютер в этой стране — NA3, который занимает 221 строчку мирового рейтинга. 9. Канада

На девятом месте — Канада с 8 суперкомпьютерами, что составляет 1.6% от общего числа в мире.

Самый мощный компьютер в стране — Niagara, который занимает 69 строчку мирового рейтинга.

Самый мощный исследовательский суперкомпьютер в Канаде, Niagara, позволяет обрабатывать колоссальные объемы больших данных для работы с технологиями искусственного интеллекта, исследований изменения климата, моделирования, астрофизики и других. 10. Италия

Замыкает десятку лидеров Италия с 5 суперкомпьютерами, что составляет 1% от общего числа в мире.

Самый мощный суперкомпьютер у стране — HPC4 — суперкомпьютер, построенный крупной итальянской нефтегазовой компанией Eni.

Его пиковая производительность — 18,6 PFLOPS, основная задача — сейсморазведка.

HPC4 установлен в ЦОДе Eni Green Data Center в Феррера-Эрбоньоне в северной Италии.

Этот ЦОД был спроектирован для минимального энергопотребления из соображений экологии и снижения расходов на эксплуатацию: так, вместо жидкостного охлаждения используется охлаждение воздухом, в основном внешним, что позволяет сэкономить энергию по сравнению с жидкостным охлаждением и достичь уровня эффективности использования электроэнергии.

Самый быстрый суперкомпьютер в мире побил рекорд ИИ / Хабр

Суперкомпьютер Summit, разработанный компанией IBM для Окриджской Национальной лаборатории, в 2018-м стал самым мощным в мире, забрав этот титул у китайцев впервые за пять лет

На западном побережье США самые ценные компании в мире соревнуются в попытках сделать ИИ умнее. Google и Facebook хвастались экспериментами, использующими миллиарды фотографий и тысячи мощных процессоров. Однако после этого в прошлом году проект из восточного Теннеси по-тихому превзошёл масштабы любого корпоративного ИИ. И шёл он под руководством правительства США.

В рекордном проекте участвовал самый мощный суперкомпьютер в мире, Summit, из Окриджской Национальной лаборатории. Этот титул компьютер смог захватить в июне прошлого года, забрав его обратно в США после пяти лет превосходства китайцев. В рамках проекта изучения климата гигантский компьютер загрузил эксперимент по машинному обучению, работающий быстрее всего, что было ранее.

Summit, занимающий территорию, по площади равную двум теннисным кортам, использовал в этом проекте более 27 000 мощных графических процессоров. Они направили свои возможности на работу алгоритмов глубинного обучения, технологии, ведущей за собой передние рубежи ИИ, способной перемалывать информацию со скоростью миллиард миллиардов операций в секунду – эта скорость в суперкомпьютерных кругах известна, как экзаоп [тут у автора были экзафлопсы — он перепутал флопсы, операции с плавающей точкой, с опами, операциями вообще. Вычислительная мощность Summit составляет 122 петафлопс, потенциально максимальная – 200 петафлопс. При этом он стал первым компьютером, достигшим показателя в экзаоп, или 10¹⁸ операций в секунду. Во время анализа генетической информации была достигнута скорость в 1,88 экзаоп, и ожидается, что во время смешанных вычислений будет достигнуто 3,3 экзаоп / прим. перев.].

«До сих пор глубинное обучение не расширялось до таких масштабов», — говорит Прабхат, ведущий исследовательскую группу в Национальном научном вычислительном центре энергетических исследований в Национальной лаборатории Лоуренса Беркли. (Да, у него одно имя). Его группа сотрудничала с исследователями с домашней базы Summit, Окриджской национальной лаборатории.

Подходящим образом ИИ на мощнейшем компьютере сконцентрировался на одной из крупнейших проблем мира: изменении климата. Технокомпании тренируют алгоритмы на распознавание лиц или дорожных знаков; государственные учёные тренируют их на распознавание погодных закономерностей, к примеру, циклонов, в обильных наборах данных, полученных в климатических симуляциях, трёхчасовых прогнозах состояния атмосферы Земли, простирающихся на целый век. (Неизвестно, сколько энергии потратил этот проект или к выделению какого количества углерода в атмосферу это привело).

Стойки с оборудованием Summit соединяют 300 км оптоволоконного кабеля, а 15 000 литров воды циркулируют каждую минуту рядом с 37 000 процессорами, охлаждая их.

Последствия эксперимента Summit отразятся на будущем как ИИ, так и климатологии. Проект демонстрирует научный потенциал возможностей применения ГО к суперкомпьютерам, которые традиционно занимались симуляцией физических и химических процессов, таких, как ядерные взрывы, чёрные дыры или новые материалы. Он также демонстрирует, что увеличение вычислительной мощности – если его получить – даёт преимущества для МО – и это служит хорошим предзнаменованием для будущих прорывов.

«Пока мы не сделали этот проект, мы не знали, что его можно так сильно масштабировать», — говорит Раджат Монга, инженерный директор в Google. Он и другие гугловцы помогали проекту, адаптировав TensorFlow, ПО для МО, к огромным масштабам Summit.

Большая часть работы по масштабированию ГО проходила в дата-центрах интернет-компаний, где сервера совместно работают над задачами, разбивая их на части, благодаря тому, что они объединены относительно свободно, и не связаны в один гигантский компьютер. У суперкомпьютеров типа Summit архитектура выглядит по-другому, у них особенные высокоскоростные соединения объединяют тысячи процессоров в единую систему, способную работать как одно целое. До недавнего времени мало кто пытался адаптировать МО для работы на подобном железе.

Монга говорит, что работа над адаптацией TensorFlow к масштабам Summit оживит попытки Google расширить собственные ИИ-системы. Инженеры из Nvidia также помогали в этом проекте, обеспечивая беспроблемную совместную работу десятков тысяч графических процессоров Nvidia.

То, что для обеспечения ГО-алгоритмов всё большей вычислительной мощностью находятся способы, сыграло свою роль в активном развитии технологии, идущем в последнее время. Технология, которую использует Siri для распознавания вашего голоса, а робомобили Waymo для распознавания дорожных знаков, стала полезной в 2012 году, после того, как исследователи адаптировали её для работы на графических процессорах Nvidia.

В аналитической статье, опубликованной в прошлом мае, исследователи из OpenAI, исследовательского института из Сан-Франциско, одним из инвесторов которого был Илон Маск, подсчитали, что количество вычислительных ресурсов в крупнейших проектах, связанных с МО, о которых известно обществу, с 2012 года удваивается примерно каждые 3,43 месяца – или растёт в 11 раз ежегодно. Такой прогресс помог ботам из Alphabet, родительской компании Google, победить чемпионов сложных настольных игр и видеоигр, и помог сделать большой рывок в точности переводов сервиса Google.

Теперь Google и другие компании создают новые виды чипов, приспособленных специально для ИИ, чтобы продолжить эту тенденцию. В Google говорят, что их «стручки», плотно интегрирующие по 1000 их чипов для ИИ – они называют их тензорными процессорами, или TPU – могут выдавать 100 петафлопс вычислительной мощности, что в 10 раз [видимо, реально в два раза / прим. перев.] меньше, чем Summit достиг в своём эксперименте с ИИ.

Вклад проекта Summit в климатологию состоит в демонстрации того, как ИИ огромных масштабов могут улучшить наше понимание будущих погодных закономерностей. Когда исследователи выдают предсказания климата на сто лет вперёд, то прочесть его становится довольно сложно. «Представьте себе, что у вас есть ролик на YouTube, длящийся 100 лет. Вручную вы никак не сможете найти там всех кошек и собак», — говорит Прабхат. ПО, которое обычно используется для автоматизации процессов, по его словам, несовершенно. Результаты Summit показали, что МО может справиться с этим лучше, и это должно помочь предсказывать такие последствия штормов, как наводнения и разрушения. Результаты Summit принесли исследователям из Окриджа и Nvidia премию Гордона Белла за передовую работу в области суперкомпьютеров.

Запуск ГО на суперкомпьютерах – это новая идея, пришедшая как раз в нужный момент для климатологов, говорит Майкл Причард, профессор из калифорнийского университета в Ирвине. Замедляющаяся скорость улучшений обычных процессоров заставила инженеров перейти к наполнению суперкомпьютеров всё большим количеством графических чипов, где быстродействие растёт надёжнее. «Пришло время, когда уже нельзя было наращивать вычислительную мощность обычным способом», — говорит Причард.

Эти изменения представляют собой препятствия на пути обычных симуляций, которые приходится адаптировать. Также они дают возможность обратиться ко всей мощи ГО, которая естественным образом подходит к графическим чипам. Это может дать нам более ясное представление о будущем нашего климата. Группа Причарда в прошлом году продемонстрировала, что ГО может выдавать более реалистичные симуляции облаков в прогнозах климата, что может улучшить прогнозы изменения в закономерностях выпадения осадков.

Cerebras Systems представила компьютер с самым большим в мире процессором 22×22 сантиметра / Блог компании Дата-центр «Миран» / Хабр

Схема компьютера CS-1 показывает, что большая часть отведена для питания и охлаждения гигантского «процессора-на-пластине» Wafer Scale Engine (WSE). Фото: Cerebras Systems

В августе 2019 года компания Cerebras Systems и её производственный партнер TSMC анонсировали крупнейшую микросхему в истории компьютерной техники. С площадью 46 225 мм² и 1,2 триллиона транзисторов микросхема Wafer Scale Engine (WSE) примерно в 56,7 раз больше, чем самый большой GPU (21,1 млрд транзисторов, 815 мм²).

Скептики говорили, что разработать процессор — не самая сложная задача. Но вот как он будет работать в реальном компьютере? Каков процент брака на производстве? Какое потребуется питание и охлаждение? Сколько будет стоить такая машина?

Похоже, инженерам Cerebras Systems и TSMC удалось решить эти проблемы. 18 ноября 2019 года на конференции Supercomputing 2019 они официально представили CS-1 — «самый быстрый в мире компьютер для расчётов в области машинного обучения и искусственного интеллекта».

Первые экземпляры CS-1 уже отправлены заказчикам. Один из них установлен в Аргоннской национальной лаборатории министерства энергетики США, той самой, в которой скоро начнётся сборка самого мощного в США суперкомпьютера из модулей Aurora на новой архитектуре GPU от Intel. Другим заказчиком стала Ливерморская национальная лаборатория.

Процессор с 400 000 вычислительными ядрами предназначен для дата-центров по обработке вычислений в области машинного обучения и искусственного интеллекта. Cerebras заявляет, что компьютер обучает системы AI на порядки эффективнее, чем существующее оборудование. CS-1 по производительности эквивалентен «сотням серверов на базе GPU», потребляющих сотни киловатт. В то же время он занимает всего 15 юнитов в серверной стойке и потребляет около 17 кВт.

Процессор WSE. Фото: Cerebras Systems

Генеральный директор и соучредитель Cerebras Systems Эндрю Фельдман (Andrew Feldman) говорит, что CS-1 является «самым быстрым в мире компьютером AI». Он сравнил его с кластерами TPU от Google и отмечает, что каждый из них «занимает 10 стоек и потребляет более 100 киловатт, чтобы обеспечить треть производительности одной установки CS-1».

Компьютер CS-1. Фото: Cerebras Systems

Обучение больших нейронных сетей может занимать недели на стандартном компьютере. Установка CS-1 с процессорным чипом из 400 000 ядер и 1,2 триллиона транзисторов выполняет эту задачу за минуты или даже секунды, пишет IEEE Spectrum. Однако Cerebras не представила реальные результаты тестов, чтобы проверить заявления о высокой производительности, например, тесты MLPerf. Вместо этого компания напрямую установила контакты с потенциальными клиентами — и позволила обучать собственные модели нейронных сетей на CS-1.

Такой подход не является чем-то необычным, считают аналитики: «Каждый управляет своими собственными моделями, которые они разработали для своего собственного бизнеса, — говорит Карл Фройнд (Karl Freund), аналитик по приложениям искусственного интеллекта в Moor Insights & Strategies. — Это единственное, что имеет значение для покупателей».

Разработкой специализированных чипов для AI занимаются многие компании, в том числе традиционные представители индустрии, такие как Intel, Qualcomm, а также различные стартапы в США, Великобритании и Китае. Google разработала чип специально для нейронных сетей — тензорный процессор, или TPU. Несколько других производителей последовали её примеру. Системы AI работают в многопоточном режиме, а узким местом становится перемещение данных между чипами: «Соединение микросхем на самом деле замедляет их — и требует много энергии, — объясняет Субраманьян Айер (Subramanian Iyer), профессор Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе, который специализируется на разработке чипов для искусственного интеллекта. Производители оборудования изучают множество различных вариантов. Некоторые пытаются расширить межпроцессорные соединения.

Основанный три года назад стартап Cerebras, который получил более $200 млн венчурного финансирования, предложил новый подход. Идея в том, чтобы сохранить все данные на гигантском чипе — и тем самым ускорить вычисления.

Вся пластина-микросхема разделена на 400 000 более мелких секций (ядра), с учётом того, что некоторые из них не будут работать. Чип разработан с возможностью маршрутизации вокруг дефектных областей. Программируемые ядра SLAC (Sparse Linear Algebra Cores) оптимизированы для линейной алгебры, то есть для вычислений в векторном пространстве. Компания также разработала технологию «утилизации разреженности» (sparsity harvesting) для повышения производительности вычислений при разреженных рабочих нагрузках (содержащих нули), таких как глубокое обучение. Векторы и матрицы в векторном пространстве обычно содержат множество нулевых элементов (от 50% до 98%), поэтому на традиционных GPU большая часть вычислений уходит впустую. В отличие от них, ядра SLAC предварительно отфильтровывают нулевые данные.

Коммуникации между ядрами обеспечивает система Swarm с пропускной способностью 100 петабит в секунду. Маршрутизация аппаратная, задержки измеряются в наносекундах.

Стоимость компьютера не называется. Независимые эксперты считают, что реальная цена зависит от процента брака. Также достоверно не известна производительность микросхемы и сколько ядер работоспособны в реальных образцах.

Cerebras огласила некоторые подробности о программной части системы CS-1. Программное обеспечение даёт возможность пользователям создавать собственные модели машинного обучения с использованием стандартных фреймворков, таких как PyTorch и TensorFlow. Затем система распределяет 400 000 ядер и 18 гигабайт памяти SRAM на чипе по слоям нейронной сети таким образом, чтобы все слои завершали работу примерно в одно время со своими соседями (задача оптимизации). В результате информация обрабатывается всеми слоями без задержек. Благодаря подсистеме ввода-вывода из 12 линий 100-гигабитного Ethernet машина CS-1 может обрабатывать 1,2 терабита данных в секунду.

Преобразованием исходной нейросети в оптимизированную исполняемую репрезентацию (Cerebras Linear Algebra Intermediate Representation, CLAIR) занимается компилятор графов (Cerebras Graph Compiler, CGC). Компилятор выделяет вычислительные ресурсы и память для каждой части графа, а затем сопоставляет их с вычислительным массивом. Затем вычисляется путь коммуникации по внутренней структуре пластины, уникальный для каждой сети.

Распределение математических операций нейросети по ядрам процессора. Фото: Cerebras

Из-за огромного размера WSE все слои в нейронной сети одновременно размещаются на нём и работают параллельно. Этот подход уникален для WSE — ни у одного другого устройства недостаточно встроенной памяти, чтобы поместить все слои сразу на одном чипе, заявляет Cerebras. Такая архитектура с размещением сразу всей нейросети на чипе даёт огромные преимущества благодаря высокой пропускной способности и низкой задержке.

Программное обеспечение может выполнять задачу оптимизации для нескольких компьютерах, позволяя кластеру компьютеров действовать как одна большая машина. Кластер из 32 компьютеров CS-1 показывает примерно 32-кратное увеличение производительности, что свидетельствует об очень хорошей масштабируемости. Фельдман говорит, что это отличается от поведения кластеров на основе GPU: «Сегодня, когда вы составляете кластер из графических процессоров, он не ведёт себя как одна большая машина. Вы получаете множество маленьких машин».

В пресс-релизе сказано, что Аргоннская национальная лаборатория работает с Cerebras уже два года: «Развернув CS-1, мы резко увеличили скорость обучения нейронных сетей, что позволило повысить продуктивность наших исследований и добиться значительных успехов».

Одной из первых нагрузок для CS-1 станет нейросетевая симуляция столкновения чёрных дыр и гравитационных волн, которые создаются в результате этого столкновения. Предыдущая версия этой задачи работала на 1024 из 4392 узлов суперкомпьютера Theta.

10 самых мощных суперкомпьютеров в мире. » Новости науки, технологий и техники.

Прошло чуть больше чем 75 лет с тех пор как были созданы первые компьютеры под названием “Марк 1” и “ENIAC”. Мощность обеих была смешной, это были первые самые мощные вычислительные машины. 

“Марк 1” весил почти 5 тонн, он умел вычитывать, складывать, делить и умножать. На одну операцию, зависимо от сложности у него уходило от 3-х до 15-ти секунд.

“ENIAC” весил намного больше, целых 27 тонн. Он умел все тоже что и первый. Имел всего 4 кб памяти, да и огромный минус у него был. Из-за его огромной потребности в электроэнергии страдал весь город. 

Все поменялось с 1950 года. Именно в этом году был создан первый транзистор благодаря которому вычислительные машины становились все меньше и мощнее. Но это не означает, что огромный компьютеров с большой мощности не существует. Именно о них сегодня и поговорим. Представляем вам топ 10 самых мощный агрегатов цифрового мира.

10. Суперкомпьютер SuperMUC.

Данный компьютер находится в Центре им. Лейбница в котором, играет роль главного компьютера для университетов Мюнхена и Баварской Академии Наук. Его мощь состоит из 155 000 ядер. Комплект из 18 432 процессоров “Интел Ксеон E5-2680” (2.70-3.50 GHz) и 820 процессоров “Интел Ксеон E7-4870” (2.40-2.80 GHz). Имеет 340 терабайт оперативной памяти и 10 терабайт дисковой квоты для хранения самых нужных данных. Благодаря всему этому, его мощь вычислительной производительности может достигать аж 2,8 петафлопс. Этот суперкомпьютер ест электричества в среднем 2172 кВт. 

9. Суперкомпьютер Vulcan (Вулкан).  

Мощность этого агрегатора 4,3-петафлопса, но как заявляют ребята из Ливерморской лаборатории Калифорнийского университета, его мощь может достичь планки в 5 петафлопс. 393,216 гБ ОЗУ. Собран из процессоров “Power BQC 16C” (1.6 GHz), общей сложности 39 3216 ядер. Ест около 1 972 кВт.

8. Суперкомпьютер JUQUEEN.

Эта вычислительная машина по мощности похожа с “Вулканом” и иногда чередуются местами. Находится она в исследовательском центре Юлиха, Германия. Состоит из процессоров “Power BQC 16C” (1.6 GHz). 458 752 ядер общей мощностью до 5 петафлопс и 458 752 ОЗУ. Употребляет 2 301 кВт. Компьютер решает проблемы связанные с физикой, биологией и медицинскими разработками. Говорят, что  именно от этой машины зависит, сможет ли человек придумать лекарство против рака.

7. Суперкомпьютер Stampede.

Этот монстр буквально создан во имя науки, так как любой ученый может подать запрос в Техасский центр продвинутых вычислений и ему выделят часть мощностей для исследований. Состоит он из процессоров “Интел Ксеон E5-2680 8C” (2.7-3.5 GHz), 102 400 ядер мощностью 5,2 петафлопс. 205 терабайт ОЗУ и 14 петабайт квоты под самые необходимые файлы. Ест 4 510 кВт.

6. Суперкомпьютер Piz Daint.

Следующий агрегат находится в национальном центре Швейцарии. Назван в честь горы в Альпах. Вычислительная способность достигает 7,7 петафлопс. Использует процессора “Ксеон E5-2670 8C” (2.6GHz) Усилен карточками “NVIDIATeslaK20XGPUs” и имеет 115 984 ядер. Система решает сложные задачи в физике и моделированию. К примеру, помогает решить загадку бозона Хиггса и решает вопросы в сфере термоядерного синтеза. Кушает 2 325 кВт.

 5. Суперкомпьютер Mira.

Этот суперкомпьютер на многих ресурсах вошёл в топ 5 мощнейших вычислительных машин. Система состоит из 48 стоек. Имеет 786 432 ядра и 768 терабайт памяти, что позволяет развить мощь до 10 петафлопс. Для создания этого агрегата использовали процессоры марки “Power BQC 16C” (1.6GHz). Mira имеет огромную пропускную способность, что позволяет передавать данные со скоростью 240 Гб/с. В среднем использует 3 945 кВт.

 4. Суперкомпьютер K Computer.

В институте компьютерных наук города Кобе, (Япония) находится первый компьютер, который смог преодолеть рубеж в 10 петафлопс. Имеет 705 024 ядра общей мощностью в 10,510 петафлопс. Для этого использовали процессоры марки “SPARC64 VIIIfx 8C” (2GHz). Употребляет 12 659.89 кВт. На данный момент, компьютером управляет самая большая нейросеть в мире. Возможно в будущем, он ляжет в основу ИИ. 

 3. Суперкомпьютер Sequoia.

Ну вот мы и подобрались к тройке финалистов. Суперкомпьютер Sequoia появился на свет 2012 году. Разработан компанией IBM. Имеет 1 572 864 ядер. За основу взят процессор “Power BQC 16C” (1.6GHz). Максимальная мощность 20,1 петафлопс, но использует в районе 16. Компьютер отвечает за управление ядерным арсеналом Соединённых Штатов Америки и вычислениями в сфере энергетики. Употребляет 7 890 кВт.

2. Суперкомпьютер Titan.

Данный агрегат имеет 560 640 ядер. Построен на базе Cray XK7. За основу взят процессор “Opteron 6274 16C” (2.2GHz) и усилен графическими процессорами от Nvidia. Дисковая память: 10 Пб. ОЗУ: 710 Тб. Все это, есть 8 209 кВт. Вроде и много, однако он считается наиболее экономным. Суперкомпьютер решает вопросы связанные с глобальным потеплением, моделированием и всяческими исследованиями.

1. Суперкомпьютер Tianhe-2.

Довольно прожорливый агрегат, но оно того стоит. Представляем вам вычислительную машину у которой столько мощности, что человечество до сих пор не знает где её всю использовать. В тяжеловесе находится связка из нескольких процессоров: “Интел Ксеон E5-2692” (2,2 ГГц), “Интел Ксеон Phi 31S1P” (1,1 ГГц) и “Галакси FT-1500” (0,8-1 ГГц). В общей сложности 3,12 миллиона ядер. Дисковая память: 1 024 000 GB. ОЗУ: 1,4 ПБ. Все это употребляет 17 808 кВт. Его обычная мощность колеблется в районе 33,86 петафлопс, но ученые утверждают, что без особых усилий можно разогнать его до 54,9 петафлопс, но в этом нет нужды. Чем занимается Тяньхэ-2 не известно. КНР скрывает все данные об исследованиях.

Российские ученые представили самый мощный в мире суперкомпьютер

Российские ученые представили разработку, которая, по их словам, должна кардинально изменить жизнь человечества. Созданием квантовых компьютеров, способных работать в миллионы раз быстрее современных операционных систем, занимаются крупнейшие технологические корпорации мира. Но они уже признали победу коллег.

Это казалось фантастикой еще вчера — квантовые компьютеры, способные обогнать все существующие устройства. Они настолько мощные, что могут или открыть человечеству новые горизонты, или обрушить все системы безопасности, потому что смогут взломать их.

«Квантовый компьютер функционирующий, он гораздо страшнее атомный бомбы», — считает генеральный директор компании Acronis, сооснователь Российского квантового центра Сергей Белоусов.

В разработку вкладываются крупнейшие корпорации: Google, IBM, Microsoft, Alibaba. Но сегодня в центре внимания — Михаил Лукин, физик из Гарварда и один из основателей Российского квантового центра. Его команде удалось создать самый мощный на данный момент квантовый компьютер.

«Это одна из самых больших квантовых систем, которые были созданы. Мы входим в тот режим, где уже классические компьютеры не могут справится с вычислениями. Делаем маленькие открытия уже, увидели новые эффекты, которые не ожидались теоретически, которые мы сейчас можем, мы пытаемся понять, мы даже до конца их не понимаем», — рассказывает профессор Гарвардского университета, сооснователь Российского квантового центра Михаил Лукин.

Все — из-за мощности таких устройств. Расчеты, которые на сегодняшнем суперкомпьютере займут тысячи лет, квантовый может сделать в один миг.

Как это работает? В обычных компьютерах информация и вычисления — это биты. Каждый бит — либо ноль, либо единица. Но квантовые компьютеры основаны на кубитах, а они могут находиться в состоянии суперпозиции, когда каждый кубит — одновременно и ноль, и единица. И если для какого-нибудь расчета обычным компьютерам нужно, грубо говоря, выстроить последовательности, то квантовые вычисления происходят параллельно, в одно мгновение. В компьютере Михаила Лукина таких кубитов — 51.

«Во-первых, он сделал систему, в которой больше всего кубитов. На всякий случай. На данный момент, я думаю, это больше чем в два раза больше кубитов, чем у кого-либо другого. И он специально сделал 51 кубит, а не 49, потому что Google все время говорил, что сделает 49», — объясняет гендиректор компании Acronis, сооснователь Российского квантового центра Сергей Белоусов.

Создание самого мощного квантового компьютера пророчили ему. Джон Мартинес — руководитель крупнейшей в мире квантовой лаборатории корпорации Google. И свой 49-кубитный компьютер он планировал закончить только через несколько месяцев.

«22 кубита — это максимум, что мы смогли сделать, мы использовали все свое волшебство и профессионализм», — рассказывает он.

Мартинес и Лукин выступили на одной сцене — в Москве, на Четвертой международной квантовой конференции. Впрочем, соперниками ученые себя не считают.

«Неправильно думать об этом, как о гонке. Настоящая гонка у нас с природой. Потому что это действительно сложно — создать квантовый компьютер. И это просто захватывающе, что кому-то удалось создать систему с таким большим количеством кубитов», — говорит глава лаборатории «Квантовый искусственный интеллект» компании Google Джон Мартинес.

Но для чего нам понадобятся квантовые компьютеры? Даже сами их создатели не знают наверняка. С их помощью могут быть разработаны совершенно новые материалы, сотни открытий в физике и химии. Квантовые компьютеры — пожалуй, единственное, что может приоткрыть тайну человеческого мозга и искусственного интеллекта.

«Когда совершается научное открытие, его создатели не представляют всю мощь, которую оно принесет. Когда придуман был транзистор, то никто не представлял, что на этом транзисторе построятся компьютеры», — говорит директор Российского квантового центра Руслан Юнусов.

Один из первых компьютеров был создан в 40-х годах ХХ века и весил 27 тонн. Если сравнить с современными устройствами, то обычный смартфон по мощности — это как 20 000 таких машин. И это за 70 лет прогресса. Но если наступит эра квантовых компьютеров, уже наши потомки будут удивляться, как вообще пользоваться этим антиквариатом.

крупнейших технологических компаний мира

Автор: Эмбер Париона, 10 июня 2019 в World Facts

Штаб-квартира Apple в Купертино, Калифорния, США. Кредит редакции: Владимир Крыхин / Shutterstock.com.

Технологические компании в основном производят компьютерное оборудование, Интернет, телекоммуникационное оборудование, программное обеспечение, полупроводники, электронную коммерцию и компьютерные услуги.В этой статье рассматриваются некоторые из крупнейших технологических компаний в мире по размеру выручки.

Apple Inc.

Apple была основана в апреле 1976 года Стивом Джобсом, Рональдом Уэйном и Стивом Возняком. Штаб-квартира находится в Купертино, штат Калифорния, США. Сегодня у нее 115 000 сотрудников и 478 розничных магазинов в 17 странах. Apple — крупнейшая технологическая компания в мире с годовым доходом около 29 долларов.2000000000. Этот доход составляет 1,25% национального валового внутреннего продукта (ВВП) США. В 2014 году Apple стала первой американской компанией, стоимость которой превышает 700 миллиардов долларов.

Samsung Electronics

Компания Samsung была основана в Сувоне, Южная Корея, в 1969 году, когда в основном производила электрические приборы и электронику. Сегодня это вторая по величине технологическая компания в мире с годовым доходом 211 долларов США.9 миллиардов. В Samsung работает около 319 000 штатных сотрудников в 80 странах. Кроме того, эта компания является крупнейшим производителем мобильных телефонов, смартфонов и телевизоров в мире.

Amazon

Третья по величине технологическая компания — Amazon. Годовой доход этой организации составляет 177,9 миллиарда долларов, а штат сотрудников — около 230 800 человек.Штаб-квартира находится в Сиэтле, штат Вашингтон, США. Amazon был основан в 1994 году Джеффом Безосом как книжный онлайн-магазин. Позже он включал продажи DVD и CD, загрузку и потоковую передачу видео и аудиокниг, программное обеспечение, одежду, видеоигры, украшения, продукты питания и игрушки. Сегодня это считается компанией, занимающейся облачными вычислениями и электронной коммерцией. Amazon — крупнейший интернет-магазин как по продажам, так и по рыночной капитализации.

Foxconn

Foxconn — четвертая по величине технологическая компания в мире со средним годовым доходом в 154 доллара.7 миллиардов. Она была основана в 1974 году Терри Гоу как Hon Hai Precision Industry; Foxconn изначально была его торговой маркой. Штаб-квартира компании находится в городе Нью-Тайбэй, Тайвань, и в ней работает 1,3 миллиона человек на постоянной основе. Foxconn является производителем по контракту, что означает, что он производит электронные компоненты и продукты для других компаний. Среди его крупнейших клиентов: Nokia, Nintendo 3DS, iPad, iPod, iPhone, Blackberry, Playstation 3, Playstation 4 и Xbox One.

Какие мировые технологические компании являются крупнейшими?

,

крупнейших софтверных компаний, работающих сегодня в мире

Автор: Эмбер Париона, 25 апреля 2017, в World Facts

Кремниевая долина в Калифорнии, США, известна как эпицентр технологических компаний.

«Forbes Global 2000» входит в рейтинг 2000 крупнейших публичных компаний мира.Этот рейтинг основан на 4 основных факторах: рыночная стоимость, прибыль, объем продаж и активы. Каждая компания в списке характеризуется своей отраслью. В этой статье рассматриваются ведущие компании, занимающиеся разработкой программного обеспечения и программирования, которые включены в список Forbes Global 2000.

Microsoft

Microsoft, основанная 4 апреля 1975 года, является крупнейшей компанией-разработчиком программного обеспечения в мире со штаб-квартирой в Редмонде, штат Вашингтон, США.Годовой объем продаж составляет 97,58 миллиарда долларов. Эта многонациональная компания производит различные технологические продукты, в том числе электронику, компьютерное программное обеспечение и персональные компьютеры. В мае 2011 года Microsoft приобрела Skype Technologies, а в декабре 2016 года продолжила покупку Linkedin. Хотя первоначально рост Microsoft был сосредоточен на операционных системах для персональных компьютеров, с тех пор значительную долю рынка Microsoft уступила Android. Тем не менее, он вырос на рынках операционных систем, совместимых с IBM-PC, и офисного программного обеспечения.

Оракул

Oracle Corporation была основана в 1977 году и является второй по величине компанией-разработчиком программного обеспечения в мире со штаб-квартирой в Редвуд-Сити, штат Калифорния, США. Годовой объем продаж составляет 38,8 миллиарда долларов. Эта многонациональная компания разрабатывает программное обеспечение для баз данных, облачные системы, программное обеспечение для управления клиентами и программное обеспечение для управления цепочками поставок.В 2004 году эта компания приобрела PeopleSoft, Hyperion и Siebel Systems.

SAP

SAP, что на английском языке означает «Системные приложения и продукты для обработки данных», является немецкой транснациональной компанией со штаб-квартирой в городе Вальдорф в земле Баден-Вюртемберг. Компания SAP, основанная в июне 1970 года, в настоящее время считается третьей в мире компанией-разработчиком программного обеспечения по объему выручки.Его средний уровень продаж составляет 23,3 миллиарда долларов. У нее более 335 000 клиентов в 190 странах мира. С 2012 года SAP приобрела несколько облачных компаний в попытке составить конкуренцию Oracle, своему крупнейшему конкуренту. В 2014 году SAP и IBM объединились для вывода на рынок облачных услуг, а IBM предоставила инфраструктуру. С тех пор SAP также сотрудничает с Microsoft в стремлении предоставить инструменты визуализации данных и более совершенные мобильные приложения.

Symantec

Symantec базируется в Маунтин-Вью, Калифорния, США.Он был основан в 1982 году на грант Национального научного фонда и изначально предназначался для разработки продуктов, связанных с искусственным интеллектом. Сегодня она производит ПО для обеспечения безопасности, хранения данных и резервного копирования и считается четвертой по величине компанией-разработчиком программного обеспечения в мире. Среднегодовой объем продаж компании составляет 6,6 миллиарда долларов. В октябре 2014 года компания решила разделиться на две отдельные организации, одна из которых занимается управлением информацией, а другая — безопасностью. Этот план был реализован в январе 2016 года, когда Veritas Technologies была создана и продана The Carlyle Group.

VMware

VMware, основанная в 1998 году, является пятой по величине компанией-разработчиком программного обеспечения в мире со штаб-квартирой в Пало-Альто, Калифорния, США. Это дочерняя компания Dell Technologies, которая занимается предоставлением облачных услуг и программного обеспечения для виртуализации. VMware имеет средний объем продаж около 6 миллиардов долларов. До того, как стать частью Dell, VMware была приобретена корпорацией EMC в 2004 году.В 2007 году EMC продала около 15% компании на Нью-Йоркской фондовой бирже. VMware реструктурировала свою организацию в начале 2016 года, прежде чем корпорация Dell купила EMC.

Другие компании-разработчики программного обеспечения представлены в таблице, опубликованной ниже.

Какие крупнейшие софтверные компании работают в мире сегодня?

,

25 крупнейших интернет-компаний в мире

Джойс Чепкемой, 25 апреля 2017, Экономика

Google — вторая по величине интернет-компания, основным видом деятельности которой является поисковая система в Интернете.

С самого начала промышленной революции ведущими компаниями мира были обычные компании в различных отраслях, от горнодобывающей промышленности до отрасли недвижимости.Однако все изменилось после изобретения Интернета. Сейчас среди крупнейших компаний мира есть интернет-компании, которые лидируют по запасам, полученной выручке и количеству сотрудников. Интернет-компании — это организации, которые занимаются бизнесом в Интернете и могут исключать компании, занимающиеся информационными технологиями, или поставщиков Интернет-услуг.

Крупнейшие интернет-компании в мире

Amazon

Amazon, также известный как Amazon.com — компания, занимающаяся электронной коммерцией. Amazon с объемом продаж более 107 миллиардов долларов в 2015 году является крупнейшей в мире онлайн-розничной компанией. Основанная в 1994 году Джеффом Безосом, в настоящее время ее штаб-квартира находится в Сиэтле, штат Вашингтон. Amazon имеет глобальное присутствие с партнерскими веб-сайтами по всему миру. Это позволило компании превзойти Wal-Mart по рыночной капитализации в 329,7 миллиарда долларов в 2015 году. Amazon может похвастаться тем, что является крупнейшим работодателем среди всех интернет-компаний и насчитывает 268 908 человек в 2015 году и принесла доход в 70 миллиардов долларов.

Google

Google, пожалуй, самая известная из интернет-компаний. Его основная деятельность — поисковая система в Интернете. Однако у него есть интересы в других областях, таких как социальные сети (Google Plus) и облачное хранилище данных (Google Drive). Штаб-квартира находится в Маунтин-Вью, Калифорния, США. Google был основан двумя студентами университета, Ларри Пейджем и Сергеем Брином из Стэнфордского университета в 1996 году.Идея заключалась в модификации существующих поисковых систем того времени, которые изначально назывались PageRank. На ранних стадиях он управлялся из гаража друга. Сейчас в Google работает около 61 814 сотрудников, а годовой доход составляет 74,98 миллиарда долларов. Его рыночная капитализация составляет 493,2 миллиарда долларов.

eBay

eBay — это компания электронной коммерции, основанная в 1995 году программистом по имени Пьер Омидьяр.Компания расположена в Сан-Хосе, штат Калифорния, ее выручка достигла 8,59 миллиарда долларов, а ее рабочая сила составляет 34 600 человек. Потоки доходов eBay диверсифицированы за счет многочисленных приобретений в других областях. PayPal, компания, занимающаяся обработкой онлайн-денег, является ярким примером, на которую приходилось 44% ее дохода до того, как она стала публичной. Рыночная капитализация eBay в 2015 году составила 26,98 миллиарда долларов.

Facebook

Facebook — крупнейшая социальная сеть в мире.У Facebook более миллиарда пользователей, а его доход достиг 17,93 миллиарда долларов. Марк Цукерберг основал его, будучи студентом Гарвардского университета. Компания Facebook, расположенная в Менло-Парке, штат Калифорния, наняла более 12 641 человека. В 2012 году Facebook провел IPO, в результате чего его стоимость значительно выросла и достигла рыночной капитализации более 25 миллиардов долларов. В 2014 году Facebook приобрела компанию мобильных сообщений Whatsapp примерно за 19 миллиардов долларов.

Алибаба

Alibaba — крупнейшая компания в области электронной коммерции в Азии, имеющая более миллиарда пользователей по всему миру.Alibaba была основана Джеком Ма в 1999 году, ее штаб-квартира находится в Ханчжоу, Китай. У Alibaba есть два основных портала, которые работают под ней: Alibaba и Aliexpress. Alibaba в основном занимается оптовыми транзакциями, а Aliexpress занимается розничными транзакциями. В 2015 году Alibaba была оценена в 202 миллиарда долларов при продажах более 500 миллиардов долларов. С более чем 26000 сотрудников Alibaba добилась беспрецедентных продаж в Китае, включая День холостяков в ноябре 2015 года, когда было реализовано более 17,7 миллиардов долларов.

25 крупнейших интернет-компаний в мире

,

Это самый большой в мире компьютерный чип

Новый стартап AI запустил, по его словам, самый большой полупроводниковый чип из когда-либо созданных.

Cerebras Systems представила свой Wafer Scale Engine (WSE), который содержит 1,2 триллиона транзисторов, как компьютер нового типа, оптимизированный исключительно для AI и возможностей глубокого обучения.

Это ставит его далеко впереди других чипов, представленных в настоящее время на рынке, поскольку недавние выпуски других чипов-лидеров, таких как AMD и Nvidia, содержат от 20 до 30 миллиардов транзисторов.

Enormous

Cerebras заявляет, что ее оборудование улучшит возможности обработки AI, которые часто сдерживаются нехваткой доступной вычислительной мощности.

Компания заявляет, что тестирование одной новой гипотезы или обучение новой модели является дорогостоящим и трудоемким процессом, часто занимающим недели или даже месяцы на имеющихся в настоящее время системах.

Cerebras считает, что ее новый чип может помочь удовлетворить «огромные вычислительные потребности» глубокого обучения, поскольку он специально разработан для обеспечения более мощных вычислений, чем любое другое оборудование, представленное сегодня на рынке.

(Изображение предоставлено Cerebras)

В отличие от многих других мощных микросхем, представленных сегодня на рынке, которые на самом деле представляют собой набор микросхем, установленных на кремниевой пластине, WSE представляет собой один кристалл на одной пластине, что позволяет гораздо более быстрая скорость передачи и производительность обработки.

WSE более чем в 56 раз больше, чем самый крупный графический процессор, содержит в 3000 раз больше встроенной памяти и способен обеспечить более чем в 10 000 раз пропускную способность памяти, при этом высокоскоростная память расположена рядом с каждым ядром, что гарантирует постоянную работу ядер. заняты расчетами.

На площади в 46 225 квадратных миллиметров кремния (что делает его немного меньше, чем у типичного планшета) чип способен обеспечить 400 000 ядер, оптимизированных для искусственного интеллекта, а его специализированная архитектура памяти гарантирует, что каждое из этих ядер работает с максимальной эффективностью.

WSE предоставляет 18 гигабайт быстрой встроенной памяти, распределенной между ядрами в одноуровневой иерархии памяти, на расстоянии одного тактового цикла от каждого ядра.

Пока нет новостей о том, когда оборудование будет доступно для более широкого использования, и Cerebras просто говорят, что обновления скоро появятся.

,