Опубликована 61-я редакция списка самых высокопроизводительных суперкомпьютеров

У этой страницы нет проверенных версий, вероятно, её качество не оценивалось на соответствие стандартам.

22 мая 2023 года

Суперкомпьютер Frontier — лидер майского списка.

Опубликован 61-й выпуск рейтинга 500 самых высокопроизводительных компьютеров мира. В новой редакции в десятке лидеров отсутствуют изменения.

Тройка лидеров:

  • Frontier — размещён в Ок-Риджской национальной лаборатории Министерства энергетики США. Кластер насчитывает почти 9 миллионов процессорных ядер (CPU AMD EPYC 64C 2GHz, ускоритель AMD Instinct MI250X) и обеспечивает производительность 1.102 экзафлопс, что почти в три раза больше, чем в кластере, занимающем второе место (при этом энергопотребление Frontier на 30 % ниже).
  • Fugaku — размещён в Институте физико-химических исследований RIKEN (Япония). Кластер построен с использованием процессоров ARM (158976 узлов на базе SoC Fujitsu A64FX, оснащённых 48-ядерным CPU Armv8.2-A SVE 2.2GHz). Fugaku обеспечивает производительность 442 петафлопс.
  • LUMI — размещён в Европейском суперкомпьютерном центре (EuroHPC) в Финляндии и обеспечивающий производительность 151 петафлопс. Кластер построен на той же платформе HPE Cray EX235a, что и лидер рейтинга, но включает 1.1 млн процессорных ядер (AMD EPYC 64C 2GHz, ускоритель AMD Instinct MI250X, сеть Slingshot-11).

Что касается отечественных суперкомпьютеров, то созданные компанией Яндекс кластеры Chervonenkis[1], Galushkin[2] и Lyapunov[3] опустились с 25, 44 и 47 мест на 27, 46 и 52 места. Данные кластеры созданы для решения задач машинного обучения и обеспечивают производительность 21.5, 16 и 12.8 петафлопс соответственно. Кластеры работают под управлением Ubuntu 16.04 и оснащены процессорами AMD EPYC 7xxx и GPU NVIDIA A100: кластер Chervonenkis насчитывает 199 узлов (193 тысячи ядер AMD EPYC 7702 64C 2GH и 1592 GPU NVIDIA A100 80G), Galushkin — 136 узлов (134 тысячи ядер AMD EPYC 7702 64C 2GH и 1088 GPU NVIDIA A100 80G), Lyapunov — 137 узлов (130 тысяч ядер AMD EPYC 7662 64C 2GHz и 1096 GPU NVIDIA A100 40G).

Развёрнутый Сбербанком кластер Christofari Neo опустился с 50 на 55 место. Christofari Neo работает под управлением NVIDIA DGX OS 5 (редакция Ubuntu) и демонстрирует производительность 11.95 петафлопс. Кластер насчитывает более 98 тысяч вычислительных ядер на базе CPU AMD EPYC 7742 64C 2.25GHz и поставляется с GPU NVIDIA A100 80GB. Второй кластер Сбербанка (Christofari) за полгода сместился с 87 на 96 место в рейтинге.

В рейтинге также остаются ещё два отечественных кластера: Lomonosov 2 — сместился с 290 на 329 место (в 2015 году кластер Lomonosov 2 занимал 31 место, а его предшественник Lomonosov в 2011 году — 13 место) и MTS GROM — сместился с 352 на 395 место. Таким образом число отечественных кластеров в рейтинге не изменилось и как шесть месяцев назад составляет 7 систем (для сравнения в 2020 году в рейтинге было 2 отечественные системы, в 2017 году — 5, а в 2012 году — 12).

Наиболее интересные тенденции:

  • Распределение по количеству суперкомпьютеров в разных странах:
  • В рейтинге операционных систем, используемых в суперкомпьютерах, c ноября 2017 года остаётся только Linux;
  • Распределение по дистрибутивам Linux (в скобках — 6 месяцев назад):
  • Минимальный порог производительности для вхождения в Top500 за 6 месяцев составил 1.87 петафлопс (полгода назад — 1.73 петафлопс). Четыре года назад лишь 272 кластера показывали производительность более петафлопса, пять лет назад — 138, шесть лет назад — 94). Для Top100 порог вхождения вырос с 5.38 до 6.32 петафлопс;
  • Суммарная производительность всех систем в рейтинге за 6 месяцев возросла с 4.8 до 5.2 экзафлопсов (три года назад было 1.650 экзафлопсов, а пять лет назад — 749 петафлопсов). Система, замыкающая нынешний рейтинг, в прошлом выпуске находилась на 445 месте;
  • Общее распределение по количеству суперкомпьютеров в разных частях света выглядит следующим образом: 192 суперкомпьютера находится в Азии (218 — полгода назад), 160 в Северной Америке (137) и 133 в Европе (131), 9 в Южной Америке (8), 5 в Океании (5) и 1 в Африке (1);
  • В качестве процессорной основы лидируют CPU Intel — 69,8 % (полгода назад было 75,6 %), на втором месте AMD 24,2 % (20.2 %), на третьем IBM Power — 1,4 % (было 1,4 %).
  • 21,6 % (полгода назад 22,2 %) всех используемых процессоров имеют 24 ядра, 18,8 % (15.8 %) — 64 ядра, 12 % (14.2 %) — 20 ядер, 7,2 % (8.4 %) — 16 ядер, 7,2 % — 32 ядра, 7 % (7.6 %) — 18 ядер, 5,8 % (6 %) — 28 ядер, 4,2 % (5 %) — 12 ядер.
  • 185 из 500 систем (полгода назад — 177) дополнительно используют ускорители или сопроцессоры, при этом в 168 (161) системе задействованы чипы NVIDIA, в 11 (9) — AMD, в 2 (2) — Intel Xeon Phi, 1 (1) — PEZY, в 1 (1) — MN-Core, 1 (1) — Matrix-2000;
  • Среди производителей кластеров на первом месте закрепилась компания Lenovo — 33,6 % (полгода назад 32 %), на втором месте компания Hewlett-Packard Enterprise — 20 % (20.2 %), на третьем месте компания Inspur — 8,6 % (10 %), далее следуют Atos — 8,6 % (8.6 %), Dell EMC 4,8 % (3.6 %), Sugon 4,6 % (6.8 %), NVIDIA 3,2 % (2.8 %) Fujitsu 2,4 % (2 %), NEC 2 % (2.4 %), MEGWARE 1,6 % (1.2 %), Microsoft Azure — 1.25 (0 %), IBM 1,2 % (1.2 %), Penguin Computing — 1 % (1.2 %), Huawei 0,4 % (0.4 %).
  • Для связи узлов в 45,4 % (полгода назад 46,6 %) кластеров используется Ethernet, InfiniBand применяется на 40 % (38.8 %) кластеров, Omnipath — 7 % (7.2 %). Если рассматривать суммарную производительность, то системы на базе InfiniBand охватывают 35,3 % (33.6 %) всей производительности Top500, а Ethernet — 45,5 % (46.2 %).

В ближайшее время ожидается публикация нового выпуска альтернативного рейтинга кластерных систем Graph 500, ориентированного на оценку производительности суперкомпьютерных платформ, связанных с симулированием физических процессов и задач по обработке больших массивов данных, свойственных для таких систем. Рейтинги Green500, HPCG (High-Performance Conjugate Gradient) и HPL-AI объединены с Top500 и отражаются в основном рейтинге Top500.

Источники

править

Комментарии

Викиновости и Wikimedia Foundation не несут ответственности за любые материалы и точки зрения, находящиеся на странице и в разделе комментариев.



  1. https://yandex.com/supercomputers#chervonenkis
  2. https://yandex.com/supercomputers#galushkin
  3. https://yandex.com/supercomputers#lyapunov