Na prvem mestu vztraja Jaguar, ki ga imajo v ameriškem Oak Ridge National Laboratory in zmore 1759 teraflopov na sekundo. Sestavljajo ga AMD-jevi šestjedrni Opteroni, ki jih poganja Linux. Na drugem mestu imamo novinca z imenom Nebulae, ki deluje v Nacionalnem centru superračunalnikov v kitajskem mestu Šendžen. S 120.640 jedri zmore 1271 teraflopov na sekundo. Na tretje mesto je padel ameriški Roadrunner s 1042 teraflopi na sekundo.
Prvikrat se je zgodilo, da imajo Kitajci dva računalnika med desetimi najhitrejšimi. Drugega namreč najdemo na sedmem mestu. Preostalih sedem je iz ZDA, eden pa je nemški. Jon Lockley iz britanskega Centra superračunalnikov v Oxfordu pojasnjuje, da sta raba in razporeditev superračunalnikov izvrsten indikator razvoja države, saj se tudi v industriji vse več stvari računa, namesto da bi se opravljale drage in zamudne meritve. Na seznamu sicer prepričljivo vodijo ZDA z 282 superračunalniki, sledijo pa Velika Britanija z 38, Francija s 27, Nemčija s 24, Kitajska s 23 in Japonska z 18.
Na seznamu najdemo tudi Slovenijo, in sicer na 201. mestu je BladeCenter HS21, ki je v lasti Turboinstituta in s 4096 jedri zmore 36.752 gigaflopov na sekundo. To je zelo dober rezultat, saj tako hitrih superračunalnikov na primer nimajo v Avstriji, na Hrvaškem, niti na Madžarskem.
Od kdaj pa se pri slovenscini uporablja nacelo 'pisi kao sto govoris'? Ce v clanku ni videt BlejdSentr, Internesonal Superkompjuting Konferens in Linuks, ne vem zakaj naj bi bilo Sendzen sprejemljivo.
Menda je takšno pravilo. Če se tuje lastno ime piše v latinici, ga prepišemo (če se iz zgodovinskih razlogov ni uveljavilo udomačeno ime, npr. Dunaj, Rim, Budimpešta...), če je v "hieroglifih" (cirilica, grščina, kitajščina, arabščina, hebrejščina,....), pa naj bi veljal sistem "piši kao što govoriš"
Ste vi že kdaj slišali za pravopis? Lastna imena iz latiničnih jezikov se piše kakor v originalu, iz nelatiničnih (npr. kitajščine) pa po najbližji slovenski izgovorjavi. (Izjema tega pravila so le cirilice, ki so se uporabljale v Jugoslaviji.)
Shenzen je transkripcija v angleški jezik in je toliko jezikovno oskubljena, da jo znajo ljudje, katerim je angleščina materni jezik, prebrati.
Kitajci iz angleške izgovorjave mesta verjetno ne bi niti razbrali za katero mesto gre. Še huje, zaradi mastnega naglasa večine Slovencev pri izgovorjavi angleških besed, verjetno niti Angleži ne bi pošljivili za katero mesto gre.
Omejenost nekaterih na samo anglosaško kulturo je že prav zaskrbljujoča.
Rasta: VSI tujci s katerimi delam, pa jih ni malo, razumejo Shenzen tudi če jim to povem po prekrokani noči. Če pa Francka in Štefan iz Sela pri spodnjem Zakotju ne znata izgovorit tega je pa to čisto brezveze ;)
Ali imamo še kakšen podoben ti. superračunalnik v Sloveniji?
Hrabri mišek (od 2015 nova serija!) -> http://tinyurl.com/na7r54l
18. november 2011 - Umrl je Mark Hall, "oče" Hrabrega miška
RTVSLO: http://tinyurl.com/74r9n7j
VRANA@KI v Laboratoriju za molekularno modeliranje prav tako na KI. Manjsa gruca je se v Laboratoriju za računalniške bioznanosti in bioinformatiko. Manjso gruco imajo tudi na Katedri za fizikalno kemijo na UL FKKT.
zee
Linux: Be Root, Windows: Re Boot
Giant Amazon and Google Compute Cloud in the Sky.
Pomojem ima vsak 1000. igračar ima 4TFlopse v svoji mašini Cenovno se bolj splača investirat v t.i. grafično superračunalo. Fastra II stane 6kEUR in ima 12TFlopsov, to je tretjina flopsov Turboračunala iz Turboinštituta. Cena 4096 procesorjev in infrastrukture stane pa?
Povsem odvisno od problemov, ki jih zelis resevati. Za simulacije molekulske dinamike so ol' school CPUji se vedno zakon. Za uporabo GPUjev je tipicno potrebno programsko kodo spisati skoraj nanovo, hkrati pa se izkaze, da so obstojece CUDA knjiznice zelo omejujoce (dvojna natancnost, double precision, je na voljo sele zdaj).
zee
Linux: Be Root, Windows: Re Boot
Giant Amazon and Google Compute Cloud in the Sky.
Trenutno GPU-ju niso uporabni za numerično reševanje (parcialnih) diferencialnih enačb, se pravi za ogromen del inženirskih problemov. Prvi razlog je v manjku dvojne natančnosti oz. drugače povedano, zaokrožitvene napake so pri enojni natančnosti problem. Tako velik, da se izkaže nesmiselnost uporabe integrirnih algoritmov reda več kot 2. Za večino inženirskih aplikacij se uporabljajo numerične integrirne formule (kot je npr. Runge-Kutta) reda 4.
Drugi razlog pa je v masovni parelizaciji, ki jo poznajo GPU-ji. Integrirni algoritmi z metodo diskretnega časa zahtevajo sinhronizacijo po vsakem izvedenem koraku in so zato neprimerni za parelizacijo (sicer so dobili nekaj rezultatov z uporabo pipelining metod, ampak ne pretirano zadovoljive).
Nadaljni razlogi so še, da so GPU-ji za uporabo algoritmov, ki uporabljajo komplicirane podatkovne strukture (grafe vseh vrst), neprimerni. Vsaj brez posredovanja CPU-ja.
Takšno je stanje trenutnih razmer. Kaj nam prinese prihodnost, bomo pa še videli. Nvidia Fermi z dvojno natančnostjo je že napredek v pravo smer.
@JohanP: Glede na to, da se ze nekaj let ukvarjam s simulacijami molekulske dinamike (+svezi dr. iz tega), se zal ne motim.
V racunalniku sem dolgo casa imel Geforce GTX285, saj sem upal, da jo bom lahko uporabil za pospesitev racunanja, a se je izkazalo, da ne bo nic iz tega, saj prakticno ni programske opreme, ki bi to znala izkoristiti. Izdelava lepih slikic molekul ne pade v to kategorijo.
zee
Linux: Be Root, Windows: Re Boot
Giant Amazon and Google Compute Cloud in the Sky.
Včasih je bil superračunalniški center tudi na IJS.
Potem so jim pa miši kable in računalnik pogrizle in tako omogočile eruditskemu in polihistoričnemu vodji centra ogromno časa za pojavljanje v medijih.
@JohanP: V racunalniku sem dolgo casa imel Geforce GTX285, saj sem upal, da jo bom lahko uporabil za pospesitev racunanja, a se je izkazalo, da ne bo nic iz tega, saj prakticno ni programske opreme, ki bi to znala izkoristiti. Izdelava lepih slikic molekul ne pade v to kategorijo.
Za krekanje paswordov so idealne - tam ne potrebuješ float natančnosti.
@zee: katera orodja pa uporabljaš - ali gre tukaj za neka splošna orodja, kjer si sam sprogramiraš take simulacije ali za to obstajajo namenska orodja?
rasta: Oba Kitajska TOP 10 super racunalnika imata GPU-je. Nebulae (2.) ima C2050 Fermi blade, Tianhe-1 (7.) pa Radeon 4870x2 karte. In kolikor se pogovarjamo na enem drugem forumu zna bit, da sta rangirana izkljucno na GPU flopse.
@sammy73: Uporabljal sem za GPU prirejeno verzijo programskega paketa CHARMM. Poskusil sem tudi s paketom GROMACS, vendar tudi brez uspeha (enojna natancnost pa to).
@Senitel: krekanje passwordov press
@JohanP: Zadeva je zagotovo perspektivna, je pa tudi zagotovo totalno "over-hyped", saj je potrebno kodo se enkrat napisati.
zee
Linux: Be Root, Windows: Re Boot
Giant Amazon and Google Compute Cloud in the Sky.
Oba Kitajska TOP 10 super racunalnika imata GPU-je.
Veliko je odvisno od namena uporabe.
Kolikor je meni znano, so za numerično reševanje diferencialnih enačb (simulacija fizičnih/ekonomskih modelov) GPU-ji trenutno še neprimerni.
Obstajajo pa tudi drugi (eksotični) načini simulacije, npr. s pomočjo celičnih avtomatov, agent-based sistemi itd. Lahko, da se za te metode GPU-ji obnesejo.
Saj tudi za numerično integracijo obstajajo ideje, kako stvar spravit na GPU-jem podobno arhitekturo (npr. QSS metoda). Mimo double natačnosti seveda ne gre.
Torej zadeva ni perspektivna, ker je 64-bitna preciznost v GPU na voljo šele dve leti (Gf260) in ker se je treba usest in zadevo sprogramirat?
Odvisno kolikokrat še nameravaš zadevo uporabiti. Tudi sam sem se ukvarjal s simulacijami. Ko sem imel vse že narejeno, sem našel tole zadevo za Matlab. Po benchmarkih je bilo na moji takratni opremi računanje z GPU okoli 13x hitrejše od računanja na CPU-ju. Ker sem simulacijo potreboval le za eno raziskavo, bi se s ponovnim programiranjem zamudil bistveno več, kot sem se s poganjanjem na CPU, čeprav je izračun trajal nekaj dni. Spremembe v programu bi morale biti pa kar precejšnje.
rasta: Zakaj vleces ta double precision ven? Zadnji dve leti vsi GPU-ji, ki jih bi bilo vredno uporabit za kake resne projekte podpirajo double. Stiri leta nazaj GPU-jev, ki bi se jih dalo uporabit za kaksne take resne projekte sploh se ni bilo.
In zakaj mislis, da bo nekaj kar se da skalirat cez 10000 CPU jeder imelo kaksen problem skalirat na GPU-jih?
Zadnji dve leti vsi GPU-ji, ki jih bi bilo vredno uporabit za kake resne projekte podpirajo double.
Ravno zato se je šele zadnji dve leti začelo pisati bolj resne aplikacije, ki so kaj več od koncepta. Glavni razlog na področju numerične integracije/simulacije, ki je zaviral razvoj do te mere, da nihče niti pomislil ni na uporabo GPU-jev, pa je bila ravno manjko bitov v mantisi zapisa števil s plavajočo vejico.
In zakaj mislis, da bo nekaj kar se da skalirat cez 10000 CPU jeder imelo kaksen problem skalirat na GPU-jih?
Saj tega nikjer ne trdim. Trenutno so vse parelizacije "nerodne", če se milo izrazim, in se ne skalirajo prav dobro (na več kot nekaj CPU-jev).
V prihodnosti pa se to zna spremeniti. Ampak takrat bo delitev na CPU in GPU verjetno zastarela. Razvoj čipov po šel skupaj z razvojem aplikacij.
Shenzen je transkripcija v angleški jezik in je toliko jezikovno oskubljena, da jo znajo ljudje, katerim je angleščina materni jezik, prebrati.
Kitajci iz angleške izgovorjave mesta verjetno ne bi niti razbrali za katero mesto gre. Še huje, zaradi mastnega naglasa večine Slovencev pri izgovorjavi angleških besed, verjetno niti Angleži ne bi pošljivili za katero mesto gre.
Omejenost nekaterih na samo anglosaško kulturo je že prav zaskrbljujoča.
Niti podrazno. 'Shenzhen' je uradna foneticna transkripcija iz kitajstih pismenk v latinico. 'Zaskrbljujoce' je kvecjemu to, da latinico enacis z anglosasko kulturo, ko pa jo je ta posvojila od (zanje) tujcev. Pa me resno zanima na podlagi cesa si tako preprican, da Kitajci, izgovarjave besede 'Shenzhen' ne bi prepoznali, ko pa so njihovi lingvisti tole spacali skupaj.
Da se ne boste kregali o kitajskih imenih eno resno vprašanje. Svoje čase je veljalo, da ima ameriška vojska računalnike, ki so kakšnih deset let naprednejši/hitrejši/zmogljivejši od česarkoli, kar je v računalništvu javno znanega.
A obstaja možnost, da to še vedno velja in imajo kakšen superračunalnik (ali več njih), ki je precej zmogljivejši od najzmogljivejšega na javni lestvici?
namenske, z dolgimi pajplajni, za dekripcije racke fpgajev ali kar implementacije algo v čipih in podoben namenski hw. čekiraš kaj trenutno financirata darpa pa iarpa pa vidiš čipe, ki laufajo na +500GHz (že objavljeno), optične cpuje (že objavljeno), razne druge THz cpu projekte(ibm z grafenom, intel malo drugačen pristop), računanje z molekulami (že objavljeno - nekaj redov hitrejši izračun FFT) ipd. svoj čas je bila objava, mnda v ieee, o namenskem čipu, ki je svojo eno nalogo izvrševal s pflops hitrostjo.
po svoje so google, ms, fb en vlki skupek kompov. če prešteješ, nesejo listo vsaj za en red (recimo gugl). potem so ostale firme, ki jim ni problem dat par 100$M za svoj klaster, ker pač tolko skasirajo na dan (ggl high freq trading). danes so supercompi večinoma navadni serverji s hitrimi medsebojnimi povezavami, tako da, če odšteješ nizke latence, ima malo večja firma danes računsko moč, ki se primerja ali presega top500 listo.
