На информационном ресурсе применяются рекомендательные технологии (информационные технологии предоставления информации на основе сбора, систематизации и анализа сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети "Интернет", находящихся на территории Российской Федерации)

Rusbase

1 617 подписчиков

Новый суперкомпьютер Nvidia поможет создать самую большую 3D-карту вселенной

Nvidia и NERSC официально запустили Perlmutter, который назвали самым быстрым суперкомпьютером в мире для рабочих нагрузок искусственного интеллекта. Суперкомпьютер назвали в честь американского астрофизика Сола Перлмуттера, который в 2011 году получил Нобелевскую премию по физике «за открытие ускоренного расширения Вселенной посредством наблюдения дальних сверхновых».

Первоначальная версия Perlmutter включает 1536 узлов, каждый из которых имеет 64-ядерный процессор Epyc 7763 и четыре графических процессора NVIDIA A100. В результате получается система с производительностью почти в четыре экзафлопса (плюс 35 петабайт памяти), значительно сокращающая время вычислений. По заявлению NVIDIA, Perlmutter может обработать информацию, на которую сейчас уходит год, за несколько дней.

Устройство начнет работу с того, что поможет построить самую большую в истории 3D-карту видимой Вселенной, пишет VentureBeat. Карта понадобится для изучения темной энергии, ускоряющей космос. Аппарат будет обрабатывать данные от прибора для спектроскопии темной энергии, чтобы направлять наблюдения. Perlmutter обработает «десятки» снимков галактик, полученных в ходе ночного исследования.

Карта — не единственный проект на Perlmutter. Новый суперкомпьютер также будет изучать атомные взаимодействия, чтобы способствовать развитию экологически чистых энергетических технологий — таких как, например, биотопливо. Однако карта вселенной — достаточно амбициозный проект, который помогает проиллюстрировать, насколько далеко суперкомпьютеры продвинулись в выполнении крупномасштабной работы.

Второй этап обновления Perlmutter запланирован на конец 2021 года, его цель — улучшить производительность.

Фото: Nvidia

 

Ссылка на первоисточник
наверх