在对ExaScale计算的比赛中,它看起来像能量部(DOE)将是第一个到达杆的。几年来,该部门计划开设超级计算机,称为极光,能够每秒执行千万零计算,比目前的冠军快五倍。但除了击败中国人和其他人的Exastale峰会之外,极光将使人工智能纳入其曲目,同时追求一系列科学和现实世界的问题。

Doe,英特尔和分包商Cray Compling最近宣布了5亿美元的合同来建立极光,他们希望在2021年在芝加哥送到芝加哥的Argonne National实验室。它的一个Exaflop速度(“翻转”是为了浮点作战)领先于目前的领导者 前500名 超级计算机列表。这些领导人是橡树岭国家实验室的143.5 Petaflop IBM峰会和劳伦斯利弗莫尔国家实验室的94.6 Petaflop Sierra,略小于峰会,而是用相同的组成部分建造。去年,这两个系统超越了中国的孙大尔泰文,这持有了两年的顶峰,在两国的高性能计算(HPC)至高无上的争斗中。

极光 将在诸如极端宇宙学模拟等项目上工作,药物反应预测的新方法,以及创造更高效的有机太阳能电池,其中DOE说 宣布极光。该系统是用Intel处理器,内存和其他技术构建的,旨在使HPC和人工智能能够以超级计算规模共同努力。

“Argonne的极光系统是为下一代人工智能建造的,”Paul Kearns,“和Will ......解决了现实世界问题,例如改善极端天气预报,加速医疗治疗,映射人脑,开发新材料,开发新材料,并进一步了解宇宙 - 这只是一个开始。“

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HPC和AI一直在趋同于趋势,暂时介绍了AI的引入 - 特别是机器学习的形式,有希望开辟用于超级计算的新边界,以便为模拟核武器的衰减而闻名的数学问题。不必在物理上测试它们。例如,机器学习可以扩展与大数据合作的可能性,并加速在云中使用超级计算,以及其他事项,注意 HPC线 。它可以为HPC添加新的编程语言和类型的算法,以及模拟的新方法。

AI. 的优势之一是它更少,执行通常需要更多计算能力的处理水平。例如,它可以允许医疗团队 测试遥控器中的疾病 具有相当于智能手机的位置,运行程序将需要高功率工作站或与云的Internet连接。它将增加处理到小型低功耗设备上的处理 物联网 ,添加A. 额外的网络保护层 移动设备,并允许从平板电脑中控制的小型无人机。将机器学习或其他AI技术与世界上最强大的超级计算机相结合将打开很多可能性。

极光 的AI和HPC的混合也是另一个表明超级计算,几十年来计算实力上的最后一词,正在调整融合新技术。美国国家航空航天局和谷歌今年具有HPC / Quantum计算摊牌,表面上以确定“ 量子 suprimacy.,“但也要找出两种计算方法,这些方法不同地运行,可以彼此学习。

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