12 самых быстрых суперкомпьютеров в мире — В 2021 году

Для большинства из нас компьютер, вероятно, кажется достаточно быстрым, если он может воспроизводить видео 8K или последнюю версию Far Cry со скоростью 60 кадров в секунду без замедления. Однако есть много сложных задач, которые требуют миллиардов вычислений в секунду, чего не может сделать настольный компьютер с процессором i9.

Что такое квантовый компьютер

Основное отличие квантовых компьютеров от традиционных, транзисторных, которыми все мы пользуемся сейчас, — то, как они работают с данными. Привычные нам устройства, от смартфонов и ноутбуков до суперкомпьютера-шахматиста Deep Blue, хранят все в битах — так называется мельчайшая единица информации, которая может принимать всего два значения: либо ноль, либо единица.

Бит можно сравнить с лампочкой, которая либо включена (единица), либо выключена (ноль). Файл, лежащий на диске, для компьютера выглядит как набор лампочек, из которых одни горят, а другие — нет. Если взять очень много таких лампочек, то, включив одни и выключив другие, можно собрать хоть фразу «тут был Альберт», хоть Мону Лизу.

Но когда устройство решает какую-то задачу, оно включает и выключает лампочки, постоянно записывая и стирая результаты промежуточных вычислений, чтобы они не забивали память. Это занимает время, так что если задача очень сложная, компьютер будет думать долго.

Квантовые компьютеры, в отличие от своих старших братьев, хранят и обрабатывают данные с помощью квантовых битов — кубитов. Последние могут не только «включаться» и «выключаться», но и находиться в переходном состоянии или даже быть включенными и выключенными одновременно. Продолжая аналогию с лампочками: кубит — это как светильник, который вы выключили, а он все равно продолжает моргать. Или кот Шредингера, который одновременно и жив, и мертв.

Читайте также:  Не работает Nvidia Freestyle и не поддерживается, как включить?

Поскольку лампочки в квантовом компьютере одновременно горят и не горят, это сильно экономит время. Поэтому он решает сложные задачи намного быстрее даже очень мощного классического устройства. Например, в Google утверждают, что их квантовая машина Sycamore за три с небольшим минуты провела вычисления, над которыми обычный суперкомпьютер в теории бился бы 10 000 лет! Вот это и называют серьезным термином «квантовое превосходство».

Самооптимизирующийся код

Пятьдесят лет назад идея воспроизвести мыслительные процессы, происходящие в головном мозге человека, подтолкнула ученых на создание нейронных сетей. Искусственные нейронные сети обрабатывают сложные введенные данные, например изображения или тексты, более эффективно, чем любые, даже самые умные алгоритмы.

Самооптимизирующийся код

Вместо того чтобы обрабатывать введенные данные строка за строкой или пиксель за пикселем, нейросети разбивают, к примеру, изображение на небольшие фрагменты, чтобы нейроны могли их анализировать параллельно. Нейроны — это по сути маленькие программы, образующие слои. Они выявляют типичные признаки фрагмента, накладывая на него фильтр, и передают их следующему слою нейронов.

Самооптимизирующийся код

Нейросети обучаются, исправляя ошибки

Сверточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks) — это настоящий прорыв в глубинном обучении: они идентифицируют объекты на снимках так же верно, как и человек. Решающую роль в выявлении признаков играет взаимодействие двух слоев нейронов — свертки и выборки (Convolution and Pooling Layers). В процессе обучения совершается обратный проход сигнала ошибки.

Свертка. Нейроны используют различные фильтры для выявления и выделения характерных признаков фрагмента изображения.

Выборка. Все лишние данные игнорируются, результат отправ­ляется с несколькими слоями выборки, что дает возможность увелич­ивать размер анализируемого фрагмента.

Классификация. Все выявленные признаки собираются: для каждого варианта вывода нейрон указывает его вероятность.

Коррекция ошибок. Обратный проход сигнала ошибки позволяет нейронам подрегулировать веса: все веса настраиваются пропорционально участию нейрона в распознавании объекта.

Самооптимизирующийся код

Сигнал передачи усиливается или ослабляется в зависимости от веса соединения от нейрона к нейрону. Чтобы определять вес соединения от нейрона, сеть проходит обучение на основе миллионов образцов изображений. Для успешного обучения после каждого прямого прохода по всем слоям сети совершается передача сигнала в обратном направлении с учетом ошибки, чтобы скорректировать вес соединений.

Самооптимизирующийся код

Следующий слой нейронов получает данные от нейронов предыдущего слоя, анализирует фрагмент большего размера и передает результаты на третий слой. И так, слой за слоем, сеть из нейронов прорабатывает фрагмент до завершения анализа целого изображения. В конце специальные нейроны относят содержание рисунка к какому-либо классу и делают выводы о том, что на нем изображено.

Самооптимизирующийся код

Что значит квантовая революция для IT-индустрии

Пока что ничего. Мы находимся в так называемой эре NISQ — Noisy Intermediate-Scale Quantum technology. Это значит, что сейчас нет таких квантовых устройств, которые могли бы соперничать с классическими компьютерами. Пока нельзя создать квантовую систему, которая по всем параметрам превзойдет классическую: достаточно небольшую, универсальную и изолированную. Пока получаются только системы, которые выполняют узкоспециальные задачи определенного сорта лучше, чем вычислительный кластер. Квантовые технологии пока непрактичны. Хотелось бы использовать этот огромный потенциал для своих ежедневных задач, но неизвестно, как это сделать.У квантовых технологий огромный «подрывной потенциал». Если научиться хорошо решать хотя бы одну из оптимизационных задач, о которых говорилось выше, это изменит одну конкретную индустрию, как минимум. Надеюсь, что через 5-10 лет в некоторых направлениях ситуация изменится. Многие компании создают прообразы настоящих квантовых компьютеров — они уже что-то умеют делать, но пока этого недостаточно. В Сколтехе мы пытаемся ответить на главный вопрос — как и для чего можно использовать квантовый компьютер. С моими коллегами Владимиром Антоновым и Олегом Астафьевымтрудимся над проектом, в рамках которого работаем над маленьким квантовым компьютером. К сожалению, часть архитектурных и дизайнерских вопросов еще не решены, потому что мы все еще не уверены, какие именно задачи должен будет решать этот компьютер. Если этот вопрос вам интересен, приглашаю его обсудить.

Облачная инфраструктура AI Bridging

Скорость: 19.8 петафлопс Ядра: 391,680

Поставщик: Fujitsu Расположение: Национальный институт передовых промышленных наук и технологий, Япония.

Облачная инфраструктура AI Bridging

Это первая в мире крупномасштабная вычислительная инфраструктура с открытым ИИ, которая обеспечивает 32,577 петафлопс пиковой производительности. Она насчитывает 1088 узлов, каждый из которых содержит 2 золотых процессора Intel Xenon Gold Scalable, 4 GPU NVIDIA Tesla V100, 2 HCA InfiniBand EDR и 1 твердотельный накопитель NVMe.

Fujitsu Limited утверждает, что суперкомпьютер может достичь 20-кратной тепловой плотности обычных центров обработки данных и охлаждающей способности стойки мощностью 70 кВт с использованием горячей воды и воздушного охлаждения.