世界上最快的超级计算机在哪里?
刚刚发布的TOP500榜单表明,在超级计算机领域,中国已经全面压倒美国,成为世界第一。神威·太湖之光、天河2号继续蝉联超算排行榜的前两位,这已经是意料之中的事情。
的变化是,全球最快的超级计算机排行榜上,中国的超级计算机入围总量达到202台,成为这个榜单上较大的“势力”。
这也是TOP500发布25年以来,美国的最差成绩。
仅仅在六个月之前,TOP500的排行榜上,来自美国的超级计算机还有169台,当时中国入围的数量为160台。尽管美国已经滑落到第二位,但继续下跌的空间几乎没有了。
排名第三的日本,拥有35台。然后是德国,20台。法国18台,英国15台。
在总计算力上,中国超级计算机的表现也超过美国。中国占TOP500 flops的35.4%,而美国大约占29.6%。
由中国国家并行计算机工程技术研究中心(NRCPC)开发的神威·太湖之光已经是第四次夺得超级计算机排名的冠军,HPL达到93.01 petaflops。
天河2号,是国防科技大学(NUDT)开发的超级计算机,部署在广州的国家超级计算机中心,其浮点运算速度达每秒33.86千万亿次。
排名第三的是位于瑞士国家超级计算中心(CSCS)的Piz Daint。这也是欧洲最强大的超级计算机。去年Piz Daint使用英伟达Tesla P100 GPU进行了升级。
新晋排名第四的是升级过的Gyoukou,这是一款部署在日本的超算。
美国能源部(DOE)橡树岭国家实验室的Titan,仍然是美国最快的超算,不过目前已经跌落到第五位。第六、第七、第八也是来自美国的超算。
第九、第十是来自日本的超算。
根据的榜单,排名前十的超级计算机的HPL性能全部超过10 petaflops。还有181个系统的性能在petaflops级别。
所有500个超算的总性能已经达到845 petaflops,六个月前这个数字是749 petaflops,一年前这个数字是672 petaflops。实际上,增速已经放缓。
共有102个系统部署了加速器/协处理器,六个月前为91个。其中86台超算使用了英伟达GPU、12台使用了英特尔Xeon Phi、5台使用了PEZY计算加速器、2台使用了英伟达GPU+英特尔Xeon Phi的组合。
另外还有14个系统使用Xeon Phi芯片作为主处理单元。
Green500亮点
说到新的Green500能效排名,前三名是日本的新系统,它们都基于ZettaScaler-2.2架构和PEZY-SC2加速器。SC2是第二代2048核芯片,单精度峰值性能可达每秒8.192万亿次浮点运算。
这些ZettaScaler超算中能效较高的是日本理研(RIKEN)计算和通信高级中心所安装的首布系统B(Shoubu system B ),它实现了17.0 gigaflops/瓦的能效。
Green500系统第二名是高能加速器研究机构/KEK的Suiren2集群,能效达到16.8 gigaflops/瓦。
第三名是PEZY Computing的樱(Sakura )系统,能效达到14.2 gigaflops/瓦。
这前三名在TOP500排行榜上都位于中下游,首布B排在258位,Suiren2排在306位,樱排在275位。
环保程度排在第四的超级计算机是英伟达的DGX SaturnV Volta系统,安装在加州圣何塞的英伟达总部。它的能效为15.1 gigaflops/瓦,在TOP500榜单上排名第149。
第五名是Gyoukou,也是ZettaScaler-2.2架构的机器,它的能效达到14.2 gigaflops/瓦,在TOP500超算榜上排名第4。
供应商趋势
在TOP500超算中,有94.2%使用了英特尔的处理器,比六个月前的92.8%略有上升。有14台使用了IBM Power处理器,低于半年前的21台。
在这些超算中,使用HPE系统的数量为122台,几乎占据四分之一,不过这个数字仍有下降,六个月前是144台。其次是联想,81台,六个月前是88台。
浪潮的势头进一步提升,TOP500中有56台使用他们的系统,而六个月前是20个。Cray占据的份额是53台,也略有下降。曙光有51台,六个月前是44台。
只有19台超算在使用IBM的系统,大多是一些部署时间较长的机器。
尽管格局在变,Cray依然是超算行业的领导者,大约19.5%的计算力都源自Cray阵营。其次是HPE、NRCPC、联想、IBM。除了浪潮和曙光之外,所有的较高级供应商在过去六个月都出现了业绩下滑的情况。
HPCG结果
TOP500榜单现在还将高性能共轭梯度(HPCG)基准测试纳入榜单。
按照HPCG基准计算,表现较好的超算是日本富士通的K,在TOP500中排名第十。紧随其后的是天河2号,然后是Trinity、Piz Daint、神威·太湖之光。
以及,HPE建造的国际太空站计算机也被列入HPCG结果,成为“较高”的一台电脑。
最全榜单,可以前往这个网址查看:
https://www.top500.org/lists/2017/11/
文章来源:量子位
《机器读心术之神经网络与深度学习》课程通过学习熟悉神经网络技术和深度学习,懂得怎样运用到自己的实际工作,设计有一定规模的学习系统,智能化地解决某些场景的实际问题。 点击下方二维码报名课程