Nvidia DGX SATURNV стал самым эффективным в мире суперкомпьютером

Опубликовано автором

Вчера был опубликован очередной рейтинг Top 500 самых производительных суперкомпьютеров мира. Как и в июне, первое и второе место в нем заняли две китайские супер ЭВМ, а третье — американская. Золото получил Sunway TaihuLight, чья пиковая производительность составляет 93 петафлопс при 15.3 мегаваттах потребляемой энергии (столько же вырабатывает котельная небольшого поселка). Для сравнения 10 лет назад самый производительный в мире суперкомпьютер (США) имел производительность 280 терафлопс (в 332 раза меньше) при 1.4 мВт потребляемой электроэнергии (в 11 раз меньше), т.е. быстродействие на 1 Вт потребляемой энергии выросло примерно в 30 раз. А 23 года назад самая производительная в мире супер ЭВМ (Япония) имела производительность 124 гигафлопс (потребление электроэнергии не сообщается).

Используемый Top 500 тест Linpack относится к 64-разрядным вычислениям (FP64), но даже с учетом этого обстоятельства мощнейшая супер ЭВМ 1993 года номинально уступает в производительности iPhone 7 (чью производительность в FP64 я бы оценил на уровне 170 гигафлопс).

Что касается эффективности, то по уровню производительности на 1 Вт потребляемой энергии первое место (и 28-е по общему быстродействию) занял суперкомпьютер Nvidia, DGX SATURNV. Он состоит из 125 серверов DGX-1, каждый из которых оснащен 8 видеокартами Tesla P100 и 2 процессорами Intel Xeon E5-2698 v3. Производительность DGX SATURNV составила 3.3 петафлопс при энергопотреблении в 350 кВт, т.е. 9.46 гигафлопс/Вт (FP64). В отдельно взятой видеокарте Tesla P100 этот показатель заметно выше — 17.67 гигафлопс/Вт (5.3 терафлопс при TDP 300 Вт). Таким образом, несмотря на дополнительные 250 процессоров Intel Xeon E5-2698 v3, одновременная работа 1000 видеокарт Tesla P100 сопровождается почти 2-кратным снижением производительности на каждую из них. Но прогресс налицо — по сравнению с самой эффективной супер ЭВМ июня 2016 (6.67 гигафлопс/Вт) этот показатель вырос на 42%.

Согласно Nvidia, суперкомпьютер помогает компании в разработке программного обеспечения для автопилота, используемого Drive PX 2.

Что касается общей статистики по Top 500, то она выглядит так:

  1. На США и Китай приходится по 171 суперкомпьютеру, на Германию — 31, Японию — 27, Францию — 20, Великобританию — 13. Любопытно, что еще год назад на США приходилось 200 систем, а на Китай — 108.
  2. Суммарная производительность 500 самых мощных компьютеров в мире составляет 672 петафлопс — на 60% больше, чем в прошлом году. Из них 33.9% приходится на США, и 33.3% — на Китай.
  3. Примерно у четверти Top 500, 117 компьютеров, быстродействие превышает 1 петафлопс. Минимальное значение составляет 349.3 терафлопс.
  4. 96 компьютеров используют многоядерные процессоры, 86 — со-процессоры (включая 60 компьютеров на базе видеокарт Nvidia и 21 компьютер с Intel Xeon Phi). Процессоры Intel (в т.ч. в сочетании с другими со-процессорами, как в Nvidia DGX SATURNV) используются в 462 компьютерах из Top 500, IBM Power — в 22 компьютерах, AMD — в 7.
  5. Объединение вычислительных единиц в один общий суперкомпьютер с помощью технологии Gigabit Ethernet осуществляется в 206 системах, InfiniBand — в 187, Intel Omni-Path — в 28.
  6. Самым крупным производителем суперкомпьютеров является Hewlett Packard — 140 систем (включая 28 от SGI, приобретенной HP). На Lenovo приходится 92 суперкомпьютера, на Cray — 56, на IBM — 33.

Россия в Top 500 представлена пятью компьютерами: «Ломоносов-2» МГУ (№52, 2.1 петафлопс, 1.1 мВт), «Ломоносов» МГУ (№ 132, 0.9 петафлопс, 2.8 мВт), «Политехник РСК Торнадо» СПбПУ (№226, 0.7 петафлопс, 320 кВт), «РСК Торнадо» ЮУрГУ (№459, 0.4 петафлопс, 223 кВт) и «HPC4» Курчатовского института (№462, 0.4 петафлопс, 897 кВт). Суммарная производительность российских супер ЭВМ меньше 4.5 петафлопс, что составляет 0.67% от Top 500 и примерно в 50 раз меньше по сравнению с Китаем и США. Впрочем, несмотря на довольное плачевное состояние суперкомпьютеров в России по сравнению с её ведущими геополитическими соперниками (а может быть и благодаря ему), российские ученые добиваются на этом поприще немалых успехов.

Nvidia (1), (2), Top 500 (1), (2)