Опубликована 58-я редакция списка самых высокопроизводительных суперкомпьютеров

Материал из Викиновостей, свободного источника новостей
Перейти к навигации Перейти к поиску

17 ноября 2021 года

PRIMEHPC FX1000 (HPC-стойка аналогичная узлу Фугаку) на Supercomputing Conference

Опубликован 58-й выпуск рейтинга 500 самых высокопроизводительных компьютеров мира. В новом выпуске десятка лидеров не изменилась, но в рейтинг включено 4 новых российских кластера.

19, 36 и 40 места в рейтинге заняли российские кластеры Chervonenkis, Galushkin и Lyapunov, созданные компанией Яндекс для решения задач машинного обучения и обеспечивающие производительность 21.5, 16 и 12.8 петафлопс соответственно. Кластеры работают под управлением Ubuntu 16.04 и оснащены процесорами AMD EPYC 7xxx и GPU NVIDIA A100: кластер Chervonenkis насчитывает 199 узлов (193 тысячи ядер AMD EPYC 7702 64C 2GH и 1592 GPU NVIDIA A100 80G), Galushkin — 136 узлов (134 тысячи ядер AMD EPYC 7702 64C 2GH и 1088 GPU NVIDIA A100 80G), Lyapunov — 137 узлов (130 тысяч ядер AMD EPYC 7662 64C 2GHz и 1096 GPU NVIDIA A100 40G).

На 43 месте оказался новый кластер Сбербанка — Christofari Neo, работающий под управлением NVIDIA DGX OS 5 (редакция Ubuntu) и демонстрирующий производительность 11.9 петафлопс. Кластер насчитывает более 98 тысяч вычислительных ядер на базе CPU AMD EPYC 7742 64C 2.25GHz и поставляется с GPU NVIDIA A100 80GB. Ранее внедрённый кластер Сбербанка Christofari за пол года сместился с 61 на 72 место в рейтинге.

В рейтинге также остаются ещё два отечественных кластера: Lomonosov 2 — сместился с 199 на 241 место (в 2015 году кластер Lomonosov 2 занимал 31 место, а его предшественник Lomonosov в 2011 году — 13 место) и MTS GROM — сместился с 240 на 294 место. Таким образом число отечественных кластеров в рейтинге за шесть месяцев увеличилось с 3 до 7 (для сравнения в 2020 году в рейтинге было 2 отечественные системы, в 2017 году — 5, а в 2012 году — 12).

Что касается общего рейтинга, то на первом месте остаётся японский кластер Fugaku, построенный с использованием процессоров ARM. Кластер Fugaku размещён в Институте физико-химических исследований RIKEN и обеспечивает производительность 442 петафлопс. Кластер включает 158976 узлов на базе SoC Fujitsu A64FX, оснащённых 48-ядерным CPU Armv8.2-A SVE (512 bit SIMD) с тактовой частотой 2.2GHz. В сумме кластер насчитывает более 7.6 млн процессорных ядер (в три раза больше, чем у прошлого лидера), 5 ПБ ОЗУ и 150 ПБ общего хранилища на базе ФС Lustre. В качестве операционной системы используется Red Hat Enterprise Linux. Суммарная длина оптических кабелей, задействованных для соединения узлов, составляет около 850 километров.

На втором месте кластер Summit, который развёрнут компанией IBM в Национальной лаборатории Оук-Ридж (США). Кластер работает под управлением Red Hat Enterprise Linux, включает 2.4 млн процессорных ядер (используются 22-ядерные CPU IBM Power9 22C 3.07GHz и ускорители NVIDIA Tesla V100), которые обеспечивают производительность 148 петафлопс, что почти в три раза меньше показателей лидера рейтинга.

Третье место занимает американский кластер Sierra, установленный в Ливерморской национальной лаборатории компанией IBM на базе аналогичной с Summit платформы и демонстрирующий производительность на уровне 94 петафлопс (около 1.5 млн ядер). В качестве операционной системы используется Red Hat Enterprise Linux.

На четвёртом месте китайский кластер Sunway TaihuLight, работающий в национальном суперкомпьютерном центре Китая, включающий более 10 млн вычислительных ядер и показывающий производительность 93 петафлопс. Несмотря на близкие показатели производительности кластер Sierra потребляет в два раза меньше энергии, чем Sunway TaihuLight. В качестве операционной системы используется собственный Linux-дистрибутив RaiseOS.

На пятом месте кластер Perlmutter, произведённый компанией HPE и размещённый в Национальном научно-исследовательском центре энергетики в США. Кластер включает 761 тысячу ядер на базе CPU AMD EPYC 7763 64C 2.45GHz и обеспечивает производительность 71 петафлопс. В качестве операционной системы используется Cray OS.

Наиболее интересные тенденции:

  • Распределение по количеству суперкомпьютеров в разных странах:
    • Китай: 173 (188 — полгода назад). В сумме китайские кластеры генерируют 17,5 % от всей производительности (полгода назад — 19,4 %);
    • США: 149 (122). Суммарная производительность оценивается в 32,5 % (полгода назад — 30,7 %);
    • Япония: 32 (34);
    • Германия: 26 (23);
    • Франция: 19 (16);
    • Нидерланды: 11 (16);
    • Великобритания: 11 (11);
    • Канада 11 (11);
    • Россия 7 (3);
    • Южная Корея 7 (5)
    • Италия: 6 (6);
    • Саудовская Аравия 6 (6);
    • Бразилия 5 (6);
    • Швеция 4 (3);
    • Польша 4 (4);
    • Австралия, Индия, Швейцария, Финляндия: 3.
  • В рейтинге операционных систем, используемых в суперкомпьютерах, уже четыре с половиной года остаётся только Linux;
  • Распределение по дистрибутивам Linux (в скобках — два года назад):
    • 51,6 % (49.6 %) не детализируют дистрибутив,
    • 18 % (26.4 %) используют CentOS,
    • 7,6 % (4.8 %) — RHEL,
    • 7 % (6.8 %) — Cray Linux,
    • 5,4 % (2 %) — Ubuntu;
    • 4 % (3 %) — SUSE,
    • 0,2 % (0.4 %) — Scientific Linux
  • Минимальный порог производительности для вхождения в Top500 за 6 месяцев вырос с 1511 до 1649 терафлопсов (три года назад лишь 272 кластера показывали производительность более петафлопса, четыре года назад — 138, пять лет назад — 94). Для Top100 порог вхождения вырос с 4124 до 4788 терафлопсов;
  • Суммарная производительность всех систем в рейтинге за год возросла с 2.8 до 3 экзафлопсов (два года назад было 1.650 экзафлопсов, а пять лет назад — 566 петафлопсов). Система, замыкающая нынешний рейтинг, в прошлом выпуске находилась на 433 месте, а в позапрошлом на 401;
  • Общее распределение по количеству суперкомпьютеров в разных частях света выглядит следующим образом: 226 суперкомпьютер находится в Азии (245 — полгода назад), 160 в Северной Америке (133) и 105 в Европе (113), 5 в Южной Америке (6), 3 в Океании (2) и 1 в Африке (1);
  • В качестве процессорной основы лидируют CPU Intel — 81,6 % (два года назад было 94 %), на втором месте AMD 14,6 % (0.6 % !!), на третьем IBM Power — 1,4 % (было 2,8 %). Отмечается активный прирост кластеров на базе процессоров AMD, например, все новые системы, вошедшие в Top15, оснащены CPU AMD.
  • 26,6 % (два года назад 35,6 %) всех используемых процессоров имеют 20 ядер, 17,6 % — 24 ядра, 11,2 % — 64 ядра, 8,6 % (13.8 %) — 16 ядер, 8,2 % (11 %) — 18 ядер, 5,8 % (11.2 %) — 12 ядер.
  • 149 из 500 систем (два года назад — 144) дополнительно используют ускорители или сопроцессоры, при этом в 143 системах задействованы чипы NVIDIA, в 2 — Intel Xeon Phi (было 5), 1 — PEZY (1), а в 1 GPU AMD Vega;
  • Среди производителей кластеров на первом месте закрепилась компания Lenovo — 36,8 % (два года назад 34,8 %), на втором месте компания Inspur — 11,6 % (13.2 %), третье место занимает Hewlett-Packard Enterprise — 9 % (7 %), далее следуют Sugon 7,8 % (14.2 %), Atos — 7,2 % (4.6 %), Cray 6,4 % (7 %), Dell EMC 3,2 % (2.2 %), Fujitsu 3 % (2.6 %), NVIDIA 2.4 (1.2 %), NEC 2 %, Huawei 1,4 % (2 %), IBM 1,4 % (2.6 %), Penguin Computing — 1,4 % (2.2 %). Семь лет назад распределение среди производителей выглядело следующим образом: Hewlett-Packard 36 %, IBM 35 %, Cray 10,2 % и SGI 3,8 %;
  • Для связи узлов в 49,4 % (два года назад 52 %) кластеров используется Ethernet, InfiniBand применяется на 33,6 % (28 %) кластеров, Omnipath — 8,4 % (10 %). Если рассматривать суммарную производительность, то системы на базе InfiniBand охватывают 43,3 % всей производительности Top500, а Ethernet — 21,3 %.

В ближайшее время ожидается публикация нового выпуска альтернативного рейтинга кластерных систем Graph 500, ориентированного на оценку производительности суперкомпьютерных платформ, связанных с симулированием физических процессов и задач по обработке больших массивов данных, свойственных для таких систем. Рейтинги Green500, HPCG (High-Performance Conjugate Gradient) и HPL-AI объединены с Top500 и отражаются в основном рейтинге Top500.

Источники[править]

Комментарии[править]

Викиновости и Wikimedia Foundation не несут ответственности за любые материалы и точки зрения, находящиеся на странице и в разделе комментариев.