645cf8a8 Супер эвм современный – Супер эвм — ПИЭ.Wiki

Супер эвм — ПИЭ.Wiki

Материал из ПИЭ.Wiki

Супер-ЭВМ

Супер-ЭВМ это достаточно гибкий и очень широкий термин. В общем понимании супер-ЭВМ это компьютер значительно мощнее всех имеющихся доступных на рынке компьютеров. Некоторые инженеры, шутливо, называют суперкомпьютером любой компьютер масса которого превосходит одну тонну. И хотя большинство современных супер-ЭВМ действительно весят более тонны. Не всякую ЭВМ можно назвать «супер», даже если она весит более тонны. Марк-1, Эниак – тоже тяжеловесы, но суперкомпьютерами не считаются даже для своего времени.

Скорость технического прогресса настолько велика, что сегодняшняя супер-ЭВМ через 5 -10 лет будет уступать домашнему компьютеру. Термин супервычисления появился еще 20-х годах прошлого века, а термин супер-ЭВМ в 60-х годах. Но получил широкое распространение во многом благодоря Сеймура Крея и его супер-ЭВМ Cray-1, Cray-2. Хотя сам Сеймур Крей не предпочитает использовать данный термин. Называет свои машины, просто компьютер.

В 1972 году С.Крэй покидает CDC и основывает свою компанию Cray Research, которая в 1976г. выпускает первый векторно-конвейерный компьютер CRAY-1: время такта 12.5нс, 12 конвейерных функциональных устройств, пиковая производительность 160 миллионов операций в секунду, оперативная память до 1Мслова (слово — 64 разряда), цикл памяти 50нс. Главным новшеством является введение векторных команд, работающих с целыми массивами независимых данных и позволяющих эффективно использовать конвейерные функциональные устройства.

Cray-1 принято считать одним из первых супер-ЭВМ. В процессорах компьютера был огромный, по тем временам, набор регистров. Которые разделялись на группы. Каждая группа имело свое собственное функциональное назначение. Блок адресных регистров который отвечал за адресацию в памяти ЭВМ. Блок векторных регистров, блок скалярных регистров.

Сборка компьютера Cray-1

Компьютер Cray-2

Первый советский супер-ЭВМ

В самом начале появления супер-ЭВМ было связано с потребностью быстрой обработки больших массивов данных и сложных математически — аналитических вычислениях. Поэтому первые суперкомпьютеры по своей архитектуре мало отличались от обычных ЭВМ. Только их мощность была во много раз больше стандартных рабочих станций. Изначально супер-ЭВМ оснащались векторными процессорами, обычные скалярными. К 80-м перешли на параллельную работу нескольких векторных процессоров. Но данный путь развития оказался не рациональным. Супер-ЭВМ перешли на параллельно работающие скалярные процессоры.

Массивно-параллельные процессоры стали базой для супер-ЭВМ. Тысячи процессорных элементов объединялись создавая мощную платформу для вычислений. Большинство параллельно работающих процессоров создавались на основе архитектуры RISC. RISC (Reduced Instruction Set Computing) – вычисления с сокращенным набором команд. Под этим термином производители процессоров понимают концепцию, где более простые инструкции выполняться быстрее. Данный метод позволяет снизить себестоимость производства процессоров. Одновременно увеличить их производительность.

Потребность в мощных вычислительных решениях быстро возрастала. Супер-ЭВМ слишком дорогие. Требовалась альтернатива. И на смену им пришли кластеры. Но и на сегодняшний день мощные компьютеры называют суперкомпьютерами.
Кластер это множество серверов объеденных в сеть и работают над одной задачей. Эта группа серверов обладает высокой производительностью. Во много раз больше чем то же самое количество серверов которые работали бы отдельно. Кластер дает высокую надежность. Выход из строя одного сервера не приведет к аварийной остановке всей системы, а лишь не много отразиться на ее производительности. Возможно произвести замену сервера в кластере без остановки всей системы. Не нужно сразу выкладывать огромные суммы за супер-ЭВМ. Кластер можно наращивать постепенно, что значительно амортизирует затраты предприятия.

Университетский кластер

Цели Супер-ЭВМ

1.Максимальная арифметическая производительность процессора;

2.эффективность работы операционной системы и удобство общения с ней для
программиста;

3.Эффективность трансляции с языков высокого уровня и исключение написания
программ на автокоде;

4.Эффективность распараллеливания алгоритмов для параллельных архитектур;

5.Повышение надежости.

Архитектура современных Супер-ЭВМ

Архитектура ЭВМ охватывает значительный круг проблем, связанных с созданием комплекса аппаратных и программных средств и учитывающих большое количество определяющих факторов. Среди этих факторов основными являются: стоимость, сфера применения, функциональные возможности, удобство в эксплуатации, а одним из основных компонентов архитектуры считаются аппаратные средства.Архитектура ЭВМ включает в себя как структуру, отражающую состав ПК, так и программно – математическое обеспечение. Структура ЭВМ — совокупность элементов и связей между ними. Основным принципом построения всех современных ЭВМ является программное управление.

Все компьютеры делятся на четыре класса в зависимости от числа потоков команд и данных.

К первому классу (последовательные компьютеры фон Неймана) принадлежат обычные скалярные однопроцессорные системы: одиночный поток команд — одиночный поток данных (SISD). Персональный компьютер имеет архитектуру SISD, причем не важно, используются ли в ПК конвейеры для ускорения выполнения операций.

Второй класс характеризуется наличием одиночного потока команд, но множественного nomoka данных (SIMD). К этому архитектурному классу принадлежат однопроцессорные векторные или, точнее говоря, векторно-конвейерные суперкомпьютеры, например, Cray-1 [6]. В этом случае мы имеем дело с одним потоком (векторных) команд, а потоков данных — много: каждый элемент вектора входит в отдельный поток данных. К этому же классу вычислительных систем относятся матричные процессоры, например, знаменитый в свое время ILLIAC-IV. Они также имеют векторные команды и реализуют векторную обработку, но не посредством конвейеров, как в векторных суперкомпьютерах, а с помощью матриц процессоров.

К третьему классу — MIMD — относятся системы, имеющие множественный поток команд и множественный поток данных. К нему принадлежат не только многопроцессорные векторные суперЭВМ, но и вообще все многопроцессорные компьютеры. Подавляющее большинство современных суперЭВМ имеют архитектуру MIMD.

Четвертый класс в систематике Флинна, MISD, не представляет практического интереса,по крайней мере для анализируемых нами компьютеров. В последнее время в литературе часто используется также термин SPMD (одна программа — множественные данные). Он относится не к архитектуре компьютеров, а к модели распараллеливания программ и не является расширением систематики Флинна. SPMD обычно относится к MPP (т.е. MIMD) — системам и означает, что несколько копий одной программы.

Задачи супер-ЭВМ

В самом начале появления супер-ЭВМ было связано с потребностью быстрой обработки больших массивов данных и сложных математически — аналитических вычислениях.
ЭВМ — машины для крупно-маштабных задач.

1.Для решения сложных и больших научных задач, в управлении, разведке

2.Новейшее архитектурные разработки с использованием современной элементарной базы и арифметических ускорителей

3.Проектирование и имитационное моделирование

4.Повышение производительности

5. Централизованное хранилище информции

6.Оценка сложности решаемых на практике задач

Супер-ЭВМ в Мюнхенском техническом университете

Супер-ЭВМ второго поколения,находящийся в ВНИИЭФ

Харакеристики производительности Супер-ЭВМ

За полвека производительность компьютеров выросла более, чем в семьсот миллионов раз. При этом выигрыш в быстродействии, связанный с уменьшением времени такта с 2 микросекунд до 1.8 наносекунд, составляет лишь около 1000 раз.Использование новых решений в архитектуре компьютеров. Основное место среди них занимает принцип параллельной обработки данных, воплощающий идею одновременного (параллельного) выполнения нескольких действий.
Параллельная обработка данных, воплощая идею одновременного выполнения нескольких действий, имеет две разновидности: конвейерность и собственно параллельность.Параллельная обработка данных, воплощая идею одновременного выполнения нескольких действий, имеет две разновидности: конвейерность и собственно параллельность.

Параллельная обработка. Если некое устройство выполняет одну операцию за единицу времени, то тысячу операций оно выполнит за тысячу единиц. Если предположить, что есть пять таких же независимых устройств, способных работать одновременно, то ту же тысячу операций система из пяти устройств может выполнить уже не за тысячу, а за двести единиц времени. Аналогично система из N устройств ту же работу выполнит за 1000/N единиц времени. Подобные аналогии можно найти и в жизни: если один солдат вскопает огород за 10 часов, то рота солдат из пятидесяти человек с такими же способностями, работая одновременно, справятся с той же работой за 12 минут — принцип параллельности в действии!

Конвейерная обработкаЦелое множество мелких операций таких, как сравнение порядков, выравнивание порядков, сложение мантисс, нормализация и т.п. Процессоры первых компьютеров выполняли все эти «микрооперации» для каждой пары аргументов последовательно одна за одной до тех пор, пока не доходили до окончательного результата, и лишь после этого переходили к обработке следующей пары слагаемых.

Все самые первые компьютеры (EDSAC, EDVAC, UNIVAC) имели разрядно-последовательную память, из которой слова считывались последовательно бит за битом. Первым коммерчески доступным компьютером, использующим разрядно-параллельную память (на CRT) и разрядно-параллельную арифметику, стал IBM 701, а наибольшую популярность получила модель IBM 704 (продано 150 экз.), в которой, помимо сказанного, была впервые применена память на ферритовых сердечниках и аппаратное АУ с плавающей точкой.
Иерархия памяти.Иерархия памяти пямого отношения к параллелизму не имеет, однако, безусловно, относится к тем особенностям архитектуры компьютеров, которые имеет огромное значение для повышения их производительности (сглаживание разницы между скоростью работы процессора и временем выборки из памяти). Основные уровни: регистры, кэш-память, оперативная память, дисковая память. Время выборки по уровням памяти от дисковой памяти к регистрам уменьшается, стоимость в пересчете на 1 слово (байт) растет. В настоящее время, подобная иерархия поддерживается даже на персональных компьютерах.

В настоящее время исрльзуются:

1. Векторно-конвейерные компьютеры. Конвейерные функциональные устройства и набор векторных команд

2. Массивно-параллельные компьютеры с распределенной памятью.

3. Параллельные компьютеры с общей памятью. Вся оперативная память таких компьютеров разделяется несколькими одинаковыми процессорами

4.Использование параллельных вычислительных систем

Список самых мощных компьютеров в мире

Организация, где установлен компьютерТип компьютераКоличество вычислительных ядерМаксимальная производительностьЭлектропотребление
Oak Ridge National Laboratory

United States

Jaguar — Cray XT5-HE Opteron Six Core 2.6 GHz / 2009

Cray Inc.

2241621759.006950.60
National Supercomputing Centre in Shenzhen (NSCS)

China

Nebulae — Dawning TC3600 Blade, Intel X5650, NVidia Tesla C2050 GPU / 2010

Dawning

1206401271.002984.30
DOE/NNSA/LANL

United States

Roadrunner — BladeCenter QS22/LS21 Cluster, PowerXCell 8i 3.2 Ghz / Opteron DC 1.8 GHz, Voltaire Infiniband / 2009

IBM

1224001042.002345.50
National Institute for Computational Sciences/University of Tennessee

United States

Kraken XT5 — Cray XT5-HE Opteron Six Core 2.6 GHz / 2009

Cray Inc.

98928831.702569
Forschungszentrum Juelich (FZJ)

Germany

JUGENE — Blue Gene/P Solution / 2009

IBM

294912825.502268.00
National SuperComputer Center in Tianjin/NUDT

China

Tianhe-1 — NUDT TH-1 Cluster, Xeon E5540/E5450, ATI Radeon HD 4870 2, Infiniband / 2009

NUDT

71680563.102578
DOE/NNSA/LLNL

United States

BlueGene/L — eServer Blue Gene Solution / 2007

IBM

212992478.202329.60
Argonne National Laboratory

United States

Intrepid — Blue Gene/P Solution / 2007

IBM

163840458.611260
Sandia National Laboratories / National Renewable Energy Laboratory

United States

Red Sky — Sun Blade x6275, Xeon X55xx 2.93 Ghz, Infiniband / 2010

Sun Microsystems

42440433.501254
Texas Advanced Computing Center/Univ. of Texas

United States

Ranger — SunBlade x6420, Opteron QC 2.3 Ghz, Infiniband / 2008

Sun Microsystems

62976433.202000.00
DOE/NNSA/LLNL

United States

Dawn — Blue Gene/P Solution / 2009

IBM

147456415.701134
Moscow State University — Research Computing Center RussiaLomonosov — T-Platforms T-Blade2, Xeon 5570 2.93 GHz, Infiniband QDR / 2009 T-Platforms35360350.101127
Forschungszentrum Juelich (FZJ)

Germany

JUROPA — Sun Constellation, NovaScale R422-E2, Intel Xeon X5570, 2.93 GHz, Sun M9/Mellanox QDR Infiniband/Partec Parastation / 2009

Bull SA

26304274.801549.00
KISTI Supercomputing Center

Korea, South

TachyonII — Sun Blade x6048, X6275, IB QDR M9 switch, Sun HPC stack Linux edition / 2009

Sun Microsystems

26232274.20307.80
University of Edinburgh

United Kingdom

HECToR — Cray XT6m 12-Core 2.1 GHz / 2010

Cray Inc.

43660274.701189.80
NERSC/LBNL

United States

Franklin — Cray XT4 QuadCore 2.3 GHz / 2008

Cray Inc.

38642266.301150.00
Grand Equipement National de Calcul Intensif — Centre Informatique National de l’Enseignement Supц╘rieur (GENCI-CINES)

France

Jade — SGI Altix ICE 8200EX, Xeon E5472 3.0/X5560 2.8 GHz / 2010

SGI

23040237.801064.00
Institute of Process Engineering, Chinese Academy of Sciences

China

Mole-8.5 — Mole-8.5 Cluster Xeon L5520 2.26 Ghz, nVidia Tesla, Infiniband / 2010

IPE, nVidia Tesla C2050, Tyan

33120207.301138.44
Oak Ridge National Laboratory

United States

Jaguar — Cray XT4 QuadCore 2.1 GHz / 2008

Cray Inc.

30976205.001580.71}

wiki.mvtom.ru

Супер-ЭВМ — История компьютерной техники и IT технологий

Супер-ЭВМ это достаточно гибкий и очень широкий термин. В общем понимании супер-ЭВМ это компьютер значительно мощнее всех имеющихся доступных на рынке компьютеров. Некоторые инженеры, шутливо, называют суперкомпьютером любой компьютер масса которого превосходит одну тонну. И хотя большинство современных супер-ЭВМ действительно весят более тонны. Не всякую ЭВМ можно назвать «супер», даже если она весит более тонны. Марк-1, Эниак – тоже тяжеловесы, но суперкомпьютерами не считаются даже для своего времени.

Скорость технического прогресса настолько велика, что сегодняшняя супер-ЭВМ через 5 -10 лет будет уступать домашнему компьютеру. Термин супервычисления появился еще 20-х годах прошлого века, а термин супер-ЭВМ в 60-х годах. Но получил широкое распространение во многом благодоря Сеймура Крея и его супер-ЭВМ Cray-1Cray-2. Хотя сам Сеймур Крей не предпочитает использовать данный термин. Называет свои машины, просто компьютер.

Cray-1 принято считать одним из первых супер-ЭВМ. Он появился в 1974 году. В процессорах компьютера был огромный, по тем временам, набор регистров. Которые разделялись на группы. Каждая группа имело свое собственное функциональное назначение. Блок адресных регистров который отвечал за адресацию в памяти ЭВМ. Блок векторных регистров, блок скалярных регистров. Производительность супер-ЭВМ составляла 180 миллионов операций в секунду над числами с плавающей точкой. Использовались 32 разрядные команды. Это учитывая то, что современники данного компьютера только начинали переходить от 8 разрядных команд к 16 разрядным.

 

Сборка компьютера Cray-1

 

 

Компьютер Cray-2

 

Компьютеры Крея применялись в правительственных организациях, промышленных и научно исследовательских центрах. Многие суперкомпьютером называли тот компьютер который был создан Сеймуром Крем.

У Крея было много конкурирующих компаний. Но многие из них так и не достигли успеха. В 90-х годах эти фирмы начали банкротится. И нишу супер-ЭВМ заняли компьютерные гиганты, типа IBM. Компания Крея Cray Inc. До сих пор является одним из ведущих производителей суперкомпьютеров.

В самом начале появления супер-ЭВМ было связано с потребностью быстрой обработки больших массивов данных и сложных математически — аналитических вычислениях. Поэтому первые суперкомпьютеры по своей архитектуре мало отличались от обычных ЭВМ. Только их мощность была во много раз больше стандартных рабочих станций. Изначально супер-ЭВМ оснащались векторными процессорами, обычные скалярными. К 80-м перешли на параллельную работу нескольких векторных процессоров. Но данный путь развития оказался не рациональным. Супер-ЭВМ перешли на параллельно работающие скалярные процессоры.

Массивно-параллельные процессоры стали базой для супер-ЭВМ. Тысячи процессорных элементов объединялись создавая мощную платформу для вычислений. Большинство параллельно работающих процессоров создавались на основе архитектуры RISC. RISC (Reduced Instruction Set Computing) – вычисления с сокращенным набором команд. Под этим термином производители процессоров понимают концепцию, где более простые инструкции выполняться быстрее. Данный метод позволяет снизить себестоимость производства процессоров. Одновременно увеличить их производительность.

Идея создать RISC – процессор. Пришла IBM. Еще в 70-х годах они заметили, что многие архитектурные и функциональные особенности не используются разработчиками программного обеспечения. К тому же одни из первых компиляторов языков высокого уровня не используют многие инструкции стандартных процессоров. Как следствие из этого. Программы написанные на таких компиляторах, не рационально используют процессорные ресурсы. Получается, что часто процессор работает в холостую. Выполнять сложные команды – простыми инструкциями процессора. Значительно эффективнее, чем создавать в процессоре сложные инструкции для таких команд.

Потребность в мощных вычислительных решениях быстро возрастала. Супер-ЭВМ слишком дорогие. Требовалась альтернатива. И на смену им пришли кластеры. Но и на сегодняшний день мощные компьютеры называют суперкомпьютерами.

Кластер это множество серверов объеденных в сеть и работают над одной задачей. Эта группа серверов обладает высокой производительностью. Во много раз больше чем то же самое количество серверов которые работали бы отдельно. Кластер дает высокую надежность. Выход из строя одного сервера не приведет к аварийной остановке всей системы, а лишь не много отразиться на ее производительности. Возможно произвести замену сервера в кластере без остановки всей системы. Не нужно сразу выкладывать огромные суммы за супер-ЭВМ. Кластер можно наращивать постепенно, что значительно амортизирует затраты предприятия.

Объединение серверов в кластер реализуется программно. Существует менеджер кластеров. Устанавливается на основной сервер и управляет всеми остальными узлами кластера. Клиентское программное обеспечение устанавливается на остальные серверы кластера.

Супер-ЭВМ отличаются от серверов которые необходимы для оперативной обработки запросов. Они отличаются и от мэйнфреймов, которые так же обладают  высокой производительностью но служат для одновременной работы с множеством пользователей. Суперкомпьютеры могут применяться и для работы с одной программой. Которая требует мощных ресурсов. Это моделирование погоды, расчет техпроцесса на производстве.

intellect.ml

назначение и возможности. Обзор суперкомпьютеров

Суперкомпьютером называют такую ЭВМ, которая по производительности и другим техническим характеристикам намного превосходит другие, существующие в данный момент. В состав такой ЭВМ входит несколько процессоров. Еще одной отличительной характеристикой таких вычислительных устройств является использование векторной арифметики, то есть они могут выполнять арифметические действия одновременно над несколькими парами чисел. Например, типичный суперкомпьютер может одновременно рассчитывать заработную плату нескольких работников, тогда как обычный компьютер за то же время посчитает зарплату только одного сотрудника.

История супер-ЭВМ: появление суперкомпьютеров в 1960-х гг.

Первый суперкомпьютер был создан в компании Control Data Corporation (CDC) под руководством Сеймура Крея. Одним из первых разработанных в данной фирме компьютеров был Cray CDC 1604. В нем были заменены вакуумные электронные лампы транзисторами, он быстро завоевал популярность в научных лабораториях. Позже компания CDC разработала супер-ЭВМ CDC 7600 и начала работы над CDC 8600. В 1964 г. самым быстрым компьютером на Земле стал Stretch, который мог выполнять три миллиона операций с плавающей запятой в секунду (FLOPS).

Одним из преимуществ ЭВМ, разработанных под руководством Сеймура Крея, была плотная упаковка электронных компонентов, благодаря чему увеличивалась производительность компьютеров. Все компьютеры Сеймура Крея были оптимизированы для требовательных научных приложений, например, решения дифференциальных уравнений, матричных вычислений, сейсмического анализа, линейного программирования и других подобных задач.

Суперкомпьютеры Cray в 1970-х гг.

Сеймур Крэй ушел из компании CDC и в 1972 г. основал компанию Cray Research, Inc. В 1975 г. компания Cray Research выпустила компьютер Cray-1, который относится к 4 поколению ЭВМ. Всего продано более 80 таких машин, что для того времени было большим успехом. Cray-1 являлся одним из первых компьютеров, на котором выполнение трудоемких операций могло происходить сразу на нескольких процессорных устройствах, и таким образом был одним из первых «многопроцессорных» устройств.

Одним из пионеров многопроцессорных вычислений был Cray X-MP, представленный в 1982 г., который связал два компьютера Cray-1. Он также был первым ЭВМ, реализующим векторные вычисления.

Кроме этого, в 1970-х гг. появились первые 32-битные супер-мини-ЭВМ.

Развитие суперкомпьютеров в 1980-х гг.

В 1985 г. компания Cray Research представила четырехъядерный компьютер Cray-2. Он стал первым вычислительным устройством, производительность которого превысила один миллиард FLOPS.

В 1983 г. Даниэль Хиллис, аспирант Массачусетского технологического института, придумал, как можно повысить производительность многопроцессорных систем, относящихся к 4 поколению ЭВМ. И в том же году он стал соучредителем компании Thinking Machines Corporation. В 1985 г. данная компания разработала свой первый компьютер CM-1. Он использовал 65 536 недорогих однобитовых процессоров, которые были сгруппированы по 16 шт. на одном чипе. Производительность компьютера CM-1 в некоторых операциях достигала нескольких миллиардов FLOPS и была сопоставима с самым быстрым на тот момент суперкомпьютером Cray.

Дальнейшее развитие суперкомпьютеров в 1990-х — начале 2000-х гг.

Важными заказчиками супер-ЭВМ были военные. После подписания Соединенными Штатами Договора о всеобъемлющем запрещении ядерных испытаний в 1996 г. возникла необходимость в альтернативной программе сертификации ядерных боеголовок. Поэтому Департамент энергетики США выделил деньги на новую программу развития суперкомпьютеров, целью которой стала разработка к 2004 г. компьютера, способного имитировать ядерные испытания. Эта ЭВМ должна иметь производительность более 100 триллионов FLOPS, а самым быстрым из существующих компьютеров в то время был Cray T3E, с производительностью до 150 миллиардов FLOPS. Суперкомпьютер ASCI Red, построенный в Национальных лабораториях Sandia в Альбукерке, совместно с корпорацией Intel, первым достиг 1 TFLOPS. В нем было задействовано 9 072 стандартных процессоров Pentium Pro.

Японский суперкомпьютер

В то время как в Соединенных Штатах преобладал многопроцессорный подход, в Японии корпорация NEC вернулась к более старому подходу — к индивидуальному проектированию компьютерного чипа. Сделанный этой корпорацией, компьютер Earth Simulator занял первое место в списке самых производительных ЭВМ в 2002 г.

Современные ЭВМ

В 2004 г. самым быстрым суперкомпьютером стал Blue Gene/L, выпущенный компанией IBM. Его производительность была примерно равна 36 TFLOPS. После двух удвоений в количестве процессоров Blue Gene/L, установленный в 2005 г. в Sandia National Laboratories в Ливерморе, Калифорния, стал первой машиной, преодолевшей барьер производительности в 100 TFLOPS.

Первый компьютер, производительность которого превысила 1000 TFLOPS или 1 петафлоп, был построен IBM в 2008 г.

Применение суперкомпьютеров

Супер-ЭВМ применяются в научной сфере для выполнения трудоемких вычислений и обработки большого количества информации в реальном времени. Кроме этого, прогресс в области вычислительной техники позволил ученым использовать точные модели происходящих процессов, вместо упрощенных, использовавшихся ранее.

В математике при помощи суперкомпьютеров решаются задачи криптографии и статистики. В физике они помогают понять процессы, происходящие внутри атома. Биологам супер-ЭВМ помогают расшифровать ДНК. Также они незаменимы при составлении прогноза погоды, исследовании изменений климата Земли и поиске залежей нефти и газа. Также суперкомпьютеры используются для выполнения военных расчетов, связанных с ядерным оружием.

Использование мощных вычислительных машин позволило осуществить ряд прорывов в таких областях, как метеорология, глобальный климатический анализ, создание новых медицинских препаратов и аэрокосмическая техника.

Обзор суперкомпьютеров

При разговоре о сверхмощных ЭВМ часто возникает вопрос: «Какой компьютер самый быстрый?» Ответ на этот вопрос может дать рейтинг 10-ти наиболее мощных суперкомпьютеров. В данном рейтинге представлены самые новые компьютеры.

  1. Самым быстрым на данный момент считается компьютер Summit Power System AC922. Его производительность согласно данным, полученным с применением системы тестов LINPACK, составляет 122,3 PFLOPS. Максимальная теоретическая производительность данного вычислительного устройства 187,659 PFLOPS. Супер-ЭВМ Summit Power System AC922 сделана компанией IBM специально для использования в Окриджской Национальной лаборатории.
  2. На втором месте по производительности находится китайский суперкомпьютер Sunway TaihuLight. Скорость вычислений данной ЭВМ, которая была измерена при помощи системы тестов LINPACK, составляет 93 PFLOPS. Данная супер-ЭВМ являлась самой производительной в мире с июня 2016 г. по июнь 2018 г. Этот суперкомпьютер расположен в Китайской Народной Республике, в компьютерном центре в Уси и используется для прогнозирования погоды, медицинских исследований и выполнения различных сложных расчетов.
  3. На следующем месте по производительности стоит вычислительное устройство Sierra Power System S922LC. Эта супер-ЭВМ имеет производительность 71,61 PFLOPS, согласно тестам LINPACK. Расположено это устройство в Ливерморской лаборатории им. Э. Лоуренса, входящей в состав Калифорнийского университета.
  4. Супер-ЭВМ «Тяньхэ-2» был самым мощным вычислительным устройством с 2013 г. по 2016 г. Его название переводится с китайского языка как «Млечный путь — 2». Согласно стандартному тесту LINPACK его производительность равна 61,445 PFLOPS, а теоретическая пиковая — 100,679. Находится данное устройство в Национальном компьютерном центре в Гуанчжоу (Китайская Народная Республика).
  5. На пятом месте по производительности на данный момент находится Японский суперкомпьютер AI Bridging Cloud Infrastructure. Его производительность по тестам LINPACK 19,88, а максимальная теоретическая — 32,577 PFLOPS.
  6. Суперкомпьютер Piz Daint расположен в Швейцарском компьютерном центре и является самым производительным вычислительным устройством в Европе. Его пиковая теоретическая производительность равна 25,326 PFLOPS, а реальная, зафиксированная при помощи тестов LINPACK, — 19,59 PFLOPS. Разработан американской компанией Cray.
  7. Седьмое место по производительности занимает суперкомпьютер Titan, выпущенный в 2012 г. на базе архитектуры Cray XK7. Реальная производительность данного устройства, измеренная при помощи набора тестов LINPACK, — 17,59 PFLOPS, а максимальная теоретическая — 27,113 PFLOPS. Работает он в лаборатории Министерства энергетики США, штат Теннесси. Был самым мощным вычислительным устройством с ноября 2012 г. по июль 2013 г.
  8. Супер-ЭВМ Sequoia разработана компанией IBM на платформе Blue Gene/Q. Его реальная производительность — 17,173 PFLOPS, а теоретически возможная — 20,133 PFLOPS. Располагается в Ливерморской лаборатории.
  9. Компьютер Trinity разработан на базе платформы Cray XC40. Измеренная производительность данного вычислительного устройства 14,137 PFLOPS. Установлен в Лос-Аламосской лаборатории.
  10. Супер-ЭВМ Cori, как и предыдущая, сделана на архитектуре Cray XC40. Ее производительность по тестам LINPACK — 14,015 PFLOPS.

Заключение

Развитие супер-ЭВМ оказало большое влияние на многие области науки и промышленности. На данный момент самым большим препятствием, затрудняющим раскрытие всего вычислительного потенциала таких устройств, являются трудности с написанием программ, которые могли бы одновременно загрузить все имеющиеся у суперкомпьютера процессоры на полную мощность. Это происходит, потому что написать программу, которая бы эффективно разбивала вычислительную задачу на несколько потоков, намного сложнее, чем ту, которая будет выполняться последовательно на одном процессоре. Да и не каждая задача поддается такому распараллеливанию. Вот и все, что нужно знать о супер-ЭВМ, назначении, возможностях и принципах построения этих компьютеров.

fb.ru

10 самых мощных суперкомпьютеров мира — Naked Science

Два раза в год специалисты из Национальной лаборатории имени Лоуренса в Беркли и Университета Теннесси публикуют Top-500, в котором предлагают список самых производительных суперкомпьютеров мира.
 
В качестве ключевого критерия в этом рейтинге используется характеристика, которая уже давно считается одной из наиболее объективных в оценке мощности суперкомпьютеров – флопс, или число операций с плавающей точкой в секунду.
 
Немного забегая вперед, предлагаем вам заранее попробовать на вкус эти цифры: производительность представителей первого десятка топа измеряется десятками квадриллионов флопс. Для сравнения: ЭНИАК, первый компьютер в истории, обладал мощностью в 500 флопс; сейчас средний персональный компьютер имеет мощность в сотни гигафлопс (миллиардов флопс), iPhone 6 обладает производительностью приблизительно в 172 гигафлопса, а игровая приставка PS4 – в 1,84 терафлопса (триллиона флопс).
 
Вооружившись последним «Топ-500» от ноября 2014 года, редакция Naked Science решила разобраться, что из себя представляют 10 самых мощных суперкомпьютеров мира, и для решения каких задач требуется столь грандиозная вычислительная мощь.
 


10. Cray CS-Storm

 
Местоположение: США
Производительность: 3,57 петафлопс
Теоретический максимум производительности: 6,13 петафлопс
Мощность: 1,4 МВт
 
Как и практически все современные суперкомпьютеры, включая каждый из представленных в данной статье, CS-Storm состоит из множества процессоров, объединенных в единую вычислительную сеть по принципу массово-параллельной архитектуры. В реальности эта система представляет собой множество стоек («шкафов») с электроникой (узлами, состоящими из многоядерных процессоров), которые образуют целые коридоры. 
 
Cray CS-Storm – это целая серия суперкомпьютерных кластеров, однако один из них все же выделяется на фоне остальных. В частности, это загадочный CS-Storm, который использует правительство США для неизвестных целей и в неизвестном месте.
 
Известно лишь то, что американские чиновники купили крайне эффективный с точки зрения потребления энергии (2386 мегафлопс на 1 Ватт) CS-Storm с общим количеством ядер почти в 79 тысяч у американской компании Cray.
 
На сайте производителя, впрочем, сказано, что кластеры CS-Storm подходят для высокопроизводительных вычислений в области кибербезопасности, геопространственной разведки, распознавания образов, обработки сейсмических данных, рендеринга и машинного обучения. Где-то в этом ряду, вероятно, и обосновалось применение правительственного CS-Storm.
 


 CRAY CS-STORM / © Cray

 


9. Vulcan – Blue Gene/Q

 
Местоположение: США
Производительность: 4,29 петафлопс
Теоретический максимум производительности: 5,03 петафлопс
Мощность: 1,9 МВт
 
«Вулкан» разработан американской компанией IBM, относится к семейству Blue Gene и находится в Ливерморской национальной лаборатории имени Э. Лоуренса. Принадлежащий Министерству энергетики США суперкомпьютер состоит из 24 стоек. Функционировать кластер начал в 2013 году.
 
В отличие уже упомянутого CS-Storm, сфера применения «Вулкана» хорошо известна – это различные научные исследования, в том числе в области энергетики, вроде моделирования природных явлений и анализа большого количества данных.
 
Различные научные группы и компании могут получить доступ к суперкомпьютеру по заявке, которую нужно отправить в Центр инноваций в области высокопроизводительных вычислений (HPC Innovation Centre), базирующийся в той же Ливерморской национальной лаборатории.
 


Суперкомпьютер Vulcan / © Laura Schulz and Meg Epperly/LLNL

 


8. Juqueen – Blue Gene/Q

 
Местоположение: Германия
Производительность: 5 петафлопс
Теоретический максимум производительности: 5,87 петафлопс
Мощность: 2,3 МВт
 
С момента запуска в 2012 году Juqueen является вторым по мощности суперкомпьютером в Европе и первым – в Германии. Как и «Вулкан», этот суперкомпьютерный кластер разработан компанией IBM в рамках проекта Blue Gene, причем относится к тому же поколению Q.
 
Находится суперкомпьютер в одном из крупнейших исследовательских центров Европы в Юлихе. Используется соответственно – для высокопроизводительных вычислений в различных научных исследованиях.
 


Суперкомпьютер Juqueen / © J?lich Supercomputing Centre (JSC)

 


7. Stampede – PowerEdge C8220

 
Местоположение: США
Производительность: 5,16 петафлопс
Теоретический максимум производительности: 8,52 петафлопс
Мощность: 4,5 МВт
 
Находящийся в Техасе Stampede является единственным в первой десятке Top-500 кластером, который был разработан американской компанией Dell. Суперкомпьютер состоит из 160 стоек.
 
Этот суперкомпьютер является мощнейшим в мире среди тех, которые применяются исключительно в исследовательских целях. Доступ к мощностям Stampede открыт научным группам. Используется кластер в самом широком спектре научных областей – от точнейшей томографии человеческого мозга и предсказания землетрясений до выявления паттернов в музыке и языковых конструкциях.
 


Суперкомпьютер Stampede / © Texas Advanced Computing Center

 


6. Piz Daint – Cray XC30

 
Местоположение: Швейцария
Производительность: 6,27 петафлопс
Теоретический максимум производительности: 7,78 петафлопс
Мощность: 2,3 МВт
 
Швейцарский национальный суперкомпьютерный центр (CSCS) может похвастаться мощнейшим суперкомпьютером в Европе. Piz Daint, названный так в честь альпийской горы, был разработан компанией Cray и принадлежит к семейству XC30, в рамках которого является наиболее производительным.
 
Piz Daint применяется для различных исследовательских целей вроде компьютерного моделирования в области физики высоких энергий.
 


Суперкомпьютер Piz Daint / © blogs.nvidia.com

 


5. Mira – Blue Gene/Q

 
Местоположение: США
Производительность: 8,56 петафлопс
Теоретический максимум производительности: 10,06 петафлопс
Мощность: 3,9 МВт
 
Суперкомпьютер «Мира» был разработан компанией IBM в рамках проекта Blue Gene в 2012 году. Отделение высокопроизводительных вычислений Аргонской национальной лаборатории, в котором располагается кластер, было создано при помощи государственного финансирования. Считается, что рост интереса к суперкомпьютерным технологиям со стороны Вашингтона в конце 2000-х и начале 2010-х годов объясняется соперничеством в этой области с Китаем.
 
Расположенный на 48 стойках Mira используется в научных целях. К примеру, суперкомпьютер применяется для климатического и сейсмического моделирования, что позволяет получать более точные данные по предсказанию землетрясений и изменений климата.
 


Суперкомпьютер Mira / © Flickr

 


4. K Computer

 
Местоположение: Япония
Производительность: 10,51 петафлопс
Теоретический максимум производительности: 11,28 петафлопс
Мощность: 12,6 МВт
 
Разработанный компанией Fujitsu и расположенный в Институте физико-химических исследований в городе Кобе K Сomputer является единственным японским суперкомпьютером, присутствующим в первой десятке Top-500.
 
В свое время (июнь 2011) этот кластер занял в рейтинге первую позицию, на один год став самым производительным компьютером в мире. А в ноябре 2011 года K Computer стал первым в истории, которому удалось достичь мощности выше 10 петафлопс.
 
Суперкомпьютер используется в ряде исследовательских задач. К примеру, для прогнозирования природных бедствий (что актуально для Японии из-за повышенной сейсмической активности региона и высокой уязвимости страны в случае цунами) и компьютерного моделирования в области медицины.
 


Суперкомпьютер K / © Fujitsu

 


3. Sequoia – Blue Gene/Q

 
Местоположение: США
Производительность: 17,17  петафлопс
Теоретический максимум производительности: 20,13 петафлопс
Мощность: 7,8 МВт
 
Мощнейший из четверки суперкомпьютеров семейства Blue Gene/Q, попавших в первую десятку рейтинга, расположен в США в Ливерморской национальной лаборатории. IBM разработали Sequoia для Национальной администрации ядерной безопасности (NNSA), которой требовался высокопроизводительный компьютер для вполне конкретной цели – моделирования ядерных взрывов.
 
Стоит упомянуть, что реальные ядерные испытания запрещены еще с 1963 года, и компьютерная симуляция является одним из наиболее приемлемых вариантов для продолжения исследований в этой области.
 
Однако мощности суперкомпьютера использовались для решения и других, куда более благородных задач. К примеру, кластеру удалось поставить рекорды производительности в космологическом моделировании, а также при создании электрофизиологической модели человеческого сердца.
 


Суперкомпьютер Sequoia / © Bob Hirschfeld/LLNL

 


2. Titan – Cray XK7

 
Местоположение: США
Производительность: 17,59 петафлопс
Теоретический максимум производительности: 27,11 петафлопс
Мощность: 8,2 МВт
 
Наиболее производительный из когда-либо созданных на Западе суперкомпьютеров, а также самый мощный компьютерный кластер под маркой компании Cray находится в США в Национальной лаборатории Оук-Ридж. Несмотря на то, что находящийся в распоряжении американского Министерства энергетики суперкомпьютер официально доступен для любых научных исследований, в октябре 2012 года, когда Titan был запущен, количество заявок превысило всякие пределы.
 
Из-за этого в Оукриджской лаборатории была созвана специальная комиссия, которая из 50 заявок отобрала лишь 6 наиболее «передовых» проектов. Среди них, к примеру, моделирование поведения нейтронов в самом сердце ядерного реактора, а также прогнозирование глобальных климатических изменений на ближайшие 1-5 лет.
 
Несмотря на свою вычислительную мощь и впечатляющие габариты (404 квадратных метра), Titan недолго продержался на пьедестале. Уже через полгода после триумфа в ноябре 2012 года гордость американцев в области высокопроизводительных вычислений неожиданно потеснил выходец с Востока, беспрецедентно обогнав предыдущих лидеров рейтинга.
 


Суперкомпьютер Titan / © olcf.ornl.gov

 


1. Tianhe-2 / Млечный путь-2

 
Местоположение: Китай
Производительность: 33,86 петафлопс
Теоретический максимум производительности: 54,9 петафлопс
Мощность: 17,6 МВт
 
С момента своего первого запуска «Тяньхэ-2», или «Млечный-путь-2», вот уже около двух лет является лидером Top-500. Этот монстр почти в два раза превосходит по производительности №2 в рейтинге – суперкомпьютер TITAN.
 
Разработанный Оборонным научно-техническим университетом Народно-освободительной армии КНР и компанией Inspur «Тяньхэ-2» состоит из 16 тысяч узлов с общим количеством ядер в 3,12 миллиона. Оперативная память всей это колоссальной конструкции, занимающей 720 квадратных метров, составляет 1,4 петабайт, а запоминающего устройства – 12,4 петабайт.
 
«Млечный путь-2» был сконструирован по инициативе китайского правительства, поэтому нет ничего удивительного в том, что его беспрецедентная мощь служит, судя по всему, нуждам государства. Официально было заявлено, что суперкомпьютер занимается различными моделированиями, анализом огромного количества данных, а также обеспечением государственной безопасности Китая.
 
Учитывая секретность, свойственную военным проектам КНР, остается лишь догадываться, какое именно применение время от времени получает «Млечный путь-2» в руках китайской армии.
 


Суперкомпьютер Tianhe-2 / © Popsci.com

 

naked-science.ru

Суперкомпьютер

Суперкомпьютер это высокоскоростной компьютер, ориентированный на обработку информации. Суперкомпьютеры также называют «высокопроизводительными компьютерами» за их способность спрессовывать данные, измеряемые в гигафлопах, что означает миллиард операций с плавающей точкой в секунду. Современные суперкомпьютеры используются для решения сложных вычислительных задач, произведения миллиардов вычислений в секунду и воспроизведения условий сложных коммерческих исследовательских и военных экспериментов.

Информация о суперкомпьютере

Суперкомпьютеры с их скоростными центральными процессорами (CPU) разработаны для вычислений и решения многих других вычислительных задач гораздо быстрее, чем на это способны стандартные мощные ПК. Они используют высокоуровневый параллелизм для увеличения скорости выполнения операций. Ранее суперкомпьютеры были предназначены для исследования и разработки различных видов оружия, в целях обеспечения государственной безопасности, а также в различных теоретических проектах. Последние достижения в мощности, характеристике и производительности показывают насколько эффективно они были обородуваны новой техникой и способны справляться со сложной массовой отраслью производства и соответствовать требованиям потребителей.

Чрезвычайно высокая скорость обработки данных.

Суперкомпьютеры позиционируются как самые быстрые компьютеры из всех существующих. Последнее поколение суперкомпьютеров способно делать миллион миллиардов вычислений в секунду или 1 Петафлоп (Petaflop). Подобные силовые и технические возможности побуждают научные, правительственные и исследовательские организации создавать и развивать чрезвычайно сложные научные, инженерные и коммерческие области, а также производить математические вычисления, требующие переработки большого количества данных, проводить эксперименты, воссоздающие условия физической реальности и решать сложные технические задачи.

По состоянию на 2017 год существуют суперкомпьютеры, которые могут выполнять до ста квадриллионов флопс (flops — это единица измерения производительности компьютеров).

Распространённая сфера применения суперкомпьютеров.

В основном суперкомпьютеры использовались военными и разведывательскими службами, университетами и независимыми исследовательскими центрами, а также элитными инженерными корпорациями. Теперь новое поколение более дешёвых суперкомпьютеров находят свою нишу среди частных секторов и сфер деловой активности. Эти высокопроизводительные суперкомпьютеры предлагают гарантированную мощность и утончённые технические возможности без особых затрат и сложной системы как в предыдущих версиях. Они используются в таких сферах как вычислительная гидродинамика, электронный дизайн, нефтегазопоисковых работах, долгосрочных прогнозах погоды, исследованиях ядерной энергии, метеорологии и структурном анализе.

Исследовательские потребности университетов в суперкомпьютерах.

Главные университеты Америки и других стран с большой долей инвестиций имеют большие исследовательские центры и все необходимые условия для проведения основных исследований и воплощения инновационных программ, спонсируемых государством. Исследователя, учёнам и инженрам приходится спрессовывать и обрабатывать миллионы индивидуальной информации и проводить различные высокопроизводительные эксперименты.

В таких университетах, суперкомпьютеры приходят на смену обычным ПК и таким образом лабораториям и техническому персоналу приходится выполнять поставленные задачи за меньшее количество времени и проводить более сложный анализ больших структур и совокупностей данных.

Главные поставщики суперкомпьютеров или кто продает суперкомпьютеры на рынке.

Такие технические гиганты как IBM и Hewlett-Packard (HP) два основных поставщика различных систем суперкомпьютеров, подходящие под нужды частных секторов и отраслей деловой активности. Суперкомпьютер IBM версии Blue Gene, воплощает собой прорыв в науке, аналитике и эффективности использования данных. Конфигурация суперкомпьютера IBM Roadrunner позволяет успешно функционировать в современную эпоху Интернета и облачной обработки данных и обеспечивает увеличенную и значительную компьютерную мощность для массовых областей. Суперкомпьютеры HP Unified Cluster Portfolio используются Министерством обороны США (DoD), а также гражданскими и оборонными агентствами.

www.todbot.ru

СУПЕРКОМПЬЮТЕРЫ: ВЧЕРА, СЕГОДНЯ, ЗАВТРА | Наука и жизнь

У большинства людей слово «компьютер» ассоциируется в первую очередь с персоналкой, которую можно увидеть сегодня не только в любом офисе, но и во многих квартирах. В самом деле, мы живем в эпоху, когда персональный компьютер вошел буквально в каждый дом. Однако не стоит забывать, что ПК — это лишь часть компьютерного мира, где существуют гораздо более мощные и сложные вычислительные системы, недоступные рядовому пользователю. Многие, наверно, слышали о компьютере по имени Deep Blue, который в 1997 году обыграл самого Гарри Каспарова. Интуитивно понятно, что такая машина не могла быть простой персоналкой. Другой пример — отечественный компьютер МВС-1000 производительностью 200 миллиардов операций в секунду, недавно установленный в Межведомственном суперкомпьютерном центре в Москве. Кроме того, в прессе время от времени появляются сообщения о нелегальных поставках в Россию вычислительной техники, попадающей под эмбарго американского правительства.

Открытие межведомственного суперкомпьютерного центра в Президиуме Российской академии наук. На переднем плане 16-процессорный суперкомпьютер Hewlett-Packard V2250.

ASCI RED, детище программы Accelerated Strategic Computing Initiative, — самый мощный на сегодняшний день компьютер.

CRAY T3E — массивно-параллельный компьютер фирмы Тега Computer Company.

Вычислительный кластер Московского государственного университета им. М. В. Ломоносова — минимальная стоимость, суперкомпьютерная производительность. В настоящий момент это самая мощная вычислительная система, установленная в вузе России.

Наука и жизнь // Иллюстрации

Подобные компьютеры для многих так и остаются тайной за семью печатями, окруженной ореолом ассоциаций с чем-то очень большим: огромные размеры, сверхсложные задачи, крупные фирмы и компании, невероятные скорости работы и т.д. Одним словом, супер-ЭВМ, что-то далекое и недоступное. Между тем, если вам хотя бы раз приходилось пользоваться услугами серьезных поисковых систем в Интернете (см. «Наука и жизнь» № 11, 1999 г.), вы, сами того не подозревая, имели дело с одним из приложений суперкомпьютерных технологий.

Доктор физико-математических наук В. ВОЕВОДИН, заместитель директора Научно-исследовательского вычислительного центра МГУ им. М. В. Ломоносова.

ЧТО ТАКОЕ СУПЕРКОМПЬЮТЕР

Считается, что супер-ЭВМ — это компьютеры с максимальной производительностью. Однако быстрое развитие компьютерной индустрии делает это понятие весьма и весьма относительным: то, что десять лет назад можно было назвать суперкомпьютером, сегодня под это определение уже не подпадает. Производительность первых супер-ЭВМ начала 70-х годов была сравнима с производительностью современных ПК на базе традиционных процессоров Pentium. По сегодняшним меркам ни те, ни другие к суперкомпьютерам, конечно же, не относятся.

В любом компьютере все основные параметры взаимосвязаны. Трудно себе представить универсальный компьютер, имеющий высокое быстродействие и мизерную оперативную память либо огромную оперативную память и небольшой объем дисков. Отсюда простой вывод: супер-ЭВМ — это компьютер, имеющий не только максимальную производительность, но и максимальный объем оперативной и дисковой памяти в совокупности со специализированным программным обеспечением, с помощью которого этим монстром можно эффективно пользоваться.

Суперкомпьютерам не раз пытались давать универсальные определения — иногда они получались серьезными, иногда ироничными. Например, как-то предлагалось считать суперкомпьютером машину, вес которой превышает одну тонну. Несколько лет назад был предложен и такой вариант: суперкомпьютер — это устройство, сводящее проблему вычислений к проблеме ввода/вывода. В самом деле, задачи, которые раньше вычислялись очень долго, на супер-ЭВМ выполняются мгновенно, и почти все время теперь уходит на более медленные процедуры ввода и вывода данных, производящиеся, как правило, с прежней скоростью.

Так что же такое современный суперкомпьютер? Самая мощная ЭВМ на сегодняшний день — это система Intel ASCI RED, построенная по заказу Министерства энергетики США. Чтобы представить себе возможности этого суперкомпьютера, достаточно сказать, что он объединяет в себе 9632 (!) процессора Pentium Pro, имеет более 600 Гбайт оперативной памяти и общую производительность в 3200 миллиардов операций в секунду. Человеку потребовалось бы 100000 лет, чтобы даже с калькулятором выполнить все те операции, которые этот компьютер делает всего за 1 секунду!

Создать подобную вычислительную систему — все равно, что построить целый завод со своими системами охлаждения, бесперебойного питания и т.д. Понятно, что любой суперкомпьютер, даже в более умеренной конфигурации, должен стоить не один миллион долларов США: ради интереса прикиньте, сколько стоят, скажем, лишь 600 Гбайт оперативной памяти? Возникает естественный вопрос: какие задачи настолько важны, что требуются компьютеры стоимостью в несколько миллионов долларов? Или еще один: какие задачи настолько сложны, что хорошего Pentium III для их решения недостаточно?

НУЖНЫ ЛИ НАМ СУПЕРКОМПЬЮТЕРЫ?

Оказывается, существует целый ряд жизненно важных проблем, которые просто невозможно решать без использования суперкомпьютерных технологий.

Возьмем, к примеру, США, по территории которых два раза в год проходят разрушительные торнадо. Они сметают на своем пути города, поднимают в воздух автомобили и автобусы, выводят реки из берегов, заливая тем самым гигантские территории. Борьба с торнадо — существенная часть американского бюджета. Только штат Флорида, который находится недалеко от тех мест, где эти смерчи рождаются, за последние годы потратил более 50 миллиардов долларов на экстренные меры по спасению людей. Правительство не жалеет денег на внедрение технологий, которые позволили бы предсказывать появление торнадо и определять, куда он направится.

Как рассчитать торнадо? Очевидно, что для этого надо решить задачу о локальном изменении погоды, то есть задачу о движении масс воздуха и распределении тепла в неком регионе. Принципиально это несложно, однако на практике возникают две проблемы. Проблема первая: чтобы заметить появление смерча, надо проводить расчет на характерных для его образования размерах, то есть на расстояниях порядка двух километров. Вторая трудность связана с правильным заданием начальных и граничных условий. Дело в том, что температура на границах интересующего вас региона зависит от того, что делается в соседних регионах. Рассуждая дальше, легко убедиться, что мы не можем решить задачу о смерче, не имея данных о климате на всей Земле. Климат на планете рассчитать можно, что и делается каждый день во всех странах для составления среднесрочных прогнозов погоды. Однако имеющиеся ресурсы позволяют вести расчеты лишь с очень большим шагом — десятки и сотни километров. Ясно, что к предсказанию смерчей такой прогноз не имеет никакого отношения.

Необходимо совместить две, казалось бы, плохо совместимые задачи: глобальный расчет, где шаг очень большой, и локальный, где шаг очень маленький. Сделать это можно, но лишь собрав в кулаке действительно фантастические вычислительные ресурсы. Дополнительная трудность состоит еще и в том, что вычисления не должны продолжаться более 4 часов, так как за 5 часов картина погоды смазывается совершенно, и все, что вы считаете, уже не имеет никакого отношения к реальности. Нужно не только обработать гигантский объем данных, но и сделать это достаточно быстро. Такое под силу лишь суперкомпьютерам.

Предсказание погоды — далеко не единственный пример использования суперкомпьютеров. Сегодня без них не обойтись в сейсморазведке, нефте- и газодобывающей промышленности, автомобилестроении, проектировании электронных устройств, фармакологии, синтезе новых материалов и многих других отраслях.

Так, по данным компании Ford, для выполнения crash-тестов, при которых реальные автомобили разбиваются о бетонную стену с одновременным замером необходимых параметров, со съемкой и последующей обработкой результатов, ей понадобилось бы от 10 до 150 прототипов для каждой новой модели. При этом общие затраты составили бы от 4 до 60 миллионов долларов. Использование суперкомпьютеров позволило сократить число прототипов на одну треть.

Известной фирме DuPont суперкомпьютеры помогли синтезировать материал, заменяющий хлорофлюорокарбон. Нужно было найти материал, имеющий те же положительные качества: невоспламеняемость, стойкость к коррозии и низкую токсичность, но без вредного воздействия на озоновый слой Земли. За одну неделю были проведены необходимые расчеты на суперкомпьютере с общими затратами около 5 тысяч долларов. По оценкам специалистов DuPont, использование традиционных экспериментальных методов исследований потребовало бы 50 тысяч долларов и около трех месяцев работы — и это без учета времени, необходимого на синтез и очистку требуемого количества вещества.

ПОЧЕМУ СУПЕРКОМПЬЮТЕРЫ СЧИТАЮТ ТАК БЫСТРО?

Итак, мы видим, что без суперкомпьютеров сегодня действительно не обойтись. Осталось прояснить еще один вопрос: почему они считают так быстро? Это может быть связано, во-первых, с развитием элементной базы и, во-вторых, с использованием новых решений в архитектуре компьютеров.

Попробуем разобраться, какой из этих факторов оказывается решающим для достижения рекордной производительности. Обратимся к известным историческим фактам. На одном из первых компьютеров мира EDSAC, появившемся в 1949 году в Кембридже и имевшем время такта 2 микросекунды (2·10-6 секунды), можно было выполнить 2n арифметических операций за 18n миллисекунд, то есть в среднем 100 арифметических операций в секунду. Сравним с одним вычислительным узлом современного суперкомпьютера Hewlett-Packard V2600: время такта приблизительно 1,8 наносекунды (1,8·10-9 секунды), а пиковая производительность — около 77 миллиардов арифметических операций в секунду.

Что же получается? За полвека производительность компьютеров выросла более чем в семьсот миллионов раз. При этом выигрыш в быстродействии, связанный с уменьшением времени такта с 2 микросекунд до 1,8 наносекунды, составляет лишь около 1000 раз. Откуда же взялось остальное? Ответ очевиден — за счет использования новых решений в архитектуре компьютеров. Основное место среди них занимает принцип параллельной обработки данных, воплощающий идею одновременного (параллельного) выполнения нескольких действий.

Различают два способа параллельной обработки: собственно параллельную и конвейерную. Оба способа интуитивно абсолютно понятны, поэтому сделаем лишь небольшие пояснения.

Параллельная обработка

Предположим для простоты, что некое устройство выполняет одну операцию за один такт. В этом случае тысячу операций такое устройство выполнит за тысячу тактов. Если имеется пять таких же независимых устройств, способных работать одновременно, то ту же тысячу операций система из пяти устройств может выполнить уже не за тысячу, а за двести тактов. Аналогично система из N устройств ту же работу выполнит за 1000/N тактов. Подобные примеры можно найти и в жизни: если один солдат выкопает траншею за 10 часов, то рота солдат из пятидесяти человек с такими же способностями, работая одновременно, справится с той же работой за 12 минут- принцип параллельности в действии!

Кстати, пионером в параллельной обработке потоков данных был академик А. А. Самарский, выполнявший в начале 50-х годов расчеты, необходимые для моделирования ядерных взрывов. Самарский решил эту задачу методом сеток, посадив несколько десятков барышень с арифмометрами за столы (узлы сетки). Барышни передавали данные одна другой просто на словах и откладывали необходимые цифры на арифмометрах. Таким образом, в частности, была рассчитана эволюция взрывной волны. Работы было много, барышни уставали, а Александр Андреевич ходил между ними и подбадривал. Так создали, можно сказать, первую параллельную систему. Хотя расчеты водородной бомбы провели мастерски, точность их оказалась очень низкой, потому что узлов в используемой сетке было мало, а время счета получалось слишком большим.

Конвейерная обработка

Что необходимо для сложения двух вещественных чисел, представленных в форме с плавающей запятой? Целое множество мелких операций, таких, как сравнение порядков, выравнивание порядков, сложение мантисс, нормализация и т.п. Процессоры первых компьютеров выполняли все эти «микрооперации» для каждой пары слагаемых последовательно, одну за другой, до тех пор, пока не доходили до окончательного результата, и лишь после этого переходили к обработке следующей пары слагаемых.

Идея конвейерной обработки заключается в расчленении операции на отдельные этапы, или, как это принято называть, ступени конвейера. Каждая ступень, выполнив свою работу, передает результат следующей ступени, одновременно принимая новую порцию входных данных. Получается очевидный выигрыш в скорости обработки. В самом деле, предположим, что в операции сложения можно выделить пять микроопераций, каждая из которых выполняется за один такт работы компьютера. Если есть одно неделимое последовательное устройство сложения, то 100 пар аргументов оно обработает за 500 тактов. Если теперь каждую микрооперацию преобразовать в отдельную ступень конвейерного устройства, то на пятом такте на разной стадии обработки будут находиться первые пять пар аргументов, и далее конвейерное устройство будет выдавать результат очередного сложения каждый такт. Очевидно, что весь набор из ста пар слагаемых будет обработан за 104 единицы времени — ускорение по сравнению с последовательным устройством почти в пять раз (по числу ступеней конвейера).

Идеи параллельной обработки появились очень давно. Изначально они внедрялись в самых передовых, а потому единичных компьютерах своего времени. Затем после должной отработки технологии и удешевления производства они спускались в компьютеры среднего класса, и наконец сегодня все это в полном объеме воплощается в рабочих станциях и персональных компьютерах. Все современные микропроцессоры, будь то Pentium III или РА-8600, Е2К или Power2 SuperChip, используют тот или иной вид параллельной обработки.

Для того чтобы лишний раз убедиться, что все новое — это хорошо забытое старое, достаточно лишь нескольких примеров. Уже в 1961 году создается компьютер IBM STRETCH, имеющий две принципиально важные особенности: опережающий просмотр вперед для выборки команд (при котором одновременно с текущей считываются команды, выполняемые позднее) и расслоение памяти на два банка — реализация параллелизма при работе с памятью. В 1963 году в Манчестерском университете разработан компьютер ATLAS, использующий конвейерный принцип выполнения команд. Выполнение команд разбито на четыре стадии: выборка команды, вычисление адреса операнда, выборка операнда и выполнение операции. Это позволило уменьшить время выполнения команд в среднем с 6 до 1,6 микросекунды. В1969 году Control Data Corporation выпускает компьютер CDC-7600 с восемью независимыми конвейерными функциональными устройствами.

СОВРЕМЕННЫЕ СУПЕРКОМПЬЮТЕРЫ

А что же сейчас используют в мире? По каким направлениям идет развитие высокопроизводительной вычислительной техники? Таких направлений четыре.

Векторно-конвейерные компьютеры

Две главные особенности таких машин: наличие конвейерных функциональных устройств и набора векторных команд. В отличие от обычных команд векторные оперируют целыми массивами независимых данных, то есть команда вида А=В+С может означать сложение двух массивов, а не двух чисел. Характерный представитель данного направления — семейство векторно-конвейерных компьютеров CRAY, куда входят, например, CRAY EL, CRAY J90, CRAY T90 (в марте этого года американская компания TERA перекупила подразделение CRAY у компании Silicon Graphics, Inc.).

Массивно-параллельные компьютеры с распределенной памятью

Идея построения компьютеров этого класса тривиальна: серийные микропроцессоры соединяются с помощью сетевого оборудования — вот и все. Достоинств у такой архитектуры масса: если нужна высокая производительность, то можно добавить процессоры, а если ограничены финансы или заранее известна требуемая вычислительная мощность, то легко подобрать оптимальную конфигурацию. К этому же классу можно отнести и простые сети компьютеров, которые сегодня все чаще рассматриваются как дешевая альтернатива крайне дорогим суперкомпьютерам. (Правда, написать эффективную параллельную программу для таких сетей довольно сложно, а в некоторых случаях просто невозможно). К массивно-параллельным можно отнести компьютеры Intel Paragon, ASCI RED, IBM SP1, Parsytec, в какой-то степени IBM SP2 и CRAY T3D/T3E.

Параллельные компьютеры с общей памятью

Вся оперативная память в таких компьютерах разделяется несколькими одинаковыми процессорами, обращающимися к общей дисковой памяти. Проблем с обменом данными между процессорами и синхронизацией их работы практически не возникает. Вместе с тем главный недостаток такой архитектуры состоит в том, что по чисто техническим причинам число процессоров, имеющих доступ к общей памяти, нельзя сделать большим. В данное направление суперкомпьютеров входят многие современные SMP-компьютеры (Symmetric Multi Processing), например сервер НР9000 N-class или Sun Ultra Enterprise 5000.

Кластерные компьютеры

Этот класс суперкомпьютеров, строго говоря, нельзя назвать самостоятельным, скорее, он представляет собой комбинации предыдущих трех. Из нескольких процессоров, традиционных или векторно-конвейерных, и общей для них памяти формируется вычислительный узел. Если мощности одного узла недостаточно, создается кластер из нескольких узлов, объединенных высокоскоростными каналами. По такому принципу построены CRAY SV1, HP Exemplar, Sun StarFire, NEC SX-5, последние модели IBM SP2 и другие. В настоящее время именно это направление считается наиболее перспективным.

Два раза в год составляется список пятисот самых мощных вычислительных установок мира (его можно посмотреть в Интернете по адресу https://parallel.ru/top500.html). Согласно последней редакции списка top500, вышедшей в ноябре прошлого года, первое место занимает массивно-параллельный компьютер Intel ASCI Red. На второй позиции стоит компьютер ASCI Blue-Pacific от IBM, объединяющий 5808 процессоров PowerPC 604e/332MHz. Оба эти суперкомпьютера созданы в рамках американской национальной программы Advanced Strategic Computing Initiative, аббревиатура которой и присутствует в названии. Производительность компьютера, стоящего на последнем, 500-м, месте в списке самых мощных, составляет 33,4 миллиарда операций в секунду.

Если мощность существующих компьютеров поражает, то что говорить о планах. В декабре 1999 года корпорация IBM сообщила о новом исследовательском проекте общей стоимостью около 100 миллионов долларов, цель которого — построение суперкомпьютера, в 500 раз превосходящего по производительности самые мощные компьютеры сегодняшнего дня. Компьютер, имеющий условное название Blue Gene, будет иметь производительность порядка 1 PETAFLOPS (1015 операций в секунду) и использоваться для изучения свойств белковых молекул. Предполагается, что каждый отдельный процессор Blue Gene будет иметь производительность порядка 1 GFLOPS (109 операций в секунду). 32 подобных процессора будут помещены на одну микросхему. Компактная плата размером 2×2 фута будет вмещать 64 микросхемы, что по производительности не уступает упоминавшимся ранее суперкомпьютерам ASCI, занимающим площадь 8000 квадратных метров. Более того, 8 таких плат будут помещены в 6-футовую стойку, а вся система будет состоять из 64 стоек с суммарной производительностью 1 PFLOPS. Фантастика!

Вычислительный кластер Московского государственного университета им. М. В. Ломоносова — минимальная стоимость, суперкомпьютерная производительность. В настоящий момент это самая мощная вычислительная система, установленная в вузе России.

СУПЕРКОМПЬЮТЕРЫ В РОССИИ

Идеи построения собственных суперкомпьютерных систем существовали в России всегда. Еще в 1966 году М.А.Карцев выдвинул идею создания многомашинного вычислительного комплекса М-9 производительностью около миллиарда операций в секунду. В то время ни одна из машин мира не работала с такой скоростью. Однако, несмотря на положительную оценку министерства, комплекс М-9 промышленного освоения не получил.

Работы по созданию суперкомпьютерных систем и суперкомпьютерных центров ведутся в России и сейчас. Наиболее известна линия отечественных суперкомпьютеров МВС-1000, создаваемая в кооперации научно-исследовательских институтов Российской академии наук и промышленности. Супер-ЭВМ линии МВС-1000 — это мультипроцессорный массив, объединенный с внешней дисковой памятью, устройствами ввода/вывода информации и управляющим компьютером. Компьютеры МВС-1000 используют микропроцессоры Alpha 21164 (разработка фирмы DEC-Compaq) с производительностью до 1-2 миллиардов операций в секунду и оперативной памятью объемом 0,1-2 Гбайта.

Спектр научных и практических задач, решаемых на таком компьютере, может быть очень велик: расчет трехмерных нестационарных течений вязкосжимаемого газа, расчеты течений с локальными тепловыми неоднородностями в потоке, моделирование структурообразования и динамики молекулярных и биомолекулярных систем, решение задач линейных дифференциальных игр, расчет деформаций твердых тел с учетом процессов разрушения и многие другие. Одна из самых мощных систем линии МВС-1000, установленная в Межведомственном суперкомпьютерном центре, содержит 96 процессоров.

В последнее время в России, также как и во всем мире, активно используется кластерный подход к построению суперкомпьютеров. Покупаются стандартные компьютеры и рабочие станции, которые с помощью стандартных сетевых средств объединяются в параллельную вычислительную систему. По такому пути пошел, и, надо сказать, успешно, Научно-исследовательский вычислительный центр Московского государственного университета им. М.В.Ломоносова, создавший кластер из 12 двухпроцессорных серверов «Эксимер» на базе Intel Pentium III/500MHz (в сумме 24 процессора, более 3 Гбайт оперативной памяти, 66 Гбайт дисковой памяти). Сегодня это крупнейшая вычислительная установка в вузе России, предназначенная для поддержки фундаментальных научных исследований и образования. При минимальной стоимости вычислительный кластер НИВЦ МГУ показывает производительность 5,7 миллиарда операций в секунду при решении системы линейных алгебраических уравнений с плотной матрицей размером 16000×16000! В будущем планируется значительно увеличить мощность кластера как за счет добавления новых процессоров, так и за счет модернизации вычислительных узлов.

ВМЕСТО ЗАКЛЮЧЕНИЯ

К сожалению, чудеса в нашей жизни случаются редко. Гигантская производительность параллельных компьютеров и супер-ЭВМ с лихвой компенсируется сложностью их использования. Да что там использование, иногда даже вопросы, возникающие вокруг суперкомпьютеров, ставят в тупик. Как вы думаете, верно ли утверждение: чем мощнее компьютер, тем быстрее на нем можно решить данную задачу? Ну, конечно же, нет… Простой бытовой пример. Если один землекоп выкопает яму за 1 час, то два землекопа справятся с задачей за 30 мин — в это еще можно поверить. А за сколько времени эту работу сделают 60 землекопов? Неужели за 1 минуту? Конечно же, нет! Начиная с некоторого момента они будут просто мешать друг другу, не ускоряя, а замедляя процесс. Так же и в компьютерах: если задача слишком мала, то мы будем дольше заниматься распределением работы, синхронизацией процессов, сборкой результатов и т. п., чем непосредственно полезной деятельностью.

Но все вопросы, сопровождающие суперкомпьютер, конечно же, решаются. Да, использовать суперкомпьютеры сложнее, чем персоналку: нужны дополнительные знания и технологии, высококвалифицированные специалисты, более сложная информационная инфраструктура. Написать эффективную параллельную программу намного сложнее, чем последовательную, да и вообще создание программного обеспечения для параллельных компьютеров — это центральная проблема суперкомпьютерных вычислений. Но без супер-ЭВМ сегодня не обойтись, и отрадно, что в нашей стране есть понимание необходимости развития этих технологий. Так, в ноябре прошлого года в Президиуме Российской академии наук состоялось открытие межведомственного суперкомпьютерного центра. В процессе становления суперкомпьютерные центры в Дубне, Черноголовке, Институте прикладной математики РАН им. М. В. Келдыша, Институте математического моделирования РАН, Московском государственном университете им. М. В. Ломоносова. Создана и развивается линия отечественных суперкомпьютеров МВС-1000. Активно разворачивает свою деятельность Информационно-аналитический центр по параллельным вычислениям в сети Интернет WWW.PARALLEL.RU, осуществляющий информационную поддержку многих российских проектов. А иначе и нельзя. Параллельные вычисления и параллельные компьютеры — это реальность, и это уже навсегда.

• ПОДРОБНОСТИ ДЛЯ ЛЮБОЗНАТЕЛЬНЫХ

ЗАКОН АМДАЛА

Представьте себе ситуацию: у вас есть программа и доступ, скажем, к 256-процессорному суперкомпьютеру. Вы, вероятно, ожидаете, что программа будет выполняться в 256 раз быстрее, чем на одном процессоре? А вот этого, скорее всего, и не произойдет.

Предположим, что в вашей программе доля операций, которые нужно выполнять последовательно, равна f, причем 0 ≤ f ≤ 1 (эта доля определяется не по числу строк кода, а по числу операций в процессе выполнения). Крайние случаи в значениях f соответствуют полностью параллельным (f=0) и полностью последовательным (f=1) программам. Так вот, для того, чтобы оценить, какое ускорение S можно получить на компьютере, состоящем из р процессоров, при данном значении f, воспользуемся законом Амдала:

S ≤ 1/{f+(1- f)/p}.

Если вдуматься как следует, то закон на самом деле страшный. Предположим, что в вашей программе лишь 10% последовательных операций, т.е. f=0,1. В этом случае закон утверждает: сколько бы процессоров вы ни использовали, ускорения работы программы более чем в десять раз никак не получите. Да и то десять — это теоретическая оценка сверху самого лучшего случая, когда никаких других отрицательных факторов нет…

Отсюда первый вывод — прежде, чем переходить на параллельный компьютер (а любой суперкомпьютер именно таков), надо оценить заложенный в программе алгоритм. Если доля последовательных операций в нем велика — на значительное ускорение рассчитывать явно не приходится.

В ряде случаев последовательный характер алгоритма изменить не так сложно. Допустим, что в программе есть следующий фрагмент для вычисления суммы п чисел:

s = 0,

Do i = 1, n

s = s + а(i)

EndDo

Этот алгоритм строго последовательный, так как на i-той итерации цикла требуется результат (i-1)-вой, и все итерации выполняются одна за другой. В данном случае f=1, и, стало быть, никакого эффекта от использования параллельных компьютеров для выполнения этого алгоритма мы не получим. Вместе с тем выход очевиден. Поскольку в большинстве реальных случаев нет существенной разницы, в каком порядке складывать числа, выберем иную схему сложения. Сначала найдем сумму пар соседних элементов: а(1)+а(2), а(3)+а(4), а(5)+а(6) и т. д. Заметим, что при такой схеме все пары можно складывать одновременно. На следующих шагах будем действовать аналогично, получив вариант параллельного алгоритма.

Казалось бы, в данном случае все проблемы удалось разрешить. Но остается еще множество других трудностей, связанных с разной производительностью процессоров, скоростью передачи данных и т. д. Но это уже тонкости параллельного программирования, с азами которого вы в скором времени сможете познакомиться в интернетовском курсе по адресу

https://parallel.ru/vvv/.

РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ПЯТИСОТ САМЫХ МОЩНЫХ КОМПЬЮТЕРОВ МИРА ПО СТРАНАМ, ГДЕ ОНИ РАСПОЛОЖЕНЫ, И ФИРМАМ-ПРОИЗВОДИТЕЛЯМ











США-КанадаЕвропаЯпонияОстальныеВСЕГО
IBM676725141
SGI/CRAY9227122133
SUN762944113
Hewlett-Packard3310245
Fujitsu1 915126
NEC2 710221
Hitachi

11011
Остальные6 2210
ВСЕГО2771525714500

www.nkj.ru

определение, области применения, обобщенные характеристики современных супер-эвм. Top500 и top50.

Суперкомпью́тер(англ.supercomputer,СуперЭВМ) —
вычислительная машина, значительно
превосходящая по своим техническим
параметрам большинство существующих
компьютеров. Как правило, современные
суперкомпьютеры представляют собой
большое число высокопроизводительныхсерверных
компьютеров, соединённых друг с другом
локальной высокоскоростной магистралью
для достижения максимальной
производительности в рамках подходараспараллеливания
вычислительной задачи.

Традиционной
сферой применения суперкомпьютеров
всегда были научные исследования: физика
плазмы и статистическая механика, физика
конденсированных сред, молекулярная и
атомная физика, теория элементарных
частиц, газовая динамика и теория
турбулентности, астрофизика. В химии —
различные области вычислительной химии:
квантовая химия (включая расчеты
электронной структуры для целей
конструирования новых материалов,
например, катализаторов и сверхпроводников),
молекулярная динамика, химическая
кинетика, теория поверхностных явлений
и химия твердого тела, конструирование
лекарств. Естественно, что ряд областей
применения находится на стыках
соответствующих наук, например, химии
и биологии, и перекрывается с техническими
приложениями. Так, задачи метеорологии,
изучение атмосферных явлений и, в первую
очередь, задача долгосрочного прогноза
погоды, для решения которой постоянно
не хватает мощностей современных
суперЭВМ, тесно связаны с решением ряда
перечисленных выше проблем физики.
Среди технических проблем, для решения
которых используются суперкомпьютеры,
укажем на задачи аэрокосмической и
автомобильной промышленности, ядерной
энергетики, предсказания и разработки
месторождений полезных ископаемых,
нефтедобывающей и газовой промышленности
(в том числе проблемы эффективной
эксплуатации месторождений, особенно
трехмерные задачи их исследования), и,
наконец, конструирование новых
микропроцессоров и компьютеров, в первую
очередь самих суперЭВМ.

Суперкомпьютеры
традиционно применяются для военных
целей. Кроме очевидных задач разработки
оружия массового уничтожения и
конструирования самолетов и ракет,
можно упомянуть, например, конструирование
бесшумных подводных лодок и др. Самый
знаменитый пример — это американская
программа СОИ. Уже упоминавшийся
MPP-компьютер Министерства энергетики
США будет применяться для моделирования
ядерного оружия, что позволит вообще
отменить ядерные испытания в этой
стране.

Начиная
с 1993, самые быстрые компьютеры ранжируют
в списке Top500 исходя из результатов
прохождения теста LINPACK. Этот тест
измеряет, насколько быстро компьютер
решает N на N системы линейных уравнений
Ax = b, являющейся общей задачей для
машиностроения. Top50 – список 50
наиболее мощных компьютеров СНГ.Компьютеры в списке сортируются
по значению производительности на тесте
Linpack (https://www.top500.org/lists/linpack.php),
при равенстве значений используется
сортировка по пиковой производительности,
затем по объему оперативной памяти и,
наконец, по алфавиту.

studfiles.net

Отправить ответ

avatar
  Подписаться  
Уведомление о