США вернули себе лидерство в сфере суперкомпьютеров

Друзья, с момента основания проекта прошло уже 20 лет и мы рады сообщать вам, что сайт, наконец, переехали на новую платформу.

Какое-то время продолжим трудится на общее благо по адресу https://n-n-n.ru.
На новой платформе мы уделили особое внимание удобству поиска материалов.
Особенно рекомендуем познакомиться с работой рубрикатора.

Спасибо, ждём вас на N-N-N.ru

Американский суперкомпьютер Sequoia, установленный в Ливерморской национальной лаборатории, стал мощнейшим в мире с производительностью 16,32 петафлопс (квадриллионов операций в секунду), вернув лидерство в этой области США, свидетельствуют результаты рейтинга, опубликованного на сайте проекта Top500.

Система Sequoia обошла по производительности японский суперкомпьютер K, который по сравнению с прошлым рейтингом, опубликованным в ноябре 2011 года, не подвергался модернизации и имеет ту же максимальную производительность 10,51 петафлопс, что переместило K на второе место рейтинга.

США утратили лидерство в престижном рейтинге в ноябре 2010 года, когда первую строчку списка Top500 занял китайский суперкомпьютер «Тяньхэ-1А», с тех пор в топе рейтинга доминировали системы из азиатских стран.

Мощнейший в мире суперкомпьютер использует более 1,57 миллиона процессорных ядер и 1,6 петабайт оперативной памяти. Вычислительный комплекс занимает площадь порядка 420 квадратных метра.

Помимо прочего, Sequoia стал одним из самых энергоэффективных суперкомпьютеров, отмечается в сообщении Top500, приуроченному к публикации новой версии рейтинга.

Самый быстродействующий суперкомпьютер из России – «Ломоносов», расположенный в МГУ – занял 22-е место с показателем максимальной производительности 0,9 петафлопс. Всего в июньский список Top500 вошло пять российских суперкомпьютеров – столько же, сколько и в предыдущую редакцию рейтинга.

Список Top500 публикуется дважды в год и считается самым авторитетным суперкомпьютерным рейтингом. В то же время, методика тестов Top500 нередко подвергается критике экспертов за однобокость и неспособность отразить реальную производительность систем на многих классах практических задач.

Пожалуйста, оцените статью:
Ваша оценка: None Средняя: 4.9 (8 votes)
Источник(и):

1. РИА Новости