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    2013-1-15 16:23
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    Cray“美洲虎”超级计算机,每秒运算速度超过1000万亿次。这台超级计算机位于美国的橡树岭国家实验室,占地面积超过5000平方英尺(约合464平方米)。2009年,它成为世界上运算速度最快的计算机   当前世界上最快的超级计算机是日本的K Computer,配备了864个机柜。照片展示了其中一个机柜    K Computer安装在神户的理化学研究所高级计算科学研究所,采用88128个处理器   CDC 6600被誉为世界上第一台超级计算机,由美国人西摩-克雷设计,1964年完工。每秒浮点运算次数超过100万     克雷设计的另一台超级计算机名为“克雷1”号,1976年投入使用,每秒浮点运算次数超过1亿次   (新浪科技讯 ) 北京时间4月1日消息,据美国有线电视新闻网(CNN)30日报道,目前,美国、中国、日本、欧盟和俄罗所都投入巨资研制超级计算机。2月,欧洲宣布将研 制超级计算机的经费提高一倍,达到12亿欧元(约合16亿美元)。随着技术的不断进步,一个新运算时代——exaFLOPS级运算正朝我们走来。科学家表 示未来的exaFLOPS级计算机运算速度至少可达到目前最强大的超级计算机的1000倍。     在这个十年结束时,exaFLOPS级计算机便可成为现实并投入使用,开启科学发现的一个新篇章。计算机科学家利用FLOPS(每秒浮点运算次 数的英文首字母缩写)衡量超级计算机的性能,exa是exascale的前缀,意为“”。exaFLOPS级计算机每秒的运算次数相当于5000万台笔记 本电脑。英国贝尔法斯特女王大学电子学学院教授迪米特里奥斯-尼科罗普洛斯表示:“exaFLOPS是高性能运算的下一个疆界。”     尼科罗普洛斯指出,当前运算速度最快的超级计算机可达到petaFLOPS级(1peta为10的15次方),每秒运算次数超过1000万亿。 第一台突破petaFLOPS的超级计算机是IBM的“走鹃”,2008年实现这一成就。不过,“走鹃”的最快头衔并没有保持很久。2009年,美国橡树 岭国家实验室的Cray“美洲虎”运算速度达到1.75 petaFLOPS,取代“走鹃”,成为第一。     根据追踪高性能运算发展趋势的TOP500排行榜,当前运算速度最快的超级计算机是日本的K Computer,由富士通公司研制。这台超级计算机安装在神户的理化学研究所高级计算科学研究所,运算速度超过10 petaFLOPS,是排名第二的中国NUDT YH MPP的3倍,后者达到2.57 petaFLOPS。尼科罗普洛斯说:“高性能超级计算机采用数千个处理器,安装时需要足球场大小的空间以及大量计算机架。”     K Computer采用88128个处理器,配备了864个机柜。尼科罗普洛斯指出,exascale级计算机的个头并不会更大,甚至有可能更小一点。但所 采用的处理器数量远远超过当前的超级计算机,在100万到1亿个之间。他说:“研制超级计算机仍面临严峻的技术挑战,其中最大的挑战就是能耗。超级计算机 的能耗通常不具有可承受性。根据当前的预测,exascale级计算机的能耗可达到100兆瓦特,为exascale级计算机建造一个满足能量需求的设施 并不具有可行性。”     计算机的处理器是最大的耗能大户,耗能在总能耗中的比重达到40%到50%左右,但尼科罗普洛斯表示存储器正在快速追赶处理器。他说:“改变处 理器和存储器使用的材料和结构对exascale级计算机能否取得成功至关重要。我们已开始了解到exascale级计算机在硬件、软件和应用方面面临的 挑战。目前,我们正处在确定研究方向的阶段。”     尼科罗普洛斯表示exascale级计算机可用于很多科学研究领域,帮助科学家得出重要发现。他说:“航空航天工程学、天体物理学、生物学、气 候建模和国家安全领域都需要借助高性能超级计算机。”橡树岭国家实验室公共信息官比尔-卡巴格指出,exascale级计算机在供电和经济可承受性方面面 临非常严峻的挑战。他说:“这些都是非常严峻的问题,需要研发一系列超前技术才能加以解决。目前,我们正投入所有可能的资源,解决这些问题。”     尼科罗普洛斯表示exascale级计算机同样能够让社会学研究受益。他说:“越来越多的人对从整体上研究社会行为产生浓厚兴趣。这种研究需要进行大规模模拟,了解人与人之间如何互动、交流以及活动方式,因此需要借助exascale级计算机。”(孝文)
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    在保持相关性和跟上快速发展的技术的压力越来越大的情况下,数据中心提供商发现有必要进行变革,并为即将发生的事情做好准备。
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    在保持相关性和跟上快速发展的技术的压力越来越大的情况下,数据中心提供商发现有必要进行变革,并为即将发生的事情做好准备。现在,随着人们进入2020年,采用更新和更成熟的技术的结果将在数据中心初具规模。具体来说,人们将看到5G推动了对边缘计算的需求的增长,而人工智能将有助于为最终用户和内部员工部署新服务。
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