Warning: assert() [function.assert]: Assertion failed in /storage/home/srv24302/super/libraries/loader.php on line 3
igor levshin
Баннер
Баннер

igor levshin

это я.

URL сайта: E-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript

На конференции ПАВТ  2015 обнародован очередной, 22-й список Top50 самых мощных суперкомпьютеров СНГ.
Суперкомпьютерный центр Санкт-Петербургский политехнический университет" уверенно становится на второе по суперкомпьютерным ресурсам место, уступая лишь  НИВЦ МГУ. В Северной Столице теперь 2 системы входят в первый десяток Top50: на третьей позиции 658.11 ТФлопс (мы приводим данные по Linpack) и 170.50 ТФлопс на восьмой позиции. Обе они разработаны и установлены Группой компаний РСК.
Лидер, НИВЦ МГУ в первой десятке располагает суперкомпьютером "Ломоносов" нового поколения, производительностью 1.849 ПФлопс и его старшим братом производительностью 901.90 ТФлопс ("Т-Платформы").
Четвертым следует МВС-10П в Межведомственном Суперкомпьютерном Центре РАН  (РСК, 375.70 ТФлопс), пятым - "Лобачевский" в Нижегородском Государственном Университете им. Н.И.Лобачевского ("Ниагара Компьютерс", 289.50 ТФлопс), опередивший на 1 ТФлопс систему из Южно-Уральского Государственного Университета (РСК).
Был остановлен на несколько дней компьютер FitzRoy Института водных и атмосферных исследований Новой Зеландии (NIWA). Он подвергся кибер-атакам, злоумышленники пытались получить доступ. FitzRoy используется для научной работы и ни коммерческих, ни важных персональных данных не содержит. Руководство утверждает, что все попытки были неудачными. Беременность Адреса атакующих позволяют сделать вывод, что вторжение происходило с серверов на территории Китая, что, впрочем, еще не доказывает причастность Китая: серверы могли быть недостаточно защищены и взломаны. Сейчас новозеландский суперкомпьютер снова работает в нормальном режиме. FitzRoy имеет производительность 34 ТФлопса, это система архитектуры IBM Power 575 стоимостью , $12.7 млн.
В Университете Цукубы запустил кластер Cray CS300. За полгода до этого там же был запущен еще один кластер Cray CS300. Новы кластер получил имя COMA (PACS-IX), которое расшифровывается как Cluster Of Many-core Architecture processors - то есть кластер с процессорами архитектуры Many-core. Обе эти системы являются суперкомпьютерами петафлопсного класса.

Редактор журнала «Суперкомпьютеры» Игорь Лёвшин встретился с Аркадием Борковским, директором 

по технологиям лаборатории Яндекса
в Кремниевой долине.

Игорь Лёвшин: Яндекс, как я понял еще из моего посещения Яндекса три года назад, отнюдь не сводится к понятию «поисковой» компании. Но что бы ни делал Яндекс, наверняка речь идет о Big Data — Больших Данных?

Аркадий Борковский: Поиск у нас по-прежнему главная часть бизнеса. А Big Data — наше «сырье». Когда-то сырьем были лес или пушнина, теперь — данные. Мы это сырье перерабатываем в знания, полезные для людей, и в деньги для себя.

Индексирование веба, как и с самого начала, —  основа всех наших технологий.
С этого все началось и на этом все отрабатывалось. Нам приходится иметь дело с бесконечным количеством страниц. Не огромным, а именно бесконечным: каждое обращение к серверу по одному и тому же адресу может выдавать каждый раз новую страницу. Мы не можем охватить бесконечность — нам нужно выбрать лучшую, конечную часть. В день собираем миллиарды страниц. Но обрабатывать много — этого одного теперь уже недостаточно: мы умеем обрабатывать огромные объемы данных относительно дешево. А это значит, что надо обрабатывать их эффективно.

В умении обращаться с большими данными можно выделить несколько уровней — аппаратная инфраструктура, вычислительная платформа, алгоритмы, машинное обучение. Базовый — это просто техническое умение как-то справляться с петабайтами данных. Строя уже 20 лет те самые индексы, мы приобрели громадный, уникальный опыт в этой области.

Дальше надо с этими данными сделать что-то полезное. Необходимы интеллектуальные алгоритмы. Вообще говоря, поисковая машина — это самый что ни на есть искусственный интеллект (ИИ). Ведь что такое интеллект? Обычно это понятие у людей ассоциируется с вербальными возможностями: человек оценивает интеллект собеседника по адекватности ответов на его вопросы. При этом адекватность ответов определяется способностью интерпретировать и агрегировать информацию, полученную от других людей — из разговоров, книг, школы, родителей. Поисковая машина старается делать именно это — адекватно отвечать на самые разнообразные вопросы, агрегируя информацию, полученную от других людей — страниц веба, запросов, кликов на результаты.

Редакция журнала «Суперкомпьютеры» беседует с доктором физико-математических наук, профессором Александром Николаевичем Томилиным. Это разговор об истории отечественной электронной отрасли, о том что было и о том, что нужно сделать.

В 56-м году я поступил на работу в Институт точной механики и вычислительной техники, где к тому времени был назначен директором Лебедев. (Сергей Алексеевич Лебедев — основоположник вычислительной техники в СССР, директор ИТМ и ВТ, академик АН СССР и АН УССР, Герой Социалистического Труда. Лауреат Сталинской премии третьей степени, Ленинской премии и Государственной премии СССР. Прим. ред.) До этого он руководил Первой лабораторией Института, а сам Институт возглавлялся академиком Михаилом Алексеевичем Лаврентьевым. Лаврентьева называли «академик-прима». Уже в 29 лет он стал доктором наук и вообще сделал блестящую научную и административнуюкарьеру. К тому моменту, когда я пришел на работу в Институт еще свежа была история, которая сейчас воспринимается как анекдот или детектив. Случилось это незадолго до смерти Сталина. Комитет госбезопасности по инициативе Берии планировал перевод лучших инженеров Института в организацию, подведомственную комитету госбезопасности с аналогичными целями создания вычислительной техники, но уже под задачи, которые решал Комитет. Когда у Лаврентьева появилась такая информация, он приказал всем воим сотрудникам с вечера спрятаться в Институте и позвонил Сталину. Сталин сказал: «приезжайте утром». Утром Лаврентьев поехал в Кремль привез оттуда бумагу, на которой было написано: «в распоряжение академии наук» и тем самым спас Институт от потери ведущих разработчиков.

Английские ученые начали строить модель мозга пчелы с использованием суперкомпьютера, усиленного GPU. Для этого объединились исследовательские команды Университетов Шеффилда и Сассекса. Моделировать будут прежде всего систему зрения и обоняния, необходимые для сбора нектара. Следующим этапом исследований будет летающий робот-пчела, способный ориентироваться самостоятельно, находить нужный цветок по запаху, а не просто руководствоваться заложенными в него программамными алгоритмами поведения. Продажа качественной сезонной обуви по привлекательным ценам для всей Вашей семьи в Украине. Купить обувь оптом в популярном интернет-магазине для женщин, мужчин и детей с доставкой по всей Украине и СНГ. На таком уровне поведение насекомых исследуется редко. До этого биологи и кибернетики предпочитали иметь дело с крысами или обезьянами.

Проект называется Green Brain - Зеленый Мозг, намекая на альернативность по отношению к проекту, спонсируемому IBM под названием Blue Brain (там моделируется мозг человека). Финансирование Зеленого Мозга происходит в рамках программы EPSRC1, на которую выделен 1 миллион фунтов. NVIDIA берет на себя "железо".

Ниюсмейкер процессорного рынка, компания Adapteva, объявила о сборе средств по модели крауд-фандинг вместо традиционного обращения к венчурным капиталистам. Adapteva разрабатывает многоядерные процессоры для HPC-рынка со сверхмалым потреблением энергии. Adapteca объявляла ускоритель Epiphany, 64 ядра которого дадут производительность 100 Гфлопс одинарной точности при всего 2 Вт потребляемой мощности. Уже сейчас компания предлагает платы размером с кредитную карту, на которой умещаются двухядерный CPU на базе ARM и 16-ядерный ускоритель Epiphany. Карта потребляет 2.5 Вт.

Первая
Предыдущая
1
Страница 1 из 2

Новости

Календарь материалов

« Августа 2017 »
Пн Вт Ср Чт Пт Сб Вс
  1 2 3 4 5 6
7 8 9 10 11 12 13
14 15 16 17 18 19 20
21 22 23 24 25 26 27
28 29 30 31