美國能源部將打造兩部搭載 NVIDIA GPU 超級電腦,直逼 exascale



美國能源部今日宣布計畫打造兩部搭載GPU加速器的超級電腦,將帶來比現今最快強大系統還高3倍的效能,讓世界更接近長久渴望的 exascale 等級運算目標。這些超級電腦將在2017年安裝完畢,採用新一代IBM POWER伺服器搭載 NVIDIAR Tesla GPU 加速晶片 以及 NVIDIA NVLink 高速GPU互連技術。

橡樹嶺國家實驗室的 “Summit” 系統尖峰運算效能達到 150 至 300 petaflops ,並將作為開放科學研究之用。此外,尖峰運算效能超過 100 petaflops 的 “Sierra” 將在勞倫斯-利佛摩爾國家實驗室擔任重要角色,執行美國國家核子安全任務。


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新系統將大幅超越尖峰運算速度達 27 petaflops,美國目前運算速度最快的橡樹嶺實驗室的 “Titan” 超級電腦,以及現今全球運算速度最快,尖峰運算速度可達55 petaflops,位於中國廣州國家超級計算中心的天河二號超級電腦。

NVIDIA 公司執行長暨共同創辦人黃仁勳指出:「今日的科學造就明日的科技。科學家面臨的挑戰,從最小的量子,一路涵蓋到整個地球與星際。不論其研究科目為何,他們都得依賴超級電腦的協助。藉由 GPU加速技術的發明,採用這些技術的系統將運算速度提升至 exascale 等級超級運算,並幫助科學家探索超乎想像的領域。」

美國當局正投資打造Summit 與Sierra,藉以達成突破創舉,協助增進美國能源的獨立自主性、尋找遏止氣候變遷的新方法、大幅提高燃油效率、預測天然災害、更安全的核材料儲存方法、以及提高經濟競爭力等目標。

新系統象徵 IBM 與 NVIDIA 持續合作所達成的第一個重大里程碑。延續先前 OpenPOWER Foundation 的基礎,這個開放研發團體創立的宗旨就是為了高效能運算與企業資料中心顧客發展新一代的運算解決方案。

新科技加快達成Exascale運算目標
超級電腦界多年來一直朝建構 exascale 系統的目標邁進,亦即每秒能進行1 quintillion次 – 10億個10億或10的18次方 – 的浮點運算,亦即FLOPS。一個FLOP等於執行一次數學運算,像是把兩個數字相乘的運算作業。

Summit 與 Sierra 將是邁向 exascale 運算目標跨出重大一步,兩部新系統融入許多突破性科技。

其中之一就是NVIDIA NVLink 高速GPU互連技術,將整合到 NVIDIA 的GPU以及IBM POWER CPU,這些核心將作為新系統的動力來源。NVLink 讓 GPU 與 CPU 分享資料的速度比現今系統快12倍,最終讓未來超級電腦的速度比目前最快系統快上50至100倍。

新系統還將搭載 NVIDIA 未來世代的GPU架構Volta,它將帶來大幅超越目前Maxwell 架構 以及接續 Pascal 架構的效能。由於運算效能大幅超越現今所有方案,NVIDIA GPU 將為 Summit與 Sierra 挹注超過 90% 的尖峰浮點運算處理能力。

橡樹嶺國家實驗室 Oak Ridge 領導運算處專案總監 Buddy Bland 表示:「我們的使用者面臨當今最複雜的科學難題,因此需要超強的電腦協助他們的研究工作。少了這些最新的突破性科技與技術,預計達到的效能將無法實現,Summit則讓我們的使用者擁有超強效能的工具來達成其科學研究目標。」

Summit全面加速開放科學運算
Summit 和 Titan 一樣將用在開放科學的研究上,意謂全球各地的研究人員都有機會經過申請後分配到新系統的運算時間。而且它還將提高能源效率運算的標竿,不僅效能比 Titan 高 10 倍,而且耗能只多用 10% 。

Sierra增進國家安全
勞倫斯-利佛摩爾實驗室目前最快系統 “Sequoia” 提供 20 petaflops 的運算速度,而Sierra 將提供比Sequoia還高 5 至 10 倍的運算效能。Sierra 將用在美國國家核子安全局的執行計畫,確保美國核武力量的內部維安、對外保全、以及未經測試下維持有效性,進而防範因核武外流擴散導致全球大規模毀滅。

Exascale 等級運算的潛力及面臨的挑戰
Exascale 超級電腦將帶領我們探索更廣泛的科學、工程、以及工業領域,像是尋找疾病的治療方法、瞭解人腦內部結構、緩解氣候變遷的效應、以及增進我們對宇宙起源的瞭解。

然而,在追求 Exascale 等級系統時我們面臨一項根本性的挑戰,就是要達到更高的效能,盡可能地降低耗能,而 GPU 加速器在這方面特別適合。運用 NVIDIA 最新 GPU 加速打造的 Exascale 等級系統,其耗能比運用 x86 CPU 打造的系統少了 5 倍,因此系統設計者能達到大幅提升的節能表現。


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