Amerykanie uruchomili najwydajniejszy superkomputer na świecie. Będzie badać fuzję jądrową

Superkomputery to niezwykle wydajne maszyny obliczeniowe, które przewyższają możliwości standardowych komputerów domowych pod względem mocy i szybkości przetwarzania danych. Służą do rozwiązywania skomplikowanych problemów, takich jak modelowanie zjawisk pogodowych, symulacje naukowe, badania w dziedzinie sztucznej inteligencji czy analiza genomów. Ich zastosowania wspierają rozwój nauki, medycyny i technologii na całym świecie.

Najnowsza edycja listy TOP500 przyniosła zmiany w czołówce najwydajniejszych superkomputerów na świecie. El Capitan, zainstalowany w Lawrence Livermore National Laboratory w Kalifornii, USA, zajął pierwsze miejsce, osiągając wydajność 1,742 Exaflop/s, co czyni go trzecim systemem eksaskalowym po Frontierze i Aurorze, które zajęły odpowiednio drugą i trzecią pozycję. Frontier zwiększył swoją wydajność do 1,353 Exaflop/s, a Aurora utrzymała wynik 1,012 Exaflop/s.

Wśród nowych systemów w pierwszej dziesiątce znalazły się HPC6, najszybszy komputer w Europie, zlokalizowany we Włoszech, a także amerykański Tuolumne, którego można nazwać słabszym bratem El Capitana. 

Na rynku najwydajniejszych superkomputerów nadal dominują Stany Zjednoczone, które umocniły swoją pozycję, posiadając 173 z 500 najwydajniejszych systemów na świecie. Coraz większe znaczenie zyskuje jednak Europa, która wyprzedziła Azję pod względem liczby maszyn w zestawieniu. 

Topową pozycję rankingu najwydajniejszych superkomputerów na świecie objął El Capitan, który został zainstalowany w Lawrence Livermore National Laboratory w Kalifornii. System opracowany przez Hewlett Packard Enterprise i AMD będzie służył do badań nad fuzją jądrową w warunkach bezwładnościowych trzem laboratoriom Narodowej Administracji Bezpieczeństwa Nuklearnego (NNSA), czyli LLNL, Los Alamos i Narodowym Laboratoriom Sandia.

“El Capitan jest kluczowy dla misji Narodowej Administracji Bezpieczeństwa Nuklearnego i znacznie zwiększa nasze możliwości w obliczeniach niezwykle złożonych obiektów, jak wysokiej rozdzielczości symulacje będące szczególnie istotne dla badań naukowych w tym obszarze." — powiedział Rob Neely, dyrektor programu Zaawansowanej Symulacji i Obliczeń w LLNL.

System wykorzystuje 11 136 węzłów obliczeniowych, z których każdy został wyposażony w cztery akceleratory obliczeniowe AMD Instinct MI300A (łącznie zastosowano zatem 44 544 takich układów). Podczas testów aktywowano jednak tylko 43 808 układów - zmierzona moc obliczeniowa w teście High Performance Linpack (HPL) to aż 1,742 EksaFLOPS. AMD nie podało wyników wydajności dla alternatywnego testu High-Performance Conjugate Gradient (HPCG).

Co ważne, El Capitan pokazuje, że można łączyć wysoką wydajność i wysoką efektywność energetyczną. System znalazł się na 18. miejscu rankingu najbardziej efektywnych energetycznie superkomputerów na świecie, osiągając wynik 58,89 GFLOP na każdy wat pobieranej mocy.

Finalnie wydajność superkomputera ma jeszcze nieznacznie wzrosnąć. Według serwisu The Next Platform, aktywowanie kolejnych układów AMD Instinct może poprawić osiągi o 1,65 proc., a usprawnienia współdziałania obliczeń, pamięci i połączeń mogą zwiększyć wydajność o kolejne 5 proc.

El Capitan będzie odpowiadać za zarządzanie amerykańskim arsenałem nuklearnym. Ze względu na Traktat o Zakazie Prób Jądrowych konieczne jest symulowanie działania broni nuklearnej i projektowanie nowych rozwiązań przy użyciu wyłącznie komputerowych symulacji. To właśnie takie potrzeby uzasadniają wysokie budżety Departamentu Energii USA na superkomputery. W marcu 2022 r. zapowiadano, że system ma kosztować nie więcej niż 600 mln dolarów.

Mimo wszystko El Capitan wcale nie jest tak drogim superkomputerem. Eksperci z The Next Platform zauważają też, że Lawrence Livermore National Laboratory wzbogaciło się o niezwykle wydajny superkomputer HPC/AI za znacznie mniejsze pieniądze niż to, co obecnie płacą giganci chmurowi, hyperscalerzy i duże startupy AI. Według wstępnych obliczeń, El Capitan kosztuje o połowę mniej za jednostkę wydajności FP16 niż duże klastry obliczeniowe z układami NVIDIA H100 „Hopper” budowane przez Microsoft Azure, Meta czy xAI.