Systém v Šen-čenu překonal v žebříčku TOP500 „El Capitan“ a ukazuje cestu k exascale výpočetní technologii pouze s využitím CPU, odlišnou od závodu v oblasti umělé inteligence

Světový žebříček superpočítačů se vrací k tomu, aby se stal technickým, průmyslovým a geopolitickým ukazatelem. LineShine, instalovaný v Národní superpočítačové centrum v Šen-čenu, Čína se znovu dostal na první místo v žebříčku TOP500, obcházením amerického systému El CapitanZprávu, o které informoval také Příroda, se týká stroje schopného více než dvou kvintilionů operací za sekundu na tradičním benchmarku používaném k měření výkonu vysoce výkonných systémů.

Ústředním výsledkem je ten, který je získán v testu Vysoce výkonný Linpacknebo HPL: 2 198 exaflopů za sekundu, rovná 2.198,40 petaflopů za sekundu v oficiálním systémovém listu. TOP500 také označuje teoretický vrchol 2.735,82 petaflopů za sekundu, 13.789.440 jádro a spotřeba elektřiny 42.220 kWTato čísla řadí LineShine před El Capitan a potvrzují, že exascale computing vstupuje do distribuovanější fáze s špičkovými stroji v Asii, Severní Americe a Evropě.

Nejpozorovanější zvláštností není jen primární. LineShine je založen na řešení Pouze CPU, tedy bez dedikovaných grafických akcelerátorů. V době, kdy vysoce výkonné výpočty aumělá inteligence a velká data jsou často spojovány s GPU, tenzorovými jádry a specializovanými čipy pro trénovací modely, čínský stroj se řídí jinou konstrukční volbou. Systém používá základní Ling Kun, procesory LX2 a 304 jádro, proprietární propojení Ling Qi a operační systém OS Kylin.

Exascale stroj založený na procesorech pro všeobecné použití

Šen-čenský superpočítač nebyl jen souborem výpočetních uzlů. Podle oficiálních specifikací byl stroj postaven... Centrum cloudových výpočtů v Šen-čenu a instalován v 2025Deklarovaná konfigurace zahrnuje procesory LX2 304C na 1,55 gigahertzu, síť LingQi, kompilátor Lclang 1.0.0, matematická knihovna OpenBLAS-local a verze OpenMPI přizpůsobeno propojení systému.

Volba zaměřit se na procesory s velmi vysokou hustotou, spíše než na akcelerátory, je relevantní pro ricerca a sviluppo Protože to přesouvá pozornost k jiné rovnováze mezi paralelismem, pamětí, sítí a softwarem. V akcelerovaných systémech závisí velká část výkonu na schopnosti rychle přenášet data do specializovaných jednotek. V počítači s pouze CPU se efektivita odvíjí od rozsahu celkového návrhu: počtu jader, hierarchie paměti, komunikace mezi uzly a schopnosti vědeckého softwaru využívat miliony výpočetních jednotek.

Zpráva TOP500 zdůrazňuje, že LineShine je prvním systémem na seznamu, který překonal dva trvalé exaflopy s dvojitou přesností Používání pouze CPU. Toto je důležitý technický fakt, protože dvojitá přesnost zůstává nezbytná v mnoha vědeckých simulacích, od inženýrství po výpočetní fyziku. Neměla by se však zaměňovat s metrikami, které nejlépe popisují trénování velkých modelů umělé inteligence, kde nejdůležitějšími faktory jsou výpočty se sníženou přesností, specializované akcelerátory a rychlá komunikace mezi klastry.

Dokonce i výklad navržený Xinhua Zdůrazňuje konvergenci superpočítačů a inteligentních výpočtů. Podle čínské agentury LineShine integruje jednotky pro akceleraci matic přímo do svých procesorů čínského původu s cílem snížit úzké hrdlo v přenosu dat, které je typické pro architektury CPU-GPU. Toto vysvětlení je v souladu s uvedenou technickou strategií, ačkoli skutečná konkurenceschopnost v oblasti úloh s umělou inteligencí musí být posuzována pomocí specifických benchmarků, a nikoli pouze na základě primátu HPL.

Proč samotné hodnocení TOP500 neměří sílu umělé inteligence

Rozdíl mezi vysoce výkonné výpočty a systémy orientované na umělou inteligenci jsou klíčové. TOP500 primárně měří schopnost stroje provádět numerické výpočty s dvojitou přesností. Toto zůstává ústřední metrikou pro vědecké simulace, modelování klimatu, výpočetní chemii, dynamiku tekutin a inženýrský návrh. Nevyrovná se však schopnosti trénovat rozsáhlé jazykové modely nebo generativní systémy, které závisí na architekturách, paměti, sítích a softwaru optimalizovaném pro smíšenou přesnost a tenzorové zatížení.

To potvrzuje i další údaj ze stejného žebříčku. Na základě benchmarku HPL-MxP, nejblíže smíšeným přesným zatížením, se LineShine umístila na čtvrtém místě s 2 198 exaflopů za sekundu a zrychlení 3,6 časy ve srovnání s tradičním HPL. El Capitan však v tomto testu zůstává na prvním místě, následovaný Aurorou a Frontierem. Výsledek je jasný: čínský stroj dominuje numerickým výpočtům prováděným pouze s využitím CPU, ale není to nejsilnější systém, pokud jde o splnění některých potřeb současné umělé inteligence.

Stejná opatrnost se objevuje i v analýze Reuters, což nám připomíná, že mnoho velkých systémů vyvinutých společnostmi Microsoft, Amazon, Google nebo xAI se neúčastní žebříčku TOP500. Často se jedná o soukromé infrastruktury určené pro trénování a inferenci modelů, nikoli pro veřejnou soutěž v benchmarku HPL. Výsledek LineShine proto měří reálný výkon, ale v rámci definovaného technického rámce.

„Kdyby hyperscalery představily své systémy, tento ‚nejrychlejší na světě‘ by se mezi pět nejlepších nedostal,“

prohlásil Jimmy Goodrich, vedoucí pracovník vInstitut pro globální konflikty a spoluprácin z Kalifornské univerzity, agentuře Reuters

Věta Jimmy Goodrich Pomáhá to definovat význam tohoto primátu. LineShine je v současnosti nejvýkonnějším systémem mezi těmi, které se umístily v žebříčku TOP500 v testu HPL. To však automaticky neznamená, že se jedná o největší globální infrastrukturu umělé inteligence. Srovnání s hyperscalery je relevantní právě proto, že rostoucí část světové výpočetní kapacity již není soustředěna pouze v národních nebo univerzitních centrech, ale v soukromých klastrech optimalizovaných pro generativní modely, smíšenou přesnost a tenzorové načítání.

Pro firmy, výzkumná centra a tvůrce veřejné politiky není rozdíl akademický. Nákup, návrh nebo používání výpočetního výkonu vyžaduje propojení architektury s řešeným problémem. Vědecké výpočty vyžadují numerickou přesnost, stabilitu, paměť, škálovatelnost a schopnost spouštět mnoho paralelních simulací. hluboké učení Průmyslové systémy místo toho zvažují propustnost s nízkou přesností, dostupnost akcelerátoru, vyspělost softwarového zásobníku a správu dat.

Čipy, technologická suverenita a návrat Číny na seznam

Technická data jsou propojena s politickým rozměrem. Agentura Reuters zdůrazňuje, že Čína přestala předkládat své žebříčky v roce 2023, po letech amerických kontrol vývozu pokročilých čipů a zařízení souvisejících s vysoce výkonnými počítači. Návrat špičkového systému proto slouží také jako průmyslový signál: Peking demonstruje svou schopnost navrhovat a integrovat komplexní prostředí zahrnující procesory, sítě, operační systémy, matematické knihovny a komunikační nástroje.

„Překvapuje mě, že to prezentovali a chtějí za to získat uznání.“

prohlásil Addison Snell, generální ředitel společnosti Intersect360 Research, řekl agentuře Reuters

Prohlášení Addison Snell Přesouvá pozornost od samotného prvenství k jeho veřejné prezentaci. Tento úspěch neprokazuje úplnou autonomii v celém dodavatelském řetězci polovodičů, ani neřeší problém přístupu k nejpokročilejším akcelerátorům umělé inteligence. Naznačuje však, že se Čína snažila předvést své národní kapacity v oblasti univerzálních superpočítačů v době, kdy je výpočetní infrastruktura stále více vázána na průmyslovou politiku, technologickou bezpečnost a vědeckou konkurenci.

Goodrich ve stejné analýze agentury Reuters také spojuje tento údaj s kontrolou vývozu a argumentuje, že Peking chce výsledek prezentovat jako důkaz jejich neúčinnosti. S touto interpretací je třeba zacházet opatrně. LineShine není založen na pokročilých čipech umělé inteligence srovnatelných s akcelerátory, které jsou nejvíce žádané pro generativní modely, a jeho čtvrté místo v žebříčku HPL-MxP potvrzuje, že výkon se smíšenou přesností zůstává méně konkurenceschopný než akcelerované architektury. Stroj demonstruje sílu v univerzálních superpočítačích, nikoli konec technologických závislostí v sektoru umělé inteligence.

Pro Spojené státy, předjíždění má symbolickou hodnotu. El Capitan, instalovaný na Národní laboratoř Lawrence Livermore, udržuje 2 198 exaflopů za sekundu na HPL, 11.340.000 jádro a energetickou účinnost 60,94 gigaflopů na wattJe to stroj postavený na architektuře HPE Cray EX255a s procesory AMD EPYC a akcelerátory AMD Instinct MI300A. LineShine ho ve většině ohledů překonává, ale spotřebovává více absolutní energie a má velmi odlišný design.

Já také'Evropská unie zůstává ve hře. Ve stejném žebříčku se objevuje Posilovač JUPITER, instalovaný v Superpočítačové centrum Jülich in Německo, který TOP500 označil za první evropský systém nad exascale prahovou hodnotou na HPL. Na šestém místě je HPC7 od společnosti Eni, což je známkou rostoucí přítomnosti velkých průmyslových uživatelů v oblasti pokročilých výpočtů.Itálie, s vědeckou a průmyslovou infrastrukturou, jako jsou Leonardo a HPC7, proto zůstává součástí evropské geografie superpočítačů.

Od klimatu k simulacím, kde rozsah vytváří hodnotu

Příklad aplikace pochází z vědeckého preprintu, na který odkazuje článek v časopise Nature a který byl publikován dne arXivPráce popisuje KAPUČKY, hybridní numericko-umělá inteligence pro sezónní předpověď letních srážek ve východní Asii. Autoři poukazují na výpočetní tok s 174 početných členů e 1 600 členů generovaných umělou inteligencí, za un totale di 1.774 členů, používaný pro každoroční rekonstrukce od roku 2016 u 2025.

Podle abstraktu článku provede celý stroj LineShine deset zpětných odhadů ročně v roce 14,6 hodin a zlepšuje průměrné skóre predikce o 71,8 a 75,9 ve srovnání s referenčním ECMWF uvedeným autory. Systém pracuje na 15 XNUMX kilometrů usnesení pro dekádní zpětné odhady a deklaruje schopnost 1 kilometr pro podrobnější simulace tajfunů. Jelikož se jedná o preprint, měly by být výsledky považovány za vědecký materiál, o kterém se diskutuje, a nikoli za definitivní závěry podrobené formálnímu vzájemnému posouzení.

Tento případ je nicméně užitečný pro pochopení toho, proč si exascale superpočítače zachovávají specifickou roli i v éře generativních modelů. Předpovědi klimatu a počasí s vysokým rozlišením vyžadují mnoho paralelních simulací, asimilaci dat, propojení mezi atmosférou, oceánem a zemským povrchem, jakož i statistické metody pro posouzení nejistoty. V této souvislosti hybridizace fyzikálních a strojové učení Může zkrátit dobu výpočtů a rozšířit počet analyzovaných scénářů.

Potenciální důsledky se neomezují pouze na výzkum. Robustnější předpovědi silných dešťů, tajfunů nebo sezónních událostí mohou mít dopad na správu přehrad, zemědělství, pojišťovnictví, logistiku, civilní obranu a urbanistické plánování. Souvislost není automatická: je zapotřebí validace, přístup k datům, provozní odbornost a institucionální kapacita pro využití získaných informací. Tento případ však ukazuje, jak se rozsáhlá výpočetní infrastruktura může stát nástrojem pro datově náročná veřejná a průmyslová rozhodnutí.

Pak je tu otázka energie. Absorpce 42,22 megawattů To odpovídá infrastruktuře s požadavky srovnatelnými s požadavky velkého průmyslového závodu. Toto číslo samo o sobě neodhaluje dopad na životní prostředí, který závisí na složení elektrické energie, chlazení, míře využití a životním cyklu komponent. Naznačuje však, že růst superpočítačů vyžaduje zásady pro datová centra, plánování spotřeby energie a strategie pro správu zdrojů. efektivní využívání zdrojů stále více integrované.

Primát společnosti LineShine by proto měl být interpretován jako technická novinka s širokými průmyslovými důsledky. Znamená návrat Číny na čelo veřejného žebříčku TOP500, potvrzuje expanzi exascale konkurence a připomíná nám, že výpočetní výkon je nyní klíčovou součástí průmyslové politiky. Další fáze se nebude tolik zabývat titulem „nejrychlejší“ a více schopností transformovat tyto stroje do ověřitelných výsledků: užitečnější klimatické modely, spolehlivé simulace, přenosný software, infrastruktura pro udržitelnou energii a distribuované odborné znalosti napříč výzkumem, průmyslem a veřejnou správou.

Zde jsou tři poznatky, které by vás mohly zajímat:

JUPITER uvádí Evropu do éry exascale superpočítačů
HPC6, nejpokročilejší superpočítač pro energetický přechod
Kvantová Bologna: Zrodil se první hybridní superpočítač v Itálii.