Tehnoloogia liigub uskumatult kiiresti. Võib-olla ostate täna koolipiirkonna tavalisi tahvelarvuteid või tavalise sülearvuti. Tõeline tulevikumaagia toimub aga kaugel tohututes andmekeskustes. Hiiglaslikud masinad töötlevad mägesid teavet, et muuta meie igapäevane elektroonika nutikamaks ja kiiremaks. See postitus selgitab, kuidas tohutu arvutusvõimsus ja AI kujundavad vidinaid, millele me kõik tugineme. Lugege edasi, et näha, kuidas tänapäeva kõige arenenumad süsteemid kujundavad homset tarbijariistvara.

Mis täpselt on superarvuti ja kuidas see arvutab?

A superarvuti on sisuliselt kõrge võimas arvuti. See on konkreetselt mõeldud jooksmiseks massiivsed ülesanded. See võib kergesti lahendada keerulisi probleeme millega tavaline masin lihtsalt hakkama ei saa. Kui insenerid mõõdavad superarvuti jõudlus, nad ei vaata standardseid kellasagedusi nagu koduarvuti puhul. Selle asemel on selle kiirus mõõdetuna ujukomatehetes per teiseks. Me kutsume seda tavaliselt a flopp.

Selle uskumatuni jõudmiseks jõudluse tase, üksik superarvuti võib sisaldada kümneid tuhandeid protsessoreid. Need väikesed osad töötavad väga tihedalt koos, et toimida ühe hiiglasliku ajuna. Massiivne tehakse superarvuteid väiksematest füüsilistest tükkidest, mis on rühmitatud arvutussõlmedesse. Need sõlmede arvutamine lahendada samal ajal tohutu pusle pisikesi tükke. Nad töötlevad triljoneid arvutused sekundis peadpööritava kiirusega.

See massiivne arvutama võimsus on tänapäeva jaoks ülioluline AI. Kas ennustada ostutrende või koolitada nutikaid häälassistente, AI vajab suuri ressursse. Superarvutid on ka kasutatakse tarkvara ja riistvara disainide testimiseks, mis lõpuks jõuavad tarbijaseadmetesse. Iga uus tahvelarvuti või nutitelefon saab kasu a superarvuti ammu enne toote riiulitele jõudmist.

Kuidas sai superarvuti arvutiajaloos alguse?

Lugu sellest superarvutid algas palju aastakümneid tagasi. The esimene superarvuti sündis siis, kui varased teadlased ja sõjainsenerid soovisid rohkem kiirust. Seymour Cray oli sellel varasel ajastul legendaarne tegelane. Ta kujundas kuulsa CDC 6600 juures töötades Control Data Corporation. Paljud ajaloolased nimetavad CDC 6600 tänapäeva tõeline lähtepunkt arvutitehnoloogia.

Enne selle masina saabumist olid teised projektid, nagu IBM 7030 olemas. Täpsemalt, IBM 7030 Stretch püüdis nihutada piire, mida masin teha suudab. Siiski Seymour Cray kasutas nutikaid jahutuskonstruktsioone ja tihedaid juhtmeid, et muuta oma masin palju kiiremaks. Varakult superarvutid kasutavad ainulaadsed juhtmestiku mustrid, et vähendada signaali viivitusi osade vahel. Need erinesid tohutult kõigest muust sel ajal ehitatud.

Neil algusaegadel hinnati mõnikord lihtsalt masina kiirust miljon juhist sekundis. See tundub täna uskumatult aeglane! Nüüd kaasaegne AI mudelid nõuavad palju enamat. Kuid need esimesed päevad panid aluse. Nad tõestasid, et inimesed suudavad hullu matemaatikaga toimetulemiseks ehitada tohutuid masinaid.

Miks erinevad tavalised arvutid suure jõudlusega arvutitest?

Mõelge seadmele, mis praegu teie laual istub. Tavaline töölaud või ettevõte 16-tolline sülearvuti DS160N95 sobib suurepäraselt igapäevaseks tööks. Tavalised arvutid tavaliselt on üks põhi protsessor. Neil võib olla käputäis CPU tuumad. Aga a suure jõudlusega arvuti on täiesti erinev loom.

Põhiline arvutisüsteem tegeleb ühe inimese ülesannetega korraga. See võib kasutada standardit operatsioonisüsteemi nagu Windows või Android. Seevastu massiivsed uurimismasinad sisaldavad kümneid tuhandeid osadest. Neil on kümneid tuhandeid sõlme korraga töötades. Kui sisestate a sülearvuti, tundub see teile väga kiire. Kuid see ei saa juhtida ülemaailmset AI simuleerida või modelleerida inimese genoomi.

Sinu igapäevane personaalarvutid on ehitatud madalate kulude, teisaldatavuse ja madala kuumuse jaoks. Hiiglaslik rajatis peab äärmuslikkust hoolikalt juhtima energiatarve. Standard sülearvuti lonksab aeglaselt akut. Massiivne andmesideseade kasutab väikelinna valgustamiseks piisavalt energiat!

• Sülearvuti: 1 CPU, 8-16 GB RAM, töötab akuga, ehitatud 1 kasutaja jaoks.
• Superarvuti: Miljonid südamikud, petabaidid RAM-i vajavad tohutute andmekogumite jaoks ehitatud elektrijaama.

Kuidas paralleeltöötlus arvutiklastrit optimeerib?

Masinate kiiremaks muutmiseks ühendavad insenerid tuhandeid neid kokku. See loob hiiglasliku võrgu nimega a klaster. Sees a klaster, osad peavad kiiresti rääkima. Nad kasutavad spetsiaalset kiiret omavahel ühendada kaablisüsteem. See aitab kaasa optimeerida andmevoog kõigi osade vahel.

Insenerid kasutada paralleeltöötlust töökoormuse jagamiseks. Põhimõtteliselt superarvuti on vorm kohta paralleelne töötlemine. See jagab tohutu töö väikesteks tükkideks. Siis sadu või tuhandeid kiibid lahendavad need bitid täpselt samal ajal. See lihtne idee paralleelsus on see, mis paneb maagia juhtuma. Mõelge sellele nagu hiiglasliku eine valmistamine: üks kokk võtab kaua aega, kuid sadakond koos töötavat kokka valmib minutitega.

Sõna superarvutit kasutatakse mõnikord sünonüümidena koos HPC (kõrge jõudlusega andmetöötlus). Raske haldamiseks töökoormus, peab juhtimistarkvara olema väga tark. Täna AI programmid on loodud nii, et need jaotuvad ideaalselt üle a klaster. Seda tehnikat nimetatakse massiliselt paralleelne töötlemine. See annab kogu süsteemile uskumatu läbilaskevõime ja tõhusust.

Kuidas AI nihutab arvutusvõimsuse piire?

Täna AI on tehnoloogiatööstuse suurim liikumapanev jõud. Treenib uut AI nõuab tohutul hulgal arvutus. Seal on spetsiifilised probleeme, mis nõuavad lahendada äärmuslik matemaatika. The kasutatakse keerulisi ja suuri arvutusi närvivõrkude poolt on hämmastavad. Tegelikult on suured arvutused, mida kasutavad superarvutid täna on peaaegu enamasti mõeldud AI uurimine.

Selle raskega toimetulemiseks arvutuslik koormus, tavalistest kiibidest lihtsalt ei piisa. Me toetume suuresti graafika töötlemisüksused või GPU-d. A graafiline chip sobib täiesti ideaalselt AI. See teeb korraga palju lihtsaid matemaatikaülesandeid. Ettevõtetele meeldib Intel ja Nvidia ehitavad konkreetseid osi just sel põhjusel.

Need AI ülesanded täiustavad iga päev ostetud vidinaid. Näiteks meie nutika kaamera funktsioonid10,1-tolline tahvelarvuti X12 Pro tugineda AI mudelid, mida algselt treeniti massiivsetel masinatel. Uskumatu töötlemisvõimsus hiiglaslik rajatis muudab teie väikese tahvelarvuti lõpuks targemaks ja abivalmis.

Pilvandmetöötlus vs. kohalik HPC: kumb võidab suuremahulise AI puhul?

Kõigil pole raha, et osta hiiglaslikku serverirajatist. See on täpselt koht pilvandmetöötlus astub sisse. Pilvandmetöötlus võimaldab ettevõtetel rentida elektrit Interneti kaudu. Sa saad suure jõudlusega andmetöötlus ilma et peaksite ehitama hiiglaslikku lärmaka ruumi, mis on täis servereid.

Sest suuremahulised AI projektid, pilv on hämmastav. Saate rentida väikese osa maailma kiireim superarvuti vaid mõneks tunniks. The suure jõudlusega andmetöötlus maailm on selle idee täielikult omaks võtnud. See teeb HPC juurdepääsetav väiksematele kaubamärkidele ja koolidele.

Mõne jaoks on kohaliku riistvara omamine siiski oluline. Mõned väga turvalised andmed ei saa avalikku pilve minna. Seega ehitavad ettevõtted oma mini HPC ruumid. Kas laenutate selle veebist või ostate, vajate tohutut arvutama ressursse, et püsida tänapäevases konkurentsis AI rassi.

"Pilv demokratiseeris juurdepääsu äärmuslikule arvutusvõimsusele. Nüüd saab iga idufirma AI-mudelit treenida."

Kuidas ilmaennustus tänu superarvutile muutub?

Üks klassikaline kasutusjuht massiivsetele masinatele on ilmaennustus. Superarvuteid saab kasutada ennustada tugevaid torme ja kliimamuutusi. Agentuurid nagu Riiklik ookeani- ja atmosfääriamet neile suuresti toetuma. Nad neelavad iga päev miljardeid andmepunkte satelliitidelt.

Nad kasutavad seda andmete ookeani täpselt simuleerida õhkkond. Seda tehes saavad nad ennustada äärmuslikud ilmastikunähtused päeva enne nende toimumist. Nad pakuvad reaalajas hoiatused, mis päästavad elusid ja vara. See nõuab keerulist matemaatikat miljoneid kordi sekundis.

The arvutuslik ilmastikumudelid on üsna sarnased AI mudelid. Mõlemad vajavad õppimiseks tohutul hulgal andmeid. Üksik arvutus normaalseks ei pruugi kaua minna arvuti. Kuid miljardite korraga tegemine nõuab tõsist ja pühendunud jõudu.

Mis on eriotstarbeliste superarvutite roll AI-s?

Mõnikord ei ole tavaline masin lihtsalt selle töö jaoks parim tööriist. See on siis, kui eriotstarbelised superarvutid särama. Need on maast madalast üles ehitatud ühe konkreetse töö jaoks. Nad on mõeldud jooksmiseks üks täpne tüüp arvutus suurepäraselt, energiat millelegi muule raiskamata.

Näiteks ehitavad teadlased masinaid ainult õppimiseks kvantmehaanika. Füüsiline arhitektuur on häälestatud ainult selle täppisteaduse jaoks. Aastal AI maailmas ehitavad ettevõtted kohandatud kiipe ainult närvivõrkude jaoks. Need ei ole tavalised arvutid mis käitavad brauserit või tekstitöötlusprogrammi.

Kuna nad keskenduvad täielikult ühele asjale, on nad uskumatult tõhusad. Nad võivad kergesti olla 10 korda selle ühe töö juures kiirem kui tavaline masin. Nad ei raiska energiat iga päev operatsioonisüsteemi. Nad lihtsalt krigistavad numbreid, milleks nad olid ehitatud. See kõrge jõudlus võimaldab läbimurdeid AI see oli kümme aastat tagasi võimatu.

Kas superarvuti sobib ühel päeval sülearvutisse?

Tehnika kahaneb aja jooksul alati. Väga kiireim superarvuti kahekümne aasta tagusest ajast oli vaevalt tänapäevase nutitelefoni võimsus. Niisiis, kas tänased hiiglased mahuvad lõpuks väikesesse sülearvuti? Vastus on nii jah kui ka ei.

Kaasaegsed superarvutid on füüsiliselt massiivsed. Näiteks saavutavad mõned masinad hingematvalt kiirus 442 petaflopsi. (A petaflops on üks kvadriljon ujukomatehteid sekundis). Sa lihtsalt ei mahuta nii palju soojust ja energiat a sülearvuti igal ajal varsti! Seade nagu meie 14,1-tolline vastupidav sülearvuti DS141 on äärmiselt karm, kuid see ei talu megavatti energiatarve selleks vaja.

Siiski, protsessor oma kodus arvuti läheb palju paremaks. Üksik tuum täna on palju korda kiiremini kui vanad suurarvutid. Meil on nüüd osad alates Intel mis konkureerivad tervete serveriruumidega 1990. aastatest. Sinu tulevik sülearvuti tegeleb kohalikuga AI ülesandeid uskumatu kergusega.

Milline näeb arvutusliku AI valdkond välja homme?

Põnev arvutuslik valdkond teadus seguneb täielikult AI. Näeme hiiglaslikke süsteeme, mis töötavad sellistes kohtades nagu Los Alamose riiklik labor ja Oak Ridge'i riiklik labor. Nad suruvad pidevalt absoluutseid piire, mida a arvuti saab teha.

Tulevased masinad sulanduvad sujuvalt normaalseks keskprotsessorid uhiuue tehnikaga. Näeme rohkem spetsialiseerunud vektorarvutid kasutatakse. A vektor kiip on suurepärane teatud tüüpi matemaatika jaoks AI armastab. Nad kasutavad massiliselt paralleelne töötlemine treenima AI isegi kiiremini kui täna.

Ülemine superarvutid maailmas jätkab uute kiirusrekordite purustamist. Varsti räägime hoopis eksaflopidest petaflops. Ja seda kõike arvutuslik jõud niriseb lõpuks meieni. See teeb iga arvuti kasutame – alates pilves olevatest serveritest kuni teie käes oleva tahvelarvutini – paremini, kiiremini ja palju nutikamalt.

Kokkuvõte

Kui vaatame uskumatuid sissehüppeid arvutama on selge, et massiivne töötlemine kujundab meie tulevikku. Koolitusest edasijõudnud AI ilmaennustamiseks on äärmuslik riistvara tänapäevase elu nähtamatu selgroog.

• A superarvuti on massiivne arvuti loodud keeruka matemaatika väga kiireks käivitamiseks.
• Jõudlus on enamasti mõõdetuna ujukomatehetes per teiseks, tuntud kui a flopp.
• AI tugineb suuresti arvutuslik poolt pakutav võimsus graafika töötlemisüksused (GPU-d).
• Kaasaegsed rajatised kasutada paralleeltöötlust suurt tööd jagada sadu või tuhandeid laastudest.
• Pilvandmetöötlus teeb suure jõudlusega andmetöötlus kättesaadav väiksematele ettevõtetele.
• The arvutuslik valdkond teadus kasvab jätkuvalt, edasi lükkavad laborid ja uued protsessor kujundused.