기술은 엄청나게 빠르게 발전합니다. 오늘은 학군을 위한 표준 태블릿이나 기본 노트북을 구매할 수도 있습니다. 그러나 미래의 진정한 마법은 멀리 떨어진 대규모 데이터 센터에서 일어납니다. 거대한 기계는 우리의 일상 전자제품을 더욱 스마트하고 빠르게 만들기 위해 수많은 정보를 처리합니다. 이 게시물에서는 엄청난 컴퓨팅 성능과 AI가 우리 모두가 의존하는 장치를 어떻게 형성하는지 설명합니다. 미래의 소비자 하드웨어가 오늘날의 가장 진보된 시스템에 의해 어떻게 설계되고 있는지 알아보십시오.

슈퍼컴퓨터란 정확히 무엇이고 어떻게 계산하나요?

A 슈퍼컴퓨터 본질적으로 매우 강력한 컴퓨터. 그것은 구체적으로 실행되도록 설계 대규모 작업. 쉽게 할 수 있습니다 복잡한 문제를 해결하다 일반 기계로는 처리할 수 없는 일입니다. 엔지니어가 측정할 때 슈퍼컴퓨터의 성능, 가정용 PC에서와 같이 표준 클럭 속도를 확인하지 않습니다. 대신 속도는 부동 소수점 연산으로 측정됨 두 번째. 우리는 이것을 흔히 '아'라고 부른다. 실패.

이 놀라운 것에 도달하려면 성능 수준, 단일 슈퍼컴퓨터에는 다음이 포함될 수 있습니다. 수만 개의 프로세서. 이 작은 부분들은 서로 매우 밀접하게 협력하여 하나의 거대한 두뇌 역할을 합니다. 대규모 슈퍼컴퓨터가 만들어지다 더 작은 물리적 조각의 컴퓨팅 노드로 그룹화. 이것들 컴퓨팅 노드 동시에 거대한 퍼즐의 작은 조각들을 풀어보세요. 그들은 수조 달러를 처리합니다. 초당 계산 어지러운 속도로.

이 대규모 계산하다 권력은 현대인에게 절대적으로 중요하다 AI. 쇼핑 트렌드를 예측하든, 스마트 음성 비서 교육을 하든, AI 막대한 자원이 필요합니다. 슈퍼컴퓨터도 마찬가지다. 최종적으로 소비자 장치에 탑재되는 소프트웨어 및 하드웨어 설계를 테스트하는 데 사용됩니다. 모든 새로운 태블릿이나 스마트폰은 슈퍼컴퓨터 제품이 진열대에 오르기 훨씬 전에 말이죠.

컴퓨터 역사에서 슈퍼컴퓨팅은 어떻게 시작되었나요?

이야기 슈퍼컴퓨팅 수십 년 전에 시작되었습니다. 는 최초의 슈퍼컴퓨터 초기 과학자와 군사 엔지니어가 더 빠른 속도를 원할 때 탄생했습니다. 시모어 크레이 이 초기 시대의 전설적인 인물이었습니다. 그가 디자인한 유명한 CDC 6600 근무하는 동안 컨트롤 데이터 코퍼레이션. 많은 역사가들이 이렇게 부른다. CDC 6600 현대의 진정한 출발점 컴퓨터 기술.

그 기계가 도착하기 전에는 다음과 같은 다른 프로젝트가 있었습니다. IBM 7030 존재했다. 구체적으로, IBM 7030 스트레치 기계가 할 수 있는 일의 한계를 뛰어넘으려고 노력했습니다. 그러나, 시모어 크레이 그의 기계를 훨씬 더 빠르게 만들기 위해 영리한 냉각 설계와 조밀한 배선을 사용했습니다. 초기 슈퍼컴퓨터 사용 부품 간의 신호 지연을 줄이기 위한 고유한 배선 패턴. 그 당시 지어진 다른 어떤 것과도 크게 달랐습니다.

그 초기에는 기계의 속도를 간단히 평가하는 경우가 있었습니다. 초당 백만 명령. 오늘은 정말 느린 것 같아요! 이제 현대 AI 모델은 그 이상을 요구합니다. 그러나 초기에는 무대가 마련되었습니다. 그들은 인간이 미친 수학을 처리하기 위해 거대한 기계를 만들 수 있다는 것을 증명했습니다.

일반 컴퓨터가 고성능 컴퓨터와 다른 이유는 무엇입니까?

지금 책상 위에 놓여 있는 기기를 생각해 보세요. 표준 데스크탑 또는 비즈니스 16인치 노트북 DS160N95 일상적인 작업에 좋습니다. 일반 컴퓨터 일반적으로 하나의 메인을 가지고 있습니다 프로세서. 그들은 소수의 CPU 코어. 하지만 고성능 컴퓨터 완전히 다른 짐승이다.

기본 컴퓨터 시스템 한 번에 한 사람의 작업을 처리합니다. 표준을 사용할 수도 있습니다. 운영 체제 윈도우나 안드로이드처럼 말이죠. 그에 비해 대규모 연구용 기계는 수만개를 포함 부품. 그들은 가지고 있다 수만 개의 노드 한 번에 작업합니다. 다음을 입력할 때 노트북, 그것은 당신에게 매우 빠르게 느껴집니다. 하지만 글로벌을 실행할 수는 없습니다. AI 인간 게놈을 시뮬레이션하거나 모델링합니다.

당신의 일상 개인용 컴퓨터 저렴한 비용, 휴대성 및 낮은 발열을 위해 제작되었습니다. 거대한 시설은 극한 상황을 신중하게 관리해야 합니다. 전력 소비. 표준 노트북 배터리 전원을 천천히 마십니다. 대규모 데이터 시설은 작은 마을을 밝히기에 충분한 전력을 사용합니다!

• 노트북: CPU 1개, 8~16GB RAM, 배터리로 작동하며 사용자 1명을 위해 제작되었습니다.
• 슈퍼컴퓨터: 수백만 개의 코어, 페타바이트 규모의 RAM에는 거대한 데이터 세트를 위해 구축된 발전소가 필요합니다.

병렬 처리는 어떻게 컴퓨터 클러스터를 최적화합니까?

기계를 더 빠르게 만들기 위해 엔지니어는 수천 대의 기계를 서로 연결합니다. 이로 인해 A라는 거대한 네트워크가 생성됩니다. 클러스터. 내부 클러스터, 부품은 빠르게 대화해야 합니다. 그들은 특별한 고속을 사용합니다. 상호 연결 케이블 시스템. 이는 다음을 수행하는 데 도움이 됩니다. 최적화하다 모든 부분 사이의 데이터 흐름.

엔지니어 병렬 처리를 사용하다 작업량을 분할합니다. 기본적으로, 슈퍼컴퓨팅은 일종의 형태이다 의 병렬 처리. 그것은 거대한 일을 작은 조각으로 나눕니다. 그런 다음, 수백 또는 수천 여러 개의 칩이 해당 비트를 동시에 해결합니다. 이 단순한 아이디어는 병렬성 마법이 일어나게 만드는 것입니다. 거대한 식사를 요리하는 것과 같다고 생각해보세요. 한 명의 요리사는 오랜 시간이 걸리지만, 100명의 요리사가 함께 작업하면 몇 분 안에 끝납니다.

단어 슈퍼컴퓨팅은 때때로 동의어로 사용됩니다. 와 HPC (고성능 컴퓨팅). 무거운 것을 관리하려면 작업량, 제어 소프트웨어는 매우 똑똑해야 합니다. 오늘, AI 프로그램은 완벽하게 분산되도록 구축되었습니다. 클러스터. 이 기술을 대규모 병렬 처리. 그것은 전체 시스템을 믿을 수 없게 만듭니다 처리량 그리고 효율성.

AI는 어떻게 컴퓨팅 성능의 경계를 넓힐 것인가?

오늘, AI 기술 산업의 가장 큰 동인입니다. 새로운 훈련 AI 엄청난 양이 필요하다 계산. 구체적인 내용이 있습니다 요구하는 문제 극단적인 수학을 풀어보세요. 는 복잡하고 큰 계산이 사용됨 신경망에 의한 결과는 엄청납니다. 실제로, 슈퍼컴퓨터가 사용하는 대규모 계산 오늘은 거의 대부분 AI 연구.

이 무거운 것을 처리하려면 계산적인 로드, 표준 칩만으로는 충분하지 않습니다. 우리는 다음에 크게 의존합니다. 그래픽 처리 장치 또는 GPU. 에이 그래픽 칩은 정말 완벽합니다 AI. 동시에 많은 간단한 수학 문제를 해결합니다. 같은 회사 인텔 Nvidia는 바로 이러한 이유로 특정 부품을 제작합니다.

이것들 AI 작업을 수행하면 매일 구입하는 장치가 향상됩니다. 예를 들어, 우리의 스마트 카메라 기능은10.1인치 태블릿 X12 Pro 의지하다 AI 원래 대규모 기계에서 훈련된 모델입니다. 놀라운 처리 능력 거대한 시설을 갖추면 결국 작은 태블릿이 더 스마트해지고 더 유용해집니다.

클라우드 컴퓨팅과 로컬 HPC: 대규모 AI의 승리는 무엇입니까?

모든 사람이 거대한 서버 시설을 구입할 돈이 있는 것은 아닙니다. 바로 이 곳이다 클라우드 컴퓨팅 들어갑니다. 클라우드 컴퓨팅 기업이 인터넷을 통해 전력을 임대할 수 있습니다. 당신은 얻는다 고성능 컴퓨팅 서버로 가득 차 있고 거대하고 시끄러운 방을 구축할 필요가 없습니다.

에 대한 대규모 AI 프로젝트, 클라우드는 정말 놀랍습니다. 작은 조각을 빌릴 수 있습니다. 세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터 단 몇 시간 동안만요. 는 고성능 컴퓨팅 세계는 이 아이디어를 완전히 받아들였습니다. 그것은 만든다 HPC 소규모 브랜드와 학교에서도 이용 가능합니다.

그러나 일부 사람들에게는 로컬 하드웨어를 소유하는 것이 여전히 중요합니다. 보안이 매우 뛰어난 일부 데이터는 퍼블릭 클라우드로 이동할 수 없습니다. 그래서 기업은 자체 미니를 만듭니다. HPC 방. 온라인으로 빌리든 구매하든 엄청난 양이 필요합니다 계산하다 오늘날 경쟁력을 유지하기 위한 리소스 AI 경주.

"클라우드는 최고의 컴퓨팅 성능에 대한 액세스를 민주화했습니다. 이제 모든 스타트업이 AI 모델을 교육할 수 있습니다."

슈퍼컴퓨팅 덕분에 일기예보는 어떻게 변화하고 있나요?

대규모 기계의 전형적인 사용 사례 중 하나는 다음과 같습니다. 일기 예보. 슈퍼컴퓨터를 사용할 수 있다 심각한 폭풍과 기후 변화를 예측합니다. 다음과 같은 대행사는 국립해양대기청 그들에게 크게 의존하십시오. 그들은 매일 위성으로부터 수십억 개의 데이터 포인트를 수집합니다.

그들은 이 데이터의 바다를 사용하여 정확하게 시뮬레이션 분위기. 이를 통해 그들은 예측할 수 있다. 기상 이변 그런 일이 일어나기 며칠 전. 그들은 제공합니다 실시간 생명과 재산을 구하는 경고. 이를 위해서는 복잡한 수학을 수백만 번 수행해야 합니다. 초당.

는 계산적인 날씨 모델은 다음과 매우 유사합니다. AI 모델. 둘 다 배우려면 엄청난 양의 데이터가 필요합니다. 싱글 계산 정상적인 경우에는 오래 걸리지 않을 수 있습니다. 컴퓨터. 그러나 동시에 수십억 개의 작업을 수행하려면 진지하고 헌신적인 힘이 필요합니다.

AI에서 특수 목적 슈퍼컴퓨터의 역할은 무엇입니까?

때로는 일반 기계가 작업에 가장 적합한 도구가 아닐 수도 있습니다. 이 때 특수 목적의 슈퍼컴퓨터 빛나다. 그들은 하나의 특정 작업을 위해 처음부터 만들어졌습니다. 그들은 실행되도록 설계 정확한 유형 중 하나 계산 다른 것에 에너지를 낭비하지 않고 완벽하게.

예를 들어, 연구자들은 단지 연구하기 위해 기계를 만듭니다. 양자역학. 물리적인 건축 정확한 과학을 위해 독점적으로 조정되었습니다. 에서 AI 전 세계 기업들은 신경망 전용 칩을 제작합니다. 이것들은 아니다 일반 컴퓨터 브라우저나 워드 프로세서를 실행하는 것입니다.

그들은 전적으로 한 가지에만 집중하기 때문에 믿을 수 없을 만큼 효율적입니다. 그들은 쉽게 될 수 있습니다 10회 일반 기계보다 그 한 가지 작업을 더 빠르게 수행할 수 있습니다. 그들은 매일 에너지를 낭비하지 않습니다 운영 체제. 그들은 단지 크런치하기 위해 만들어진 숫자를 크런치할 뿐입니다. 이 고성능 획기적인 발전을 가능하게 합니다. AI 그것은 10년 전에는 불가능했습니다.

언젠가 슈퍼컴퓨터가 노트북에 들어갈 수 있을까요?

기술은 항상 시간이 지남에 따라 축소됩니다. 매우 가장 빠른 슈퍼컴퓨터 20년 전만 해도 최신 스마트폰만큼의 성능은 거의 없었습니다. 그렇다면 오늘날의 거인들은 결국 작은 규모에 들어갈 것인가? 노트북? 대답은 '예'와 '아니요'입니다.

현대 슈퍼컴퓨터 물리적으로 거대합니다. 예를 들어, 일부 기계는 숨 막히는 수준에 도달합니다. 442페타플롭스의 속도. (A 페타플롭스 1000조는 초당 부동 소수점 연산). 당신은 단순히 그 많은 열과 에너지를 한 공간에 수용할 수 없을 것입니다. 노트북 언제든지 곧! 우리와 같은 장치 14.1인치 러기드 노트북 DS141 매우 단단하지만 메가와트를 감당할 수 없습니다. 전력 소비 그것을 위해 필요합니다.

그러나 프로세서 집 안에 컴퓨터 계속해서 많이 좋아질 거예요. 싱글 핵심 오늘은 많다 배 더 빠르게 기존 메인프레임보다 우리는 이제 부품을 가지고 있습니다 인텔 이는 1990년대 전체 서버실과 맞먹는 수준입니다. 당신의 미래 노트북 현지에서 처리할 예정 AI 놀라울 정도로 쉽게 작업을 수행할 수 있습니다.

컴퓨팅 AI 분야는 내일 어떤 모습일까요?

흥미로운 계산 분야 과학은 다음과 완전히 혼합됩니다. AI. 우리는 다음과 같은 곳에서 작동하는 거대한 시스템을 봅니다. 로스앨러모스 국립연구소 그리고 오크리지 국립연구소. 그들은 끊임없이 절대적인 한계를 밀어붙입니다. 컴퓨터 할 수 있습니다.

미래의 기계는 정상과 완벽하게 혼합될 것입니다 중앙 처리 장치 새로운 기술로. 좀 더 전문적으로 살펴보겠습니다 벡터 컴퓨터 사용되고 있습니다. 에이 벡터 칩은 특정 유형의 수학에 적합합니다. AI 사랑한다. 그들은 사용할 것이다 대규모 병렬 처리 훈련하다 AI 오늘보다 더 빠르게.

상단 세계의 슈퍼컴퓨터 새로운 속도 기록을 계속 깨뜨릴 것입니다. 곧 우리는 엑사플롭(Exaflop)에 대해 이야기할 것입니다. 페타플롭스. 그리고 이 모든 것 계산적인 권력은 결국 우리에게 흘러내릴 것이다. 그것은 모든 것을 만들 것입니다 컴퓨터 우리는 클라우드의 서버부터 손에 있는 태블릿까지 더 좋고, 더 빠르고, 더 스마트하게 사용합니다.

요약

놀라운 도약을 지켜보면서 계산하다 기술을 통해 대규모 처리가 우리의 미래를 결정한다는 것은 분명합니다. 고급 교육부터 AI 날씨 예측에 있어 극단적인 하드웨어는 현대 생활의 눈에 보이지 않는 중추입니다.

• A 슈퍼컴퓨터 대규모이다 컴퓨터 복잡한 수학을 매우 빠르게 실행하도록 제작되었습니다.
• 성능은 대부분 부동 소수점 연산으로 측정됨 두 번째로 알려진 실패.
• AI 에 크게 의존한다 계산적인 에 의해 제공되는 전력 그래픽 처리 장치 (GPU).
• 현대적인 시설 병렬 처리를 사용하다 큰 일을 여러 사람에게 나누다 수백 또는 수천 칩.
• 클라우드 컴퓨팅 만든다 고성능 컴퓨팅 소규모 기업이 이용할 수 있습니다.
• 는 계산 분야 과학은 실험실과 새로운 기술에 의해 계속해서 성장하고 있습니다. 프로세서 디자인.