Technologia rozwija się niewiarygodnie szybko. Być może kupujesz dziś standardowe tablety lub podstawowy laptop dla okręgu szkolnego. Jednak prawdziwa magia przyszłości dzieje się daleko w ogromnych centrach danych. Gigantyczne maszyny przetwarzają góry informacji, dzięki czemu nasza codzienna elektronika jest inteligentniejsza i szybsza. W tym poście wyjaśniono, jak ogromna moc obliczeniowa i sztuczna inteligencja kształtują gadżety, na których wszyscy polegamy. Czytaj dalej, aby zobaczyć, jak sprzęt konsumencki jutra będzie projektowany przez najbardziej zaawansowane systemy.

Czym dokładnie jest superkomputer i jak wykonuje obliczenia?

A superkomputer jest zasadniczo bardzo potężny komputer. Jest konkretnie zaprojektowany do biegania ogromne zadania. Można z łatwością rozwiązywać złożone problemy z którymi zwykła maszyna po prostu nie jest w stanie sobie poradzić. Kiedy inżynierowie mierzą wydajność superkomputera, nie patrzą na standardowe prędkości zegara, tak jak na domowym komputerze. Zamiast tego jego prędkość jest mierzone w operacjach zmiennoprzecinkowych na drugi. Powszechnie nazywamy to a klapa.

Aby osiągnąć to niesamowite poziom wydajności, singiel superkomputer może zawierać dziesiątki tysięcy procesorów. Te małe części ściśle ze sobą współpracują, tworząc jeden gigantyczny mózg. Ogromny powstają superkomputery z mniejszych elementów fizycznych pogrupowane w węzły obliczeniowe. Te węzły obliczeniowe jednocześnie walcz z małymi fragmentami ogromnej układanki. Przetwarzają biliony obliczenia na sekundę w zawrotnym tempie.

Ten masywny obliczyć moc jest absolutnie niezbędna dla nowoczesności sztuczna inteligencja. Niezależnie od tego, czy przewidujesz trendy zakupowe, czy szkolisz inteligentnych asystentów głosowych, sztuczna inteligencja potrzebuje ogromnych zasobów. Superkomputery też są wykorzystywane do testowania projektów oprogramowania i sprzętu, które ostatecznie trafiają na urządzenia konsumenckie. Każdy nowy tablet lub smartfon korzysta z ciężkiej pracy wykonanej przez a superkomputer na długo zanim produkt trafi na półki.

Jak superkomputery rozpoczęły się w historii komputerów?

Historia superkomputery zaczęło się wiele dekad temu. The pierwszy superkomputer narodził się, gdy pierwsi naukowcy i inżynierowie wojskowi chcieli większej prędkości. Seymour Cray był postacią legendarną w tej wczesnej epoce. Zaprojektował słynną CDC6600 podczas pracy o godz Firma Control Data. Wielu historyków nazywa CDC6600 prawdziwy punkt wyjścia nowoczesności technologia komputerowa.

Zanim pojawiła się ta maszyna, inne projekty, takie jak IBM7030 istniał. Konkretnie, IBM 7030 Stretch próbował przesuwać granice możliwości maszyny. Jednakże, Seymour Cray zastosował sprytne konstrukcje chłodzenia i gęste okablowanie, aby uczynić swoją maszynę znacznie szybszą. Wcześnie korzystają superkomputery unikalne wzory okablowania redukujące opóźnienia sygnału pomiędzy częściami. Różniły się one znacznie od wszystkiego, co budowano w tamtych czasach.

W tamtych czasach prędkość maszyny była czasami po prostu oceniana milion instrukcji na sekundę. Dziś wydaje się to niesamowicie powolne! Teraz nowoczesny sztuczna inteligencja modele wymagają znacznie więcej. Ale te wczesne dni przygotowały scenę. Udowodnili, że ludzie są w stanie zbudować ogromne maszyny radzące sobie z szaloną matematyką.

Dlaczego zwykłe komputery różnią się od komputerów o dużej wydajności?

Pomyśl o urządzeniu, które stoi teraz na Twoim biurku. Standardowy komputer stacjonarny lub firma 16-calowy laptop DS160N95 świetnie sprawdza się w codziennej pracy. Zwykłe komputery zwykle mają jeden główny procesor. Może mają ich garść Rdzenie procesora. Ale komputer o dużej wydajności to zupełnie inna bestia.

Podstawowy system komputerowy obsługuje zadania jednej osoby na raz. Może użyć standardu system operacyjny jak Windows lub Android. Natomiast masywne maszyny badawcze zawierają dziesiątki tysięcy części. Mają dziesiątki tysięcy węzłów pracując na raz. Kiedy wpiszesz na a laptopa, wydaje ci się, że jest to bardzo szybkie. Ale nie może działać globalnie sztuczna inteligencja symulacja lub modelowanie ludzkiego genomu.

Twoja codzienność komputery osobiste zostały zbudowane z myślą o niskim koszcie, przenośności i niskim wydzielaniu ciepła. Gigantyczny obiekt musi ostrożnie radzić sobie z ekstremalnymi sytuacjami zużycie energii. Standard laptopa powoli popija energię z baterii. Ogromny obiekt danych zużywa wystarczającą ilość energii, aby oświetlić małe miasteczko!

• Laptop: 1 procesor, 8-16 GB RAM, działa na baterii, zbudowany dla 1 użytkownika.
• Superkomputer: Miliony rdzeni, petabajty pamięci RAM, wymagają elektrowni zbudowanej dla ogromnych zbiorów danych.

W jaki sposób przetwarzanie równoległe optymalizuje klaster komputerowy?

Aby przyspieszyć działanie maszyn, inżynierowie łączą ich tysiące. Tworzy to gigantyczną sieć zwaną a klaster. Wewnątrz klasterczęści muszą szybko mówić. Używają specjalnego, szybkiego interkonekt system kablowy. To pomaga zoptymalizować przepływ danych pomiędzy wszystkimi częściami.

Inżynierowie użyj przetwarzania równoległego podzielić obciążenie pracą. Zasadniczo, superkomputer jest formą z przetwarzanie równoległe. Dzieli ogromną pracę na małe kawałki. Następnie setki lub tysiące żetonów rozwiązuje te bity dokładnie w tym samym czasie. Ten prosty pomysł równoległość to właśnie sprawia, że dzieje się magia. Pomyśl o tym jak o gotowaniu gigantycznego posiłku: jeden szef kuchni zajmuje dużo czasu, ale stu kucharzy pracujących razem kończy w ciągu kilku minut.

Słowo pojęcie superkomputer jest czasami używane jako synonim z HPC (obliczenia o wysokiej wydajności). Aby zarządzać ciężkim obciążenie pracą, oprogramowanie sterujące musi być bardzo inteligentne. Dzisiaj, sztuczna inteligencja programy są zbudowane tak, aby idealnie rozprzestrzeniać się w całym pliku klaster. Ta technika nazywa się przetwarzanie masowo równoległe. Daje to całemu systemowi niesamowitą jakość przepustowość i wydajność.

W jaki sposób sztuczna inteligencja przesunie granice mocy obliczeniowej?

Dzisiaj, sztuczna inteligencja jest największą siłą napędową branży technologicznej. Szkolenie nowego sztuczna inteligencja wymaga ogromnej ilości obliczenia. Są konkretne problemy, które wymagają ekstremalna matematyka do rozwiązania. The stosowane skomplikowane i duże obliczenia przez sieci neuronowe są zdumiewające. W rzeczywistości, dużych obliczeń wykorzystywanych przez superkomputery dzisiaj są prawie w większości za sztuczna inteligencja badania.

Aby poradzić sobie z tym ciężkim obliczeniowy obciążenie, standardowe żetony po prostu nie wystarczą. Mocno na tym polegamy jednostki przetwarzające grafikę lub Procesory graficzne. A grafika chip jest absolutnie idealny sztuczna inteligencja. Rozwiązuje wiele prostych problemów matematycznych jednocześnie. Firmy takie jak Intela i Nvidia produkują specjalne części właśnie z tego powodu.

Te sztuczna inteligencja zadania ulepszają gadżety, które kupujesz na co dzień. Na przykład inteligentny aparat jest dostępny w naszym10,1-calowy tablet X12 Pro polegać sztuczna inteligencja modele, które pierwotnie były szkolone na ogromnych maszynach. Niesamowite moc przetwarzania gigantycznego obiektu ostatecznie sprawi, że Twój mały tablet będzie inteligentniejszy i bardziej pomocny.

Przetwarzanie w chmurze a lokalne HPC: co wygrywa w przypadku sztucznej inteligencji na dużą skalę?

Nie każdy ma pieniądze na zakup gigantycznego obiektu serwerowego. To jest dokładnie to miejsce przetwarzanie w chmurze wkracza. Przetwarzanie w chmurze pozwala firmom wynajmować energię przez Internet. Dostajesz obliczenia o wysokiej wydajności bez konieczności budowania ogromnego, hałaśliwego pomieszczenia pełnego serwerów.

Dla na dużą skalę sztuczna inteligencja projektów, chmura jest niesamowita. Możesz wypożyczyć mały kawałek najszybszy superkomputer świata tylko na kilka godzin. The obliczenia o wysokiej wydajności świat w pełni przyjął tę ideę. To sprawia HPC dostępne dla mniejszych marek i szkół.

Jednak dla niektórych posiadanie lokalnego sprzętu nadal ma znaczenie. Niektóre bardzo bezpieczne dane nie mogą trafić do chmury publicznej. Dlatego firmy budują własne mini HPC pokoje. Niezależnie od tego, czy wynajmujesz go online, czy kupujesz, potrzebujesz masywnego obliczyć zasobów, aby utrzymać konkurencyjność w dzisiejszych czasach sztuczna inteligencja wyścig.

„Chmura zdemokratyzowała dostęp do ekstremalnej mocy obliczeniowej. Teraz każdy startup może wytrenować model sztucznej inteligencji”.

Jak zmienia się prognozowanie pogody dzięki superkomputerom?

Klasycznym przypadkiem użycia masywnych maszyn jest prognozowanie pogody. Można wykorzystać superkomputery przewidywać silne burze i zmiany klimatyczne. Agencje takie jak Krajowa Administracja Oceaniczna i Atmosferyczna mocno na nich polegać. Codziennie pobierają miliardy punktów danych z satelitów.

Wykorzystują ten ocean danych w sposób dokładny symulować atmosfera. Robiąc to, mogą przewidywać ekstremalne zjawiska pogodowe dni zanim one nastąpią. Zapewniają w czasie rzeczywistym ostrzeżenia, które ratują życie i mienie. Wymaga to wykonywania skomplikowanych obliczeń matematycznych miliony razy na sekundę.

The obliczeniowy modele pogody są dość podobne do sztuczna inteligencja modele. Oboje potrzebują ogromnych ilości danych, aby się uczyć. Singiel obliczenia może nie zająć dużo czasu w przypadku normalnego komputer. Ale wykonanie miliardów na raz wymaga poważnej, oddanej mocy.

Jaka jest rola superkomputerów specjalnego przeznaczenia w sztucznej inteligencji?

Czasami zwykła maszyna po prostu nie jest najlepszym narzędziem do tego zadania. To jest kiedy superkomputery specjalnego przeznaczenia błyszczeć. Są budowane od podstaw z myślą o jednym konkretnym zadaniu. Są zaprojektowany do biegania jeden dokładny typ obliczenia doskonale, nie marnując energii na nic innego.

Na przykład badacze budują maszyny tylko po to, aby się uczyć mechanika kwantowa. Fizyczne architektura jest dostrojony wyłącznie do tej nauki ścisłej. w sztuczna inteligencja na świecie firmy budują niestandardowe chipy specjalnie dla sieci neuronowych. To nie są zwykłe komputery obsługujące przeglądarkę lub edytor tekstu.

Ponieważ skupiają się całkowicie na jednej rzeczy, są niezwykle wydajne. Z łatwością mogą takie być 10 razy szybciej przy tej jednej pracy niż na zwykłej maszynie. Nie marnują energii na co dzień system operacyjny. Po prostu przetwarzają liczby, do których przetwarzania zostały zbudowane. To wysoka wydajność pozwala na przełomy sztuczna inteligencja co dziesięć lat temu było niemożliwe.

Czy superkomputer pewnego dnia zmieści się w laptopie?

Technologia zawsze kurczy się z biegiem czasu. Bardzo najszybszy superkomputer sprzed dwudziestu lat ledwo miał moc współczesnego smartfona. Czy więc dzisiejsi giganci w końcu zmieszczą się w małym laptopa? Odpowiedź brzmi zarówno tak, jak i nie.

Nowoczesne superkomputery są fizycznie masywne. Na przykład niektóre maszyny osiągają zapierające dech w piersiach prędkość 442 petaflopów. (A petaflopy wynosi jeden biliard operacji zmiennoprzecinkowych na sekundę). Po prostu nie zmieścisz tak dużo ciepła i energii w a laptopa w najbliższym czasie! Urządzenie takie jak nasze Wytrzymały laptop 14,1 cala DS141 jest niezwykle wytrzymały, ale nie jest w stanie wytrzymać megawatów zużycie energii potrzebne do tego.

Jednakże, procesor wewnątrz Twojego domu komputer będzie coraz lepiej. Singiel rdzeń dzisiaj jest wiele razy szybciej niż stare komputery mainframe. Mamy już części z Intela które mogą konkurować z całymi serwerowniami z lat 90-tych. Twoja przyszłość laptopa zajmie się lokalnie sztuczna inteligencja zadania z niesamowitą łatwością.

Jak będzie jutro wyglądać dziedzina obliczeniowej sztucznej inteligencji?

Ekscytujące dziedzina obliczeniowa nauka całkowicie się z tym łączy sztuczna inteligencja. Widzimy gigantyczne systemy działające w miejscach takich jak Laboratorium Narodowe w Los Alamos i Laboratorium Narodowe w Oak Ridge. Ciągle przesuwają absolutne granice tego, co a komputer mogę zrobić.

Przyszłe maszyny będą płynnie mieszać normalnie centralne jednostki przetwarzające z zupełnie nową technologią. Zobaczymy bardziej wyspecjalizowane komputery wektorowe używany. A wektor chip jest świetny do określonych rodzajów matematyki sztuczna inteligencja kocha. Będą korzystać przetwarzanie masowo równoległe trenować sztuczna inteligencja jeszcze szybciej niż dziś.

Góra superkomputerów na świecie będzie bił kolejne rekordy prędkości. Wkrótce zamiast tego będziemy mówić o eksaflopach petaflopy. I to wszystko obliczeniowy władza w końcu do nas dotrze. Sprawi, że każdy komputer używamy – od serwerów w chmurze po tablet w Twojej dłoni – lepiej, szybciej i znacznie mądrzej.

Podsumowanie

Kiedy patrzymy na niesamowite skoki obliczyć technologii, jasne jest, że masowe przetwarzanie kształtuje naszą przyszłość. Z treningu zaawansowanego sztuczna inteligencja do prognozowania pogody, ekstremalny sprzęt jest niewidzialnym kręgosłupem współczesnego życia.

• A superkomputer jest masą komputer zbudowany do bardzo szybkiego wykonywania skomplikowanych obliczeń matematycznych.
• Wydajność jest głównie mierzone w operacjach zmiennoprzecinkowych na drugi, znany jako klapa.
• sztuczna inteligencja w dużym stopniu opiera się na obliczeniowy moc dostarczana przez jednostki przetwarzające grafikę (procesory graficzne).
• Nowoczesne udogodnienia użyj przetwarzania równoległego podzielić dużą pracę pomiędzy siebie setki lub tysiące chipsów.
• Przetwarzanie w chmurze sprawia obliczenia o wysokiej wydajności dostępne dla mniejszych przedsiębiorstw.
• The dziedzina obliczeniowa nauka wciąż się rozwija, napędzana przez laboratoria i nowe rozwiązania procesor projekty.