China hat den schnellsten Supercomputer

China hat zur Zeit den schnellsten Supercomputer weltweit und schnappt damit den USA den ersten Rang weg. [...]

„Tiranhe-2“ schafft es auf den ersten Platz der „Top 500“. Das Cluster an Ivy-Bridge- und Xeon-Phi-Prozessoren erreicht einen Benchmark von 30,65 Petaflops (Billiarden Rechenoperationen pro Sekunde) bei 90 Prozent Last aller Netzwerkelemente.

Befeuert wird der Tiranhe-2 von 32.000 Xeon-Ivy-Brige-EP- und 48.0000 Xeon-Phi-Prozessoren. Das entspricht einer Leistungsübertreffung von 74 Prozent gegenüber dem mit Rang 2 taxierten „Titan“ mit 17,6 Petaflops. Mit seinen 3,12 Millionen Prozessorkernen soll er Ende 2013 ins National Supercomputer-Center gezügelt werden und da vor allem zu Forschungs- und Entwicklungszwecken dienen. Die dort ansässige Stromindustrie wird sich freuen: Unter Last soll er bis zu 17,6 Megawatt Strom benötigen, die Wasserkühlung selber hat schon 6,4 Megawatt nötig. Zum Vergleich: eine typische Hauptwasserpumpe eines Kernkraftwerks leistet „nur“ 10 Megawatt bei bei 1.000 kg Wasser pro Sekunde, der französische Hochgeschwindigkeitszug TGV V 150, ein Rekordhochgeschwindigkeitszug, braucht 20 Megawatt.

Dongarra, der die halbjährliche Veröffentlichung der Top 500-Hitliste mitorganisiert und dafür das Testprogramm Linpack entwickelt hat, lässt verlautbaren: „Das Wichtigste an diesem System ist nicht die Höchstleistung.“ Wichtiger sei wohl die demonstrative Entwicklung neuer Technologien, und dass das Land sich unabhängig mache mit eigenen Technologie-Entwicklungen. Zwar sind Tausende Intel-Server-Prozessoren im System verbaut, aber die nötigen Motherboard-Platinen hat die chinesische Firma „Inspur“ entwickelt. Darüber hinaus kommen noch 4.096 einheimische Frontend-Prozessoren zum Einsatz für die Knotenverbindungen. Als Betriebssystem fungiert „Kylin“, ebenfalls ein chinesisches Derivat einer Linux-Variante.

* Simon Gröflin ist Redakteur der Schweizer PCtipp.


Mehr Artikel

News

Große Sprachmodelle und Data Security: Sicherheitsfragen rund um LLMs

Bei der Entwicklung von Strategien zur Verbesserung der Datensicherheit in KI-Workloads ist es entscheidend, die Perspektive zu ändern und KI als eine Person zu betrachten, die anfällig für Social-Engineering-Angriffe ist. Diese Analogie kann Unternehmen helfen, die Schwachstellen und Bedrohungen, denen KI-Systeme ausgesetzt sind, besser zu verstehen und robustere Sicherheitsmaßnahmen zu entwickeln. […]

Be the first to comment

Leave a Reply

Your email address will not be published.


*