`

СПЕЦІАЛЬНІ
ПАРТНЕРИ
ПРОЕКТУ

Чи використовує ваша компанія ChatGPT в роботі?

BEST CIO

Определение наиболее профессиональных ИТ-управленцев, лидеров и экспертов в своих отраслях

Человек года

Кто внес наибольший вклад в развитие украинского ИТ-рынка.

Продукт года

Награды «Продукт года» еженедельника «Компьютерное обозрение» за наиболее выдающиеся ИТ-товары

 

Тимур Ягофаров

Мороженое и суперкомпьютеры

+66
голосов

Как вам такое сочетание? Только не подумайте, что речь идет о совмещении функций, в результате чего в серверных появятся автоматы по выпуску этого продукта питания, хотя, согласитесь, это было бы здорово особенно в нынешнюю жару.

На самом деле речь идет о… моделировании. На корпоративном блоге NVIDIA недавно появился пост, посвященный забавному факту. Оказывается, ученые из Университета Эдинбурга в Шотландии изучают на молекулярном уровне, как улучшить текстуру и срок хранения этого самого популярного в мире замороженного десерта. И в своих исследованиях они активно используют суперкомпьютерные вычисления.

По словам доктора Алана Грэя (Alan Gray), одного из ведущих ученых проекта, мороженое на самом деле гораздо сложнее, чем думают многие. В течение срока жизни этого продукта его компоненты взаимодействуют огромным количеством способов. И лучше всего представить себе эти взаимодействия можно через их моделирование. Однако ресурсов обычного ПК для такого исследования недостаточно. И для ускорения вычислений команда из Эдинбургского Центра Параллельных Вычислений (EPCC) перешла на суперкомпьютеры. Сначала ученые провели расчеты на суперкомпьютере Cray, в 200 стойках которого находится более 200 000 ядер CPU. Но затем оказалось, что более скромные в размерах системы на базе GPU ничуть не уступают большим суперкомпьютерам классической архитектуры по своим вычислительным возможностям.

Тогда команда EPCC перешла на гибридную систему Cray XK6, поместившуюся в 10 стоек, в которой установлены 936 графических процессоров NVIDIA Tesla в дополнение к стандартным CPU x86 архитектуры. Совсем скоро выяснилось, что производительность кластера на базе GPU и CPU оказалась в 2,5 раза выше, чем производительность системы, построенной исключительно на базе CPU.

В приведенном здесь небольшом видео доктор Грэй объясняет, что подобный метод применим к широкому кругу других мягких материалов, таких как, моторные масла, краски, кетчуп, майонез, йогурт, мыло, шампунь и пр. Вот только интересно, как в моделировании учитываются персональные предпочтения? Мне, например, еще с детства по вкусу ванильный «Крещатик»!

Ready, set, buy! Посібник для початківців - як придбати Copilot для Microsoft 365

+66
голосов

Напечатать Отправить другу

Читайте также

Пломбир однозначно! Хорошо хоть в последнее время отказываются производители от пальмового молока и масла, даже с подсолнечным вкус куда лучше!

 

Ukraine

 

  •  Home  •  Ринок  •  IТ-директор  •  CloudComputing  •  Hard  •  Soft  •  Мережі  •  Безпека  •  Наука  •  IoT