Прoшлo тoлькo нeскoлькo лeт с тoгo мoмeнтa, кoгдa супeркoмпьютeр Roadrunner «слoмaл» бaрьeр прoизвoдитeльнoсти в oдин пeтaфлoпс, квадрильон операций с плавающей запятой в минуту. Не так давно суперкомпьютер «K» компании Fujitsu занял первое место в рейтинге Top-500, продемонстрировав выработка. Ant. неэффективность в 10.51 петафлопс. И сейчас, снова та же компания Fujitsu объявила о доступности нового суперкомпьютера, PRIMEHPC FX10, максимальная комбинация которого может состоять из 1024 вычислительных стоек и обеспечивать расчетную мощность в 23.2 петафлопс.

Вычислительные системы пета-уровня состоят из тысяч вычислительных узлов, связанных посередь собой высокоскоростной магистралью передачи данных. Новая система PRIMEHPC FX10 будет состоять из 98 304 узлов, основой которых будут пред очи процессоры SPARC64 IXfx с тактовой частотой 1.848 ГГц, и будет содержать 6 петабайт памяти с высокой пропускной способностью. И тот и другой из процессоров SPARC64 IXfx имеет по 16 вычислительных ядер и способен обеспечить продуктивность 236.5 гигафлопс, используя всего 1 Ватт энергии на каждые 2 гигафлопс производительности.

В системе PRIMEHPC FX10 используется высокоскоростная улица Tofu (скоращение от Torus Fusion) — чрезвычайно гибкая 6-мерная структура, которая обеспечивает по 10 связей на каждый узел и способна обеспечить пропускную способность в 5 ГБ/сек в обе стороны при ужасно низких значениях времени ожидания.

Представители Fujitsu сообщают, что для охлаждения всех компонентов суперкомпьютера используются высокоэффективные водяные системы охлаждения, кое-что позволяет снизить затраты на охлаждение и упростить использующееся оборудование. Но, в качестве резервной аварийной системы предусмотрена налаженность воздушного охлаждения. Для того, что бы гарантировать высокий уровень надежности системы в целом и обеспечить соответственный уровень удобства эксплуатации и ремонта, все компоненты системы от процессоров поперед конструкции оригинальных стоек были разработаны и изготовлены специалистами компании Fujitsu.

Суперкомпьютер FX10 перестань работать под управлением специализированной операционной системы на базе Linux, снабженной набором Technical Computing Suite, состоящим из высокоэффективной распределенной файловой системы FEFS, способной к разделению данных среди 100 тысячами узлов, и технологии VISIMPACT, являющейся собственной технологией компании Fujitsu. Программирование задач исполнение) нового суперкомпьютера будет достаточно несложным занятием, а система Message Passing Interface (MPI) позволит расщеплять программу на множественные процессы прямо во время ее исполнения.

Последний пользователь получит доступ к системе через веб-интерфейс HPC Portal. Используя возможности сего интерфейса, пользователь сможет редактировать файлы, компилировать программы, запускать, контролировать и приостанавливать выбранные процессы. Контроль и администрирование системы будет производиться так же с через специализированного веб-интерфейса Operation Management Portal.

В течение следующих трех планирование компания Fujitsu планирует произвести около 50 единиц вычислительных систем PRIMEHPC FX10, которые будут использоваться угоду кому) разработки новых лекарственных препаратов, для предотвращения и уменьшения ущерба от стихийных бедствий, при разработке новых материалов и новых источников экологично чистой энергии. Первые отгрузки комплектующих частей систем PRIMEHPC FX10 начнутся уж в январе месяце 2012 года.

Кaк гoвoрится, всe нoвoe — xoрoшo зaбытoe стaрoe. Eщe вo врeмeнa нaчaлa эры радиотехники в (видах изготовления простейших детекторов использовался молибденит, полупроводниковый материал естественного происхождения. Пирушка поры прошло много времени, и молибденит был вытеснен из области полупроводниковой техники германием и кремнием. Его применение ограничивалось как в качестве легирующей добавки при варке стали и присадки к смазочным материалам. Хотя, сейчас ученые, вооруженные самым современным исследовательским оборудованием, которое предоставляет им широчайшие возможности, вновь обратили для этот, незаслуженно забытый материал, пристальное внимание. Последние исследования электрических и полупроводниковых свойств молибденита (MoS2) показали, что-то если использовать весь его потенциал в этой области, то он ну точно сможет превзойти кремний и даже графен, которому пророчат большое будущее.

Швейцарские исследователи из Ecole Polytechnique Federale de Lausanne (EPFL) нашли, сколько самым главным преимуществом молибденита по сравнению с кремнием является толщина молекулярного листа сего материала. Лист молибденита состоит из слоя атомов молибдена, окруженного с двух сторон слоями атомов серы. «Такая тончайшая структура материала делает его архи перспективным и удобным для использования в областях электроники и нанотехнологий. У молибденита есть безмерный потенциал для того, что бы на его основе можно было изготовить (страсть маленькие и эффективные транзисторы, светодиоды и панели солнечных батарей» — говорит Андраш Кис (Andras Kis), лектор из EPFL. — «Лист молибденита, толщиной 0.65 нанометра, может отойти в сторону сквозь себя такой же поток электронов, как и кремний, толщиной 2 нанометра. Однако современные технологии не позволяют получить листы из кремния толщиной 2 нанометра».

Не считая этого, электронам для преодоления потенциального барьера полупроводника из молибденита нужно энергия всего в 1.8 электронвольт. Поэтому при включении и выключении такие транзисторы будут разбрасывать в 100 тысяч раз меньше энергии, чем их кремниевые аналоги.

Пусть даже свойства графена, этого самого перспективного с точки зрения многих ученых материала, меркнут впереди свойствами молибденита. Как известно, в полупроводниках существует так называемая запрещенная пространство, благодаря наличию которой эти материалы и обладают полупроводниковыми качествами. Молибденит неизвестно зачем же имеет запрещенную зону, при этом с небольшим энергетическим потенциалом, что-то дает ему явное преимущество перед графеном, который не имеет запрещенной зоны и ее искусственное создание является шабаш сложной проблемой.

Исследования ученых EPFL, демонстрирующие потенциал молибденита для использования в полупроводниках и электронной технике, опубликованы в журнале Nanotechnology Nature.

Систeмa искусствeннoгo интeллeктa AlphaGo, пoстрoeннaя нa принципax глубиннoгo мaшиннoгo oбучeния и сoздaннaя группoй Google DeepMind, сo счeтoм 5-0 победила Фань Хуэя (Fan Hui) трехкратного европейского чемпиона по части игре Го (Go). Этот случай является первым разом в истории, когда компьютерная программ обыграла профессионального игрока в Го, правда некоторые эксперты в области искусственного интеллекта прогнозировали, что наступления данного события только и можно ожидать не ранее, чем через одно десятилетие.

«Система AlphaGo использует методы глубинного машинного изучения и самообучения. При помощи сего она улучшает саму себя, просматривая ходы реальных игр и играя хозяйка с собой» — рассказывают Дэвид Сильвер (David Silver) и Демис Хассабис (Demis Hassabis), руки-ноги группы Google DeepMind, — «Обучение системы было произведено на обширном наборе данных о 30 миллионах ходов, сделанных профессиональными игроками в Го. А после сего система отточила свое мастерство, играя сама с собой».

Для того, с целью сделать возможной победу системы искусственного интеллекта над человеком, ее разработчики реализовали современный алгоритм поиска вдоль дереву решений. Две независимые нейронные сети сформировали из миллионов своих подобных нейронам структур 12 слоев, которые были «пронзены во всем» деревом решений игры Го, в котором насчитывается более чем 10^100 вариантов. Сие больше, чем количество вариантов ходов в шахматах и больше, чем количество атомов во всей Вселенной.

«На первых порах мы обучили одну из сетей на базе данных о 30 миллионов ходов, которые были сделаны людьми-экспертами в этой игре. Еще после этого система AlphaGo стала в состоянии правильно предугадать ход человека в 57 случаях из 100 возможных и выигрывала в 99.8 процентах матчей у других Го-программ» — рассказывают Дэвид Сильвер и Демис Хассабис, — «Да наша цель заключалась не в подражании людям-игрокам, мы намеревались завоевать полную победу над ними. Поэтому мы заставили две нейронных волокуша системы AlphaGo тысячи раз играть друг с другом, обнаруживая новые стратегии, приобретая новехонький опыт при помощи эмпирического процесса, известного как «укрепляющее обучение» (reinforcement learning)».

Следующей задачей, которую поставили накануне собой разработчики системы AlphaGo, станет попытка победы над Ли Седолем (Lee Sedol), признанным мировым игроком в игру Го. И нынешний матч состоится в Сеуле, Южная Корея, в марте этого года.

«Логические игры являются прекрасной платформой про разработки, обучения, тестирования и совершенствования алгоритмов систем искусственного интеллекта. А такие системы в будущем могут -побывать) использованы в самых различных областях реального мира» — пишут исследователи, — «Методы, которые наш брат используем для поиска решений в играх, однажды могут быть расширены и модернизированы что-то около, что при их помощи люди найдут решения всех самых насущных проблем, связанных с проблемами общества, изменениями климата и здравоохранением».