Die 58. Ausgabe des Rankings der 500 leistungsstärksten Computer der Welt ist erschienen. In der neuen Version haben sich die Top Ten nicht verändert, es wurden jedoch 4 neue russische Cluster in das Ranking aufgenommen.
Die Plätze 19, 36 und 40 in der Rangliste belegten die russischen Cluster Chervonenkis, Galushkin und Lyapunov, die von Yandex zur Lösung von Problemen des maschinellen Lernens erstellt wurden und eine Leistung von 21.5, 16 bzw. 12.8 Petaflops bieten. Die Cluster laufen unter Ubuntu 16.04 und sind mit AMD EPYC 7xxx-Prozessoren und NVIDIA A100-GPUs ausgestattet: Der Chervonenkis-Cluster verfügt über 199 Knoten (193 AMD EPYC 7702 64C 2GH-Kerne und 1592 NVIDIA A100 80G-GPUs), Galushkin – 136 Knoten (134 AMD EPY). Kerne C 7702 64C 2GH und 1088 GPU NVIDIA A100 80G), Lyapunov - 137 Knoten (130 Kerne AMD EPYC 7662 64C 2GHz und 1096 GPU NVIDIA A100 40G).
Auf dem 43. Platz landete der neue Cluster der Sberbank, Christofari Neo, auf dem NVIDIA DGX OS 5 (Ubuntu Edition) läuft und eine Leistung von 11.9 Petaflops vorweisen konnte. Der Cluster verfügt über mehr als 98 Rechenkerne basierend auf einer AMD EPYC 7742 64C 2.25 GHz CPU und ist mit einer NVIDIA A100 80 GB GPU ausgestattet. Der zuvor implementierte Cluster Sberbank Christofari ist innerhalb eines halben Jahres vom 61. auf den 72. Platz im Ranking vorgerückt.
Zwei weitere inländische Cluster verbleiben ebenfalls im Ranking: Lomonosov 2 – rückte von Platz 199 auf Platz 241 vor (im Jahr 2015 belegte der Cluster Lomonosov 2 den 31. Platz und sein Vorgänger Lomonosov im Jahr 2011 den 13. Platz) und MTS GROM – rückte von Platz 240 auf 294 vor Ort . So stieg die Zahl der inländischen Cluster im Ranking innerhalb von sechs Monaten von 3 auf 7 (zum Vergleich: Im Jahr 2020 befanden sich im Ranking zwei inländische Systeme, im Jahr 2 waren es fünf und im Jahr 2017 waren es zwölf).
Was die Gesamtwertung angeht, bleibt der japanische Fugaku-Cluster, der mit ARM-Prozessoren aufgebaut ist, auf dem ersten Platz. Der Fugaku-Cluster befindet sich am RIKEN-Institut für physikalische und chemische Forschung und bietet eine Leistung von 442 Petaflops. Der Cluster umfasst 158976 Knoten auf Basis des Fujitsu A64FX SoC, ausgestattet mit einer 48-Core Armv8.2-A SVE CPU (512 Bit SIMD) mit einer Taktfrequenz von 2.2 GHz. Insgesamt verfügt der Cluster über mehr als 7.6 Millionen Prozessorkerne (dreimal mehr als der bisherige Spitzenreiter), 5 PB RAM und 150 PB gemeinsam genutzten Speicher basierend auf Lustre FS. Als Betriebssystem kommt Red Hat Enterprise Linux zum Einsatz. Die Gesamtlänge der optischen Kabel zur Verbindung der Knoten beträgt etwa 850 Kilometer.
An zweiter Stelle steht der Summit-Cluster, der von IBM am Oak Ridge National Laboratory (USA) eingesetzt wurde. Der Cluster läuft unter Red Hat Enterprise Linux und umfasst 2.4 Millionen Prozessorkerne (unter Verwendung von IBM Power22 9C 22 GHz-CPUs mit 3.07 Kernen und NVIDIA Tesla V100-Beschleunigern), die eine Leistung von 148 Petaflops bieten, was fast dreimal weniger ist als der Marktführer Bewertung.
Den dritten Platz belegt der amerikanische Sierra-Cluster, der von IBM im Livermore National Laboratory auf Basis einer Summit-ähnlichen Plattform installiert wurde und eine Leistung von 94 Petaflops (ca. 1.5 Millionen Kerne) aufweist. Als Betriebssystem kommt Red Hat Enterprise Linux zum Einsatz.
An vierter Stelle steht der chinesische Sunway TaihuLight-Cluster, der im National Supercomputer Center of China betrieben wird, mehr als 10 Millionen Rechenkerne umfasst und eine Leistung von 93 Petaflops aufweist. Trotz ähnlicher Leistungsindikatoren verbraucht der Sierra-Cluster halb so viel Energie wie der Sunway TaihuLight. Als Betriebssystem kommt die proprietäre Linux-Distribution RaiseOS zum Einsatz.
An fünfter Stelle steht der Perlmutter-Cluster, der von HPE produziert wird und am National Energy Research Center in den USA angesiedelt ist. Der Cluster umfasst 761 Kerne basierend auf der AMD EPYC 7763 64C 2.45 GHz CPU und bietet eine Leistung von 71 Petaflops. Das Betriebssystem ist Cray OS.
Die interessantesten Trends:
- Verteilung nach Anzahl der Supercomputer in verschiedenen Ländern:
- China: 173 (188 – vor sechs Monaten). Insgesamt erwirtschaften chinesische Cluster 17.5 % der gesamten Produktivität (vor sechs Monaten - 19.4 %);
- USA: 149 (122). Die Gesamtproduktivität wird auf 32.5 % geschätzt (vor sechs Monaten - 30.7 %);
- Japan: 32 (34);
- Deutschland: 26 (23);
- Frankreich: 19 (16);
- Niederlande: 11 (16);
- Großbritannien: 11 (11);
- Kanada 11 (11);
- Russland 7 (3);
- Südkorea 7 (5)
- Italien: 6 (6);
- Saudi-Arabien 6 (6);
- Brasilien 5 (6);
- Schweden 4 (3);
- Polen 4 (4);
- Australien, Indien, Schweiz, Finnland: 3.
- Im Ranking der in Supercomputern eingesetzten Betriebssysteme hält sich seit viereinhalb Jahren nur noch Linux;
- Verteilung nach Linux-Distribution (in Klammern – vor zwei Jahren):
- 51.6 % (49.6 %) machen keine Angaben zur Verteilung,
- 18 % (26.4 %) nutzen CentOS,
- 7.6 % (4.8 %) – RHEL,
- 7 % (6.8 %) – Cray Linux,
- 5.4 % (2 %) – Ubuntu;
- 4 % (3 %) – SUSE,
- 0.2 % (0.4 %) – Wissenschaftliches Linux
- Die Mindestleistungsschwelle für den Einstieg in die Top500 in 6 Monaten stieg von 1511 auf 1649 Teraflops (vor drei Jahren zeigten nur 272 Cluster eine Leistung von mehr als einem Petaflop, vor vier Jahren - 138, vor fünf Jahren - 94). Für Top100 wurde die Eintrittsschwelle von 4124 auf 4788 Teraflops erhöht;
- Die Gesamtleistung aller Systeme in der Bewertung stieg im Laufe des Jahres von 2.8 auf 3 Exaflops (vor zwei Jahren waren es 1.650 Exaflops und vor fünf Jahren 566 Petaflops). Das System, das das aktuelle Ranking abschließt, lag in der letzten Ausgabe auf Platz 433, im Jahr zuvor auf Platz 401;
- Die allgemeine Verteilung der Anzahl von Supercomputern in verschiedenen Teilen der Welt ist wie folgt: 226 Supercomputer befinden sich in Asien (245 – vor sechs Monaten), 160 in Nordamerika (133) und 105 in Europa (113), 5 im Süden Amerika (6), 3 in Ozeanien (2) und 1 in Afrika (1);
- Als Prozessorbasis liegen Intel-CPUs mit 81.6 % an der Spitze (vor zwei Jahren waren es 94 %), AMD liegt mit 14.6 % (0.6 %!!) auf dem zweiten Platz und IBM Power mit 1.4 % auf dem dritten Platz ( es waren 2.8 %). Es gibt ein aktives Wachstum von Clustern auf Basis von AMD-Prozessoren; beispielsweise sind alle neuen Systeme in den Top15 mit AMD-CPUs ausgestattet.
- 26.6 % (vor zwei Jahren 35.6 %) aller verwendeten Prozessoren haben 20 Kerne, 17.6 % – 24 Kerne, 11.2 % – 64 Kerne, 8.6 % (13.8 %) – 16 Kerne, 8.2 % (11 %) – 18 Kerne, 5.8 % (11.2 %) – 12 Kerne.
- 149 von 500 Systemen (vor zwei Jahren – 144) verwenden zusätzlich Beschleuniger oder Coprozessoren, wobei 143 Systeme NVIDIA-Chips verwenden, 2 – Intel Xeon Phi (von 5), 1 – PEZY (1) und 1 AMD Vega GPU;
- Unter den Cluster-Herstellern belegte Lenovo den ersten Platz – 36.8 % (vor zwei Jahren 34.8 %), Inspur den zweiten Platz – 11.6 % (13.2 %), Hewlett-Packard Enterprise den dritten Platz – 9 % (7 %), gefolgt von Sugon 7.8 % (14.2 %), Atos – 7.2 % (4.6 %), Cray 6.4 % (7 %), Dell EMC 3.2 % (2.2 %), Fujitsu 3 % (2.6 %), NVIDIA 2.4 (1.2 %), NEC 2 % , Huawei 1.4 % (2 %), IBM 1.4 % (2.6 %), Penguin Computing – 1.4 % (2.2 %). Vor sieben Jahren war die Verteilung unter den Herstellern wie folgt: Hewlett-Packard 36 %, IBM 35 %, Cray 10.2 % und SGI 3.8 %;
- Ethernet wird zur Verbindung von Knoten in 49.4 % (vor zwei Jahren 52 %) der Cluster verwendet, InfiniBand wird in 33.6 % (28 %) der Cluster verwendet, Omnipath – 8.4 % (10 %). Betrachtet man die Gesamtleistung, so machen InfiniBand-basierte Systeme 43.3 % der Gesamtleistung der Top500 aus, während Ethernet 21.3 % ausmacht.
In naher Zukunft wird die Veröffentlichung einer neuen Ausgabe der alternativen Bewertung von Clustersystemen Graph 500 erwartet, die sich auf die Bewertung der Leistung von Supercomputerplattformen im Zusammenhang mit der Simulation physikalischer Prozesse und Aufgaben zur Verarbeitung großer Datenmengen konzentriert, die für solche Systeme typisch sind. Die Green500-, HPCG- (High-Performance Conjugate Gradient) und HPL-AI-Bewertungen werden mit den Top500 kombiniert und spiegeln sich in der Top500-Hauptbewertung wider.
Source: opennet.ru