É sempre incrível ver a velocidade da mudança para o primeiro lugar no ranking anual dos 500 supercomputadores. O computador japonês K, que atualmente está em quarto lugar e, sem dúvida, caiu ainda mais na primeira posição em junho de 2011..

Em 3 anos, a Tianhe 2 foi superada por quase cinco vezes mais potente. Os ganhos de desempenho no topo têm sido bem 'lineares' desde os anos 90, então mudanças como essa não devem ser uma grande surpresa.

ARQUEIRO

Lançado em março de 2014, também estarei ansioso para ver onde o novo supercomputador ARCHER da Edinburgh University, o maior do Reino Unido, contará. Eu também me pergunto quanto tempo vai durar até que a barreira de desempenho do Exascale seja quebrada.

Nos últimos anos, o objetivo [e financiador] de cada máquina foi dividido entre a academia, a pesquisa, o governo e a indústria privada. O top100 é geralmente dominado pela academia e por máquinas baseadas em pesquisa, ou seja, aquelas organizações com grandes orçamentos e aspirações ainda maiores. À medida que saímos do top100, máquinas baseadas no setor privado dominam as 400 entradas restantes. É uma tendência que eu acho que vamos ver continuar em junho e futuras listas.

Linux é rei

Do ponto de vista tecnológico, o sistema operacional Windows chegou e desapareceu tão rapidamente. O Linux é o sistema operacional dominante e isso definitivamente será refletido - e sua posição se fortalecerá. Novos softwares estão sendo desenvolvidos para facilitar o acesso de usuários a supercomputadores sem entrar em contato com o Linux..

Eu vi um sistema Linux, que, em termos simplificados, permite aos usuários selecionar e enviar um trabalho para o seu supercomputador usando um menu suspenso. Eu acho que são esses avanços que inibem a adoção muito mais ampla do Windows na indústria de supercomputação.

Phi da Intel

Eu também estou animado com a chegada do acelerador Phi da Intel na lista. Trabalhar com o Phi é relativamente simples e pode ser o mesmo que programar um processador Core i7 (ou similar) que a maioria das pessoas em computação técnica tem em seus desktops, portanto, não há necessidade de aprender nenhuma API nova. Simplesmente, é mais fácil programar e as ferramentas estão disponíveis - se um desenvolvedor está codificando agora, é o mesmo código e a mesma experiência.

Eu equilibraria tudo isso embora dizendo que Phi é relativamente fácil de programar, conseguir um melhor desempenho é difícil - levará 10 minutos para aprender e 10.000 horas para dominar! Obtendo o melhor do Phi vai levar muito tempo.

No entanto, Phi já está causando impacto. Está em uso cinco vezes na lista atual, incluindo o primeiro lugar e espero que isso continue em junho. Quando você combina essa tendência com o crescente impacto da Intel no mercado de chips, acho que é justo dizer que a Intel está se movendo em direção à dominação total da supercomputação.

Clusters padrão

Meus últimos pensamentos seriam sobre a colocação de "clusters padrão" na lista - estes são os tipos de máquinas que construímos na OCF para os clientes, em grande parte usando a tecnologia de servidor x86. A máquina mais bem colocada na lista atual [e não tenho certeza de que isso mudará muito em junho] é a décima. Utiliza a tecnologia de servidor iDataPlex da IBM.

É bom ver uma dessas máquinas fazer o top10, porque eles são realmente o cavalo de batalha para muitas organizações intensivas em pesquisa. Eles são fáceis de trabalhar, fáceis de atualizar, fáceis de re-compilar o código de software para funcionar efetivamente no sistema e são adequados para suportar muitos usuários e aplicativos..

  • Andrew Dean é gerente de desenvolvimento de negócios de HPC da OCF desde 2007.