Тройка лидеров:
- Frontier — размещён в Ок-Риджской национальной лаборатории Министерства энергетики США. Кластер насчитывает почти 9 миллионов процессорных ядер (CPU AMD EPYC 64C 2GHz, ускоритель AMD Instinct MI250X) и обеспечивает производительность 1.102 экзафлопс, что почти в три раза больше, чем в кластере, занимающем второе место (при этом энергопотребление Frontier на 30% ниже).
- Fugaku — размещён в Институте физико-химических исследований RIKEN (Япония). Кластер построен с использованием процессоров ARM (158976 узлов на базе SoC Fujitsu A64FX, оснащённых 48-ядерным CPU Armv8.2-A SVE 2.2GHz). Fugaku обеспечивает производительность 442 петафлопс.
- LUMI — размещён в Европейском суперкомпьютерном центре (EuroHPC) в Финляндии и обеспечивающий производительность 151 петафлопс. Кластер построен на той же платформе HPE Cray EX235a, что и лидер рейтинга, но включает 1.1 млн процессорных ядер (AMD EPYC 64C 2GHz, ускоритель AMD Instinct MI250X, сеть Slingshot-11).
Что касается отечественных суперкомпьютеров, то созданные компанией Яндекс кластеры Chervonenkis, Galushkin и Lyapunov опустились с 25, 44 и 47 мест на 27, 46 и 52 места. Данные кластеры созданы для решения задач машинного обучения и обеспечивают производительность 21.5, 16 и 12.8 петафлопс соответственно. Кластеры работают под управлением Ubuntu 16.04 и оснащены процессорами AMD EPYC 7xxx и GPU NVIDIA A100: кластер Chervonenkis насчитывает 199 узлов (193 тысячи ядер AMD EPYC 7702 64C 2GH и 1592 GPU NVIDIA A100 80G), Galushkin — 136 узлов (134 тысячи ядер AMD EPYC 7702 64C 2GH и 1088 GPU NVIDIA A100 80G), Lyapunov — 137 узлов (130 тысяч ядер AMD EPYC 7662 64C 2GHz и 1096 GPU NVIDIA A100 40G).
Развёрнутый Сбербанком кластер Christofari Neo опустился с 50 на 55 место. Christofari Neo работает под управлением NVIDIA DGX OS 5 (редакция Ubuntu) и демонстрирует производительность 11.95 петафлопс. Кластер насчитывает более 98 тысяч вычислительных ядер на базе CPU AMD EPYC 7742 64C 2.25GHz и поставляется с GPU NVIDIA A100 80GB. Второй кластер Сбербанка (Christofari) за полгода сместился с 87 на 96 место в рейтинге.
В рейтинге также остаются ещё два отечественных кластера: Lomonosov 2 — сместился с 290 на 329 место (в 2015 году кластер Lomonosov 2 занимал 31 место, а его предшественник Lomonosov в 2011 году — 13 место) и MTS GROM — сместился с 352 на 395 место. Таким образом число отечественных кластеров в рейтинге не изменилось и как шесть месяцев назад составляет 7 систем (для сравнения в 2020 году в рейтинге было 2 отечественные системы, в 2017 году — 5, а в 2012 году — 12).
Наиболее интересные тенденции:
- Распределение по количеству суперкомпьютеров в разных странах:
- США: 150 (127 — полгода назад). Суммарная производительность оценивается в 45.8% всей производительности рейтинга (полгода назад — 43.6%);
- Китай: 134 (162). В сумме китайские кластеры генерируют 8.9% от всей производительности (полгода назад — 10%);
- Германия: 36 (34). Суммарная производительность — 7.2%;
- Япония: 33 (31). Суммарная производительность — 14.8%;
- Франция: 24 (24). Суммарная производительность — 4.8%;
- Великобритания: 14 (15);
- Канада 10 (10);
- Бразилия 9 (8);
- Нидерланды: 8 (8);
- Южная Корея 8 (8)
- Россия 7 (7);
- Италия: 7 (7);
- Саудовская Аравия 6 (6);
- Швеция 6 (6);
- Австралия 5 (5);
- Ирландия 5 (5);
- Швейцария 4 (4);
- Индия: 4 (3);
- Норвегия: 4 (3).
- Финляндия: 3 (3).
- Сингапур: 3 (3);
- Польша: 3 (3);
- В рейтинге операционных систем, используемых в суперкомпьютерах, c ноября 2017 года остаётся только Linux;
- Распределение по дистрибутивам Linux (в скобках — 6 месяцев назад):
- 47% (47.8%) не детализируют дистрибутив;
- 16% (17.2%) используют CentOS;
- 10.8% (9.6%) — RHEL;
- 9.2% (9%) — Cray Linux;
- 6.4% (5.4%) — Ubuntu;
- 4.6% (3.8%) — SUSE;
- 1.6% (0.8%) — Rocky Linux;
- 1.2% (0.8%) — Alma Linux;
- 0.2% (0%) — Amazon Linux;
- 0.2% (0.2%) — Scientific Linux.
- Минимальный порог производительности для вхождения в Top500 за 6 месяцев составил 1.87 петафлопс (полгода назад — 1.73 петафлопс). Четыре года назад лишь 272 кластера показывали производительность более петафлопса, пять лет назад — 138, шесть лет назад — 94). Для Top100 порог вхождения вырос с 5.38 до 6.32 петафлопс;
- Суммарная производительность всех систем в рейтинге за 6 месяцев возросла с 4.8 до 5.2 экзафлопсов (три года назад было 1.650 экзафлопсов, а пять лет назад — 749 петафлопсов). Система, замыкающая нынешний рейтинг, в прошлом выпуске находилась на 445 месте;
- Общее распределение по количеству суперкомпьютеров в разных частях света выглядит следующим образом:
192 суперкомпьютера находится в Азии (218 — полгода назад),
160 в Северной Америке (137) и 133 в Европе (131), 9 в Южной Америке (8), 5 в Океании (5) и 1 в Африке (1); - В качестве процессорной основы лидируют CPU Intel — 69.8% (полгода назад было 75.6%), на втором месте AMD 24.2% (20.2%), на третьем IBM Power — 1.4% (было 1.4%).
- 21.6% (полгода назад 22.2%) всех используемых процессоров имеют 24 ядра, 18.8% (15.8%) — 64 ядра, 12% (14.2%) — 20 ядер, 7.2% (8.4%) — 16 ядер, 7.2% — 32 ядра, 7% (7.6%) — 18 ядер, 5.8% (6%) — 28 ядер, 4.2% (5%) — 12 ядер.
- 185 из 500 систем (полгода назад — 177) дополнительно используют ускорители или сопроцессоры, при этом в 168 (161) системе задействованы чипы NVIDIA, в 11 (9) — AMD, в 2 (2) — Intel Xeon Phi, 1 (1) — PEZY, в 1 (1) — MN-Core, 1 (1) — Matrix-2000;
- Среди производителей кластеров на первом месте закрепилась компания Lenovo — 33.6% (полгода назад 32%), на втором месте компания Hewlett-Packard Enterprise — 20% (20.2%), на третьем месте компания Inspur — 8.6% (10%), далее следуют Atos — 8.6% (8.6%), Dell EMC 4.8% (3.6%), Sugon 4.6% (6.8%), NVIDIA 3.2% (2.8%) Fujitsu 2.4% (2%), NEC 2% (2.4%), MEGWARE 1.6% (1.2%), Microsoft Azure — 1.25 (0%), IBM 1.2% (1.2%), Penguin Computing — 1% (1.2%), Huawei 0.4% (0.4%).
- Для связи узлов в 45.4% (полгода назад 46.6%) кластеров используется Ethernet, InfiniBand применяется на 40% (38.8%) кластеров, Omnipath — 7% (7.2%). Если рассматривать суммарную производительность, то системы на базе InfiniBand охватывают 35.3% (33.6%) всей производительности Top500, а Ethernet — 45.5% (46.2%).
В ближайшее время ожидается публикация нового выпуска альтернативного рейтинга кластерных систем Graph 500, ориентированного на оценку производительности суперкомпьютерных платформ, связанных с симулированием физических процессов и задач по обработке больших массивов данных, свойственных для таких систем. Рейтинги Green500, HPCG (High-Performance Conjugate Gradient) и HPL-AI объединены с Top500 и отражаются в основном рейтинге Top500.
Источник: http://www.opennet.ru/opennews/art.shtml?num=59172