Софт-line:
Virtual CloneDrive 5.5.1.0 -- "Virtual CloneDrive - утиліта, призначена для створення віртуальних ..." -- 26 лютого 2020
Sadovod 1.3.11_18 від 11.01.2020 -- "Додаток Sadovod створена на основі програми Cvetovod. Вона зберегла ..." -- 22 лютого 2020
LCircuit 1.3.1 -- "LCircuit - програма для моделювання роботи схем на основі булевої ..." -- 22 лютого 2020
Будильник 2.5.5.2 -- "Будильник - програма-годинник з безліччю корисних функцій.Дозволяє ..." -- 22 лютого 2020
fre:ac (BonkEnc) 1.0.33 -- "fre:ac (BonkEnc) - безкоштовний аудіо конвертер і CD ріппер з ..." -- 22 лютого 2020
PSPad 5.0.3 build 377 -- "PSPad - безкоштовний текстовий редактор для програмістів" -- 22 лютого 2020
EyeLeo 1.34 -- "EyeLeo - програма, яка допоможе вам піклуватися про своє здоров'я при ..." -- 22 лютого 2020
FlyingStars 1.1 -- "FlyingStar - програма для створення карти летючих зірок Феншуй, ..." -- 22 лютого 2020
Інтервальний таймер Табата Хікі 1.4 -- "Інтервальний таймер Табата Хікі - інтервальне тренування, ..." -- 22 лютого 2020
HelpNDoc 6.7.0.479 -- "HelpNDoc - потужна і зручна у використанні програма, за допомогою ..." -- 22 лютого 2020


Головною темою виставки SC в цьому році став штучний інтелект (ШІ), а точніше його застосування на практиці. Правда, під ШІ найчастіше малося на увазі зовсім не те, що з таким захватом писали фантасти, а всього лише технології глибинного навчання (Deep Learning) і обробки великих масивів даних. Зрештою, зростаючі обчислювальні потужності потрібні не заради красивих цифр в бенчмарках, а для більш ніж реальних завдань. Втім, здогадатися, куди все рухається, можна було і так — за анонсами і випущеним з початку року продуктам великих гравців. Ще навесні NVIDIA розповіла про прискорювачах Tesla, адаптованих для роботи з нейронними мережами, з упором на FP16-обчислення і великим обсягом швидкої набортної пам'яті.

А буквально за кілька днів до виставки компанія повідала про своє суперкомп'ютері DGX SATURNV з прискорювачами Tesla P100 — найбільш енергоефективної машині такого класу, яка, за словами компанії, більш ніж в два рази економічніше аналогічного по продуктивності рішення на базі Intel Xeon Phi KNL. Сама NVIDIA вже використовує цей суперкомп'ютер для проектування нових чіпів. Як пояснив представник компанії, схема будь-якого чіпа є лише дуже великим зображенням, а обробляти картинки нейронні мережі навчилися давно. Ну це якщо пояснювати зовсім вже простою мовою. Ймовірно, такий підхід дозволяє і заощадити час, і до того ж значно поліпшити результат неручной розведення чіпа.

Крім самих обчислювачів компанія намагається популяризувати і шину NVLink. На стендах в основному миготіли варіанти референсною платформи IBM з процесорами POWER і прискорювачами Tesla. Сама ж IBM показала варіант OEM-платформи S822LC з рідинним охолодженням. Хоча були й оригінальні рішення. Наприклад, Atos показала машину Bull X1115 з прямим NVLink-з'єднанням між чотирма GPU — за звичкою і для простоти будемо називати ці прискорювачі так, хоча це вже не зовсім коректно. Втім, поряд лежала і система Bull X1210 з Intel Xeon Phi. Та й взагалі на виставці цього разу «залізних» новинок було зовсім мало, а мають пряме відношення до HPC і того менше.

Компанії все більше укладали договори та розповідали про те, як вони допомагають вирішувати глобальні завдання на зразок боротьби з раком. Природно, за допомогою ІІ. Intel навіть провела окремий AI Day одночасно з виставкою, так і в цілому підготувала «забійний» відповідь GPU взагалі і NVIDIA зокрема — в'язку з Xeon Phi Knights Mill, ASIC сімейства Crest (в дівоцтві Nervana) і FPGA-карту. Фактично компанія «оголосила війну» GPU. Детальніше про новинки Intel розказано в цьому матеріалі. Мабуть, найважче доведеться AMD, яка змушена працювати на два фронти, створюючи GPU і CPU.

Є і хороші новини — Google тепер пропонує в своєму хмарному сервісі машини з GPU AMD і NVIDIA. До речі, Google здивувала тим, що на SC16 вона привезла і свій невеликий стенд, де показала власне апаратне рішення для машинного навчання TPU, представлене ще навесні. Як і інші учасники, компанія заявила про плани розвитку для ІІ і навчальних програм. Хоча цим здивувати важко. Наприклад, NVIDIA анонсувала ще більш масштабну програму навчання розробників — Deep Learning Institute. Вона буде включати в себе як онлайн-курси, так і набори для офлайн-навчання, які будуть розсилатися університетам. Схожі програми є і у інших компаній.

Якщо Google здивувала своєю присутністю на SC16, то ось Samsung здивувала своєю відсутністю на виставці. Та й в цілому нічого дійсного нового в області пам'яті і сховищ практично не було представлено. Тенденція до переходу виключно на твердотільні накопичувачі нікуди не поділася. З цікавого — IBM наживо показала представлену ще влітку СГД DeepFlash 150 (256 Тбайт в корпусі висотою 3U), та у Seagate ще були «літні» SSD великого обсягу, а також рішення для NVMe-over-Fabric. Аналогічний продукт за версією Intel ми вже бачили на стенді РСК. Однак від HDD Seagate явно відмовлятися не збирається, так як компанія представила гібридні СГД ClusterStor 300 і 10-Тбайт жорсткий диск IronWolf Pro.

Intel взагалі ні слова не сказала про 3D XPoint, а Micron показувала на стенді все те ж, що півроку-рік тому. Та й про HBM все трохи призабули, все ж вона поки дорога для дійсно масового застосування, а в якості компромісного рішення є GDDR5X. Зате на виставці з'явилися нові обличчя — компанія Smart IOPS показала зразки своїх надшвидких NVMe SSD з технологією TruRandom. В основі лежить звична MLC-пам'яті, а от контролер у цих накопичувачів дуже незвичайний. Розробники використовують Xilinx Kintex UltraScale FPGA для передбачення того, з даними буде йти робота. Smart IOPS пропонує як окремі карти (2-10 Тбайт), так і стоечное сховище (40-400 Тбайт). Для старшої версії СГД заявлені вражаючі характеристики: 200 млн IOPS і пропускна здатність 800 Гбайт/с. Компанія обіцяє почати поставки новинок до кінця 2016 року.

Прискорювачами на базі FPGA сьогодні нікого не здивуєш. На виставці нарешті був продемонстрований і фреймворк для роботи з FPGA на платформі OpenPOWER — CAPI SNAP. Micron показала плату AC-520 з FPGA Intel Arria 10 GX1150, 2/4 Гбайт пам'яті Hybrid Memory Cube і слотом для установки до 16 Гбайт звичайної DDR4. DINI Group, відома своїми монструозними» платами з безліччю FPGA, на цей раз скромно викотила невелику плату HardwareShark для аналізу мережевого трафіку і універсальну monster's Sour Caviar (FPGA Intel Arria 10). Серед інших виробників незвичайних або, скоріше, просто незвичних обчислювачів на SC16 були присутні PEZY і NEC. Про дивовижну машину PEZY ми докладно розповідали ще влітку, а NEC цього разу привезла прототип векторного прискорювача для свого майбутнього суперкомп'ютера Aurora і вже повністю укомплектований шасі DX2000, яке було згадано в репортажі з ISC2016.

А ще Fujitsu показала прототип імерсійної СЖО. У ванну 95 × 70 × 70 см залита рідина 3M Fluorinert. Якщо вірити «Вікіпедії», саме ця рідина використовувалася для створення рідинної системи дихання у фільмі «Безодня» (1989). В цьому прототипі з допомогою Fluorinert відводиться до 25 кіловат тепла на одну ванну. Втім, на виставці цього разу було на диво багато розробників заглибних СЖО, включаючи і зовсім маленькі компанії. Найбільш вражаюча демонстрація була на стенді компанії Allied Control з BitFury Group, де в закритому танку кипів сервер. Ну тобто кипіла-то охолоджуюча рідина, звичайно, — 3M Novec. Ще один «киплячий» показала прототип LiquidMips. Серед головних відмінностей від інших рішень заявлена нормальна робота оптичних підключень.

Одна з проблем імерсійним СЖО як раз в тому, що при зануренні в них звичайного «заліза» є чималий шанс попадання рідини в оптичний вхід. Та й у цілому подібні системи не дуже зручні в експлуатації. Компромісний варіант пропонує LiquidCool Solutions. Замість того щоб занурювати стійку або рекі цілком в одну ванну, LCS упаковує один-два вузла в герметичний корпус, який омивається рідиною, що проходить спочатку через блок CPU, а вже потім переміщається до інших компонентів. Всі порти введення-виведення виносяться назовні через окремі перехідники. Правда, і в цьому випадку «оптики» помічено не було.

Що стосується звичайних, не заглибних СЖО, то практично нічого нового представлено не було. Виробники, які займаються створенням суперкомп'ютерів від і до, продовжують це робити. А всі інші так чи інакше задовольняються готовими рішеннями сторонніх компаній. З іншого боку, на кожному стенді був хоча б один зразок машини з СЖО, нехай і не власної розробки. Наприклад, CoolIT розповіла про спеціально доопрацьованій СЖО для машин HPE Apollo 2000. Також компанія спільно з STULZ представила гібридне рішення Chip-to-Atmosphere — найбільш гарячі компоненти охолоджується рідиною, а все інше повітрям. І все це в межах одного шафи. Asetek новинок на виставку не привезла, як і Ebullient.

Висновок

Зовсім вже буквально сприймати заголовок цього матеріалу не варто, тому що компаніям завжди потрібно просте і зрозуміле публіці слівце для опису того, над чим вони зараз працюють. Як і говорилося на самому початку, за терміном ІІ зазвичай ховається глибинне навчання і нейронні мережі, то є штука, загалом, далеко не нова і багато в чому чисто математична. Але є в цьому одна важлива відмінність від попередньої модної теми BigData, яка теж, за великим рахунком, відноситься до області алгоритмів, а не «заліза», черговий виток оновлення якого, здається, просто вдало підв'язали до «великих даних». З глибинним навчанням все інакше — конкретно для цих завдань великі компанії протягом року створювали окремі апаратні рішення, нехай і засновані на вже наявні напрацювання.

І рішення ці далекі від звичайних CPU. Дивіться самі: у NVIDIA з'явилася Tesla P100, Google показала TPU, Microsoft оснащує свої дата-центри FPGA, а Intel фактично оголосила війну GPU, представивши зв'язку з Xeon Phi Knights Mill, ASIC сімейства Crest і все тієї ж FPGA. ARM і OpenPOWER теж прагнуть інтегрувати в свої платформи підтримку FPGA і GPU. І всі-всі-всі намагаються зробити процес створення і перенесення ПО під ці прискорювачі як можна більш простим: створюються нові засоби розробки, вводяться великі навчальні програми, ведеться робота по адаптації вже існуючих алгоритмів і так далі. При всьому при цьому в лідерах TOP500 досі знаходиться загадковий китайський суперкомп'ютер з процесорами власної розробки.

Цікава тенденція, однак. Криза звичних архітектур? Як знати, подивимося, що покажуть на наступній виставці. Мабуть, зараз саме час для активного просування тих же ARM і OpenPOWER. В іншому ж практично нічого нового на SC16 не показали. Ну так, всі виробники переметнулися до рідинним системам охолодження. Ну так, все активніше впроваджуються твердотільні накопичувачі, які в найближчому майбутньому майже повністю витіснять жорсткі диски. При цьому ні одного свіжого анонсу в області швидкої локальної пам'яті не було. З чого-то нового, напевно, найцікавіше — це віддалений доступ до СГД і чергова хвиля інтересу до иммерсионным СЖО.

Головне на ПК-манія

Класичні настільні ігри: цікаві та веселі

Настільні ігри, або настолки – цікавий та веселий спосіб провести час з рідними, або друзями. ...

Hard новини 2020-02-21 07:57:16

Samsung Galaxy Fold 2 вийде з новим стилусом S ...

Після недавніх новин про Galaxy Fold 2 настав час ще трохи розповісти про його дизайні. Згідно ...

IT новини 2020-02-19 18:00:29

AMD представила EPYC 7H12: найшвидший процесор ...

Сьогодні в Римі компанія AMD провела європейську презентацію процесорів EPYC Rome (символічно, чи ...

Hard новини 2020-02-19 17:48:14

Відео дня

Живі додатки

Мережа та інтернет

ВКонтакте.ру Downloader 0.3.7.0 для Mozilla

ВКонтакте.ру Downloader - плагін для браузера Mozilla Firefox, що дозволяє буквально за один клік миші скачувати музику, відео

Файли та диски

Exportizer 6.2.8

Exportizer - програма для експорту інформації з різноманітних баз даних. Забезпечує перегляд і редагування баз з подальшою

  • Prev
  • software
Scroll to top