Nvidia hat den Vorhang für einen neuen Supercomputer aufgezogen, der einige der größten Probleme der Welt lösen soll. Es heißt Polaris, und Nvidia sagt, dass es 2022 am Argonne National Laboratory in der Nähe von Chicago sein wird, um Themen wie den Klimawandel anzugehen und Einblicke in Bereiche wie die Neurowissenschaften zu bieten.

Polaris kann komplexe Simulationen, Diagramme und maschinelles Lernen verarbeiten – und das ist nur ein Teil dessen, was es kann. Laut Nvidia ist die Maschine in der Lage, 1,4 Exaflops theoretischer KI-Leistung und über 44 Petaflops FP64-Leistung zu erreichen. Mit diesen Zahlen gehört es zu den Top 10 der leistungsstärksten Supercomputer der Welt, basierend auf der neuesten TOP500-Liste, die Supercomputer auf der ganzen Welt erfasst.

Zum Kontext: Nvidias kürzlich angekündigter DGX SuperPod ist in der Lage, rund 100 Petaflops KI-Leistung zu erreichen, und wurde für große Unternehmen entwickelt, die mit komplexen KI-Problemen umgehen. Polaris ist Teil der Argonne Leadership Computing Facility (ALCF), die Forschern Computerressourcen zur Verfügung stellt. Einfach gesagt, viele Leute werden Polaris verwenden, daher braucht es viel Leistung.

„Die Nutzung der riesigen Anzahl von Nvidia A100-GPUs wird sich unmittelbar auf unsere datenintensiven und KI-HPC-Workloads auswirken und es Polaris ermöglichen, einige der komplexesten wissenschaftlichen Probleme der Welt anzugehen“, sagte ALCF-Direktor Michael E. Papka.

Das Herzstück von Polaris sind 2.240 Nvidia A100 Tensor-Core-GPUs. Dies sind die gleichen Kerne, die den Grace-Supercomputer an der Texas A&M University antreiben. Der A100-Kern wird von derselben Ampere-Architektur in Grafikkarten der RTX 3000-Serie angetrieben, ist jedoch auf wissenschaftliche Forschung, KI und Datenanalyse abgestimmt.

Hewlett Packard (HP) baut die Maschine, und Nvidia sagt, dass sie irgendwann Anfang 2022 verfügbar sein wird. Sie ist in 560 Knoten unterteilt, von denen jeder vier A100-GPUs enthält. In einer Pressemitteilung sagte Nvidia, dass Forscher diese GPUs für Dinge wie die Erforschung von Krebsbehandlungen, die Suche nach sauberen Energiequellen und die Durchführung komplexer physikalischer Simulationen einsetzen werden.

Polaris ist nicht das erste GPU-beschleunigte System, das Argonne eingesetzt hat. Im vergangenen Jahr setzte das Forschungsinstitut einen GPU-beschleunigten Supercomputer zur Erforschung von COVID-19 ein. In einer Pressekonferenz sagte Nvidia, dass Polaris eine Erweiterung dieses Maschinentyps ist und dazu beiträgt, die Lücke zu Argonnes kommendem Aurora-Exascale-Computer zu schließen.

Exascale-Computing ist ein aufkommendes Konzept, das die Anzahl der Gleitkommaoperationen pro Sekunde (Flops) feststellt, zu denen ein Supercomputer fähig ist. Für Exascale benötigt der Computer mindestens 1 Exaflop Leistung oder 1 Trillion FLOPS. Aurora sollte ursprünglich der erste Exascale-Supercomputer der Welt sein, hat jedoch zahlreiche Verzögerungen erlitten.

Exascale wurde erstmals im März 2020 durch das [email protected] erreicht. Anstelle einer einzelnen Maschine nutzte [email protected] die Rechenressourcen von Freiwilligen, um die Exascale-Marke zu erreichen. Aufgrund der Verzögerungen von Aurora soll Frontier der erste Exascale-Supercomputer in den USA sein, der noch in diesem Jahr online gehen soll.

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