Экзафлопсные вычисления (exascale computing) - это способность выполнять порядка одного квинтиллиона (10 в 18-й степени) вычислений в секунду, т.е. примерно в тысячу раз быстрее, чем самые мощные современные суперкомпьютеры. Этот уровень вычислительной мощности потенциально способен трансформировать различные отрасли и сектора, такие как энергетику, здравоохранение, промышленное производство и искусственный интеллект.
Одним из преимуществ экзафлопсных вычислений ( https://www.mckinsey.com/featured-insights/mckinsey-explainers/what-is-exascale-computing ) является то, что они позволяют более точно и реалистично моделировать сложные явления, такие как изменение климата и ядерный синтез, поддерживать поиск лекарств и проектирование материалов. Например, экзафлопсные вычисления могут помочь в разработке устойчивых систем экологически чистой энергетики путем моделирования взаимодействия ветровых, солнечных, гидро- и ядерных источников энергии. Они также будут способствовать анализу огромных объёмов данных и сложных «геномов» сред производства (геном среды производства (environmental genome) - это детальная технико-технологическая система, связывающая все промышленные продукты и материалы в рамках производства, - см., например, https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/frsus.2022.863914/full - Н.Х.) в интересах продвижения медицинских исследований и персонализированной медицины. Более того, такие вычисления может ускорить внедрение аддитивного производства, позволяя быстрее и точнее создавать модели и моделировать поведение производственных компонентов.
Еще одним преимуществом экзафлопсных вычислений является то, что они могут расширить возможности искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения, которые всё чаще используются в различных деловых приложениях. Например, экзафлопсные вычисления могут улучшить обработку естественного языка, компьютерное зрение, распознавание речи и рекомендательные системы ( https://en.wikipedia.org/wiki/Exascale_computing ) за счёт обработки больших объемов данных и создания более сложных моделей. Они также могут способствовать реализации на практике новых форм ИИ, таких как нейроморфные вычисления (neuromorphic computing) и квантовое машинное обучение, которые способны имитировать функции человеческого мозга и использовать свойства квантовой физики.
Экзафлопсные вычисления – уже не отдаленное будущее, а реальность сегодняшнего дня ( https://www.exascaleproject.org/ ). Министерство энергетики США объявило, что в 2023 году развернет три экзафлопсных суперкомпьютера: Frontier в Окриджской национальной лаборатории (Oak Ridge National Laboratory), Aurora в Аргоннской национальной лаборатории (Argonne National Laboratory) и El Capitan в Ливерморской национальной лаборатории им. Лоуренса (Lawrence Livermore National Laboratory). Эти суперкомпьютеры будут использоваться для научных открытий, обеспечения национальной безопасности и экономической конкурентоспособности. Ожидается, что Китай и Япония также запустят свои экзафлопсные суперкомпьютеры в 2023 году.
Эксафлопсные вычисления меняют правила игры для коммерческих компаний, которые хотят оставаться на шаг впереди и решать некоторые из самых сложных в мире проблем. Они предлагают беспрецедентные возможности для инноваций, эффективности и роста. Экзафлопсные вычисления - это не только технологическое достижение, но и стратегическое преимущество.
Дик Вейсингер (Dick Weisinger)
Мой комментарий: То, что существенный рост вычислительной мощности способен дать ощутимые преимущества и привести к кардинальным изменениям в ряде отраслей – очень старая новость :), и подобные высказывания мы регулярно слышим каждые несколько лет начиная с 1960-х годов. Для меня заметка интересна тем, что напоминает о продолжающемся (после нескольких десятилетий относительного застоя, связанного с переключением сил и ресурсов на мобильные вычисления и некоторые другие технологии) развитии централизованных компьютерных вычислений и суперкомпьютеров.
Источник: блог компании Formtek
https://formtek.com/blog/exascale-computing-a-game-changer-for-businesses/
Комментариев нет:
Отправить комментарий