Некоторая статистика 53-ей редакции списка мощнейших компьютеров мира
17 июня 2019 года была опубликована 53-я редакция списка 500 наиболее мощных компьютеров мира Top500.
На первом месте списка остался американский суперкомпьютер Summit, установленный в Oak Ridge National Laboratory (ORNL), построенный на базе процессоров IBM Power9 и графических ускорителей NVIDIA Tesla V100, чья пиковая производительность равна 200.8 PFlop/s, а производительность на тесте Linpack немного выросла - до 148.6 PFlop/s.
На втором месте списка остался суперкомпьютер Sierra, установленный в Lawrence Livermore National Laboratory, построенный по той же архитектуре, что и Summit, чья производительность на тесте Linpack равна 94.6 PFlop/s.
На третьем месте списка остался китайский суперкомпьютер Sunway TaihuLight, разработанный в National Research Center of Parallel Computer Engineering & Technology и установленный в National Supercomputing Center in Wuxi, построенный на базе китайских процессоров Sunway SW26010 260C, с производительностью на тесте Linpack 93 PFlop/s.
На четвёртом месте списка остался суперкомпьютер Tianhe-2A, установленный в National Supercomputer Center, Guangzho (Китай), с производительностью на тесте Linpack 61.4 PFlop/s.
На пятом месте списка оказался новый суперкомпьютер Frontera, установленный в Texas Advanced Computing Center, чья производительность на тесте Linpack составила 23.5 PFlop/s.
На десятое место списка поднялся суперкомпьютер Lassen, установленный в Lawrence Livermore National Laboratory, чья производительность на тесте Linpack выросла до 18.2 PFlop/s.
В данной редакции списка впервые все 500 систем имеют производительность на тесте Linpack более 1 PFlop/s (в ноябре было 427 таких систем).
Суммарная производительность систем в списке составляет 1.56 EFlop/s (1.42 EFlop/s полгода назад). Последняя, 500-ая система в новой редакции списка была бы полгода назад на 404-ом месте. Для того, чтобы попасть в текущий список, потребовалась производительность на тесте Linpack 1022.0 TFlop/s против 874.8 TFlop/s в ноябре.
Наиболее популярными коммуникационными технологиями остаются Gigabit Ethernet - 271 система (в прошлом списке 252) и InfiniBand - 125 систем (135). Коммуникационная технология Intel Omni-Path теперь используется в 49 суперкомпьютерах (43).
Количество систем в списке, построенных на процессорах Intel, увеличилось с 476 до 478. 133 системы используют ускорители или сопроцессоры (в ноябре - 138).
На первом месте по количеству установленных систем, вошедших в список, остаётся компания Lenovo - 173 системы (140), далее Inspur - 71 система (84), Sugon - 63 системы (57), HPE - 40 систем (46), Cray - 39 систем (49). По доле суммарной производительности систем на первом месте Lenovo - 19.4% (16.6%), далее IBM - 13.3% (13.1%), Cray - 11.8% (13.6%), HPE - 7.7% (7.3%), Sugon - 6.2% (5.5%), Inspur - 5.6% (6.9%).
По количеству систем продолжает лидировать Китай - 219 систем (227 полгода назад), далее США - 116 (109). Доля производительности американских систем составляет 38.4% от всех систем списка (38%), а доля производительности китайских систем - 29.9% (31%).
В данной редакции списка Россия представлена 2 системами (3 в предыдущей редакции).
На 93-е место списка с 79-го опустился суперкомпьютер "Ломоносов-2" производства компании "Т-Платформы", установленный в Научно-исследовательском вычислительном центре МГУ имени М.В.Ломоносова, чья пиковая производительность составляет 4.95 PFlop/s, а производительность на тесте Linpack - 2.48 PFlop/s.
На 365-ое место с 282-го опустился суперкомпьютер производства компаний "T-Платформы" и CRAY, установленный в Главном вычислительном центре Федеральной службы по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды, чья производительность на тесте Linpack составляет 1.2 PFlop/s.
Первое место по энергоэффективности занимает суперкомпьютер Shoubu system B, установленный в Advanced Center for Computing and Communication (RIKEN), с энергоэффективностью 17.6 GFlops/Watt.
Список, основанный на тесте HPCG, возглавляют суперкомпьютеры Summit (ORNL) - 2.93 HPCG-Pflop/s и Sierra (LLNL) - 1.80 HPCG-Pflop/s.
Более подробная информация:
© Лаборатория Параллельных информационных технологий, НИВЦ МГУ
