Souhrn
V posledních patnácti letech došlo k zásadnímu přesunu v architektuře výpočetních systémů: místo tradičních procesorů (CPU) se staly jádrem nejvýkonnějších superpočítačů grafické akcelerátory (GPU). Tento posun, označovaný jako „Velký převrat“ (The Great Flip), je poháněn požadavky na energetickou efektivitu a rostoucí integrací umělé inteligence (AI) do vědeckého výpočtu. Superpočítač JUPITER v německém Forschungszentrum Jülich je dnes příkladem této nové éry.
Klíčové body
- V roce 2019 tvořilo CPU-only systémů téměř 70 % TOP100 superpočítačů; dnes je to méně než 15 %.
- 88 ze 100 nejvýkonnějších systémů je nyní akcelerovaných, z toho 80 % využívá GPU od NVIDIA.
- Superpočítač JUPITER dosahuje 63,3 gigaflops na watt a 116 AI exaflops výkonu pro umělou inteligenci.
- AI FLOPS se staly novým standardem pro měření výpočetního výkonu ve vědeckém výzkumu.
- Architektury jako NVIDIA Hopper a Blackwell umožňují řešit složité úlohy v klimatologii, farmakologii a kvantové simulaci.
Podrobnosti
Původně navržené pro hry, GPU se díky své paralelní architektuře ukázaly jako ideální pro úlohy umělé inteligence a vědecké simulace. Tento trend se prohloubil s nástupem deep learningu, který vyžaduje zpracování obrovských datových sad s vysokou energetickou efektivitou. Superpočítač JUPITER, umístěný v německém výzkumném centru Forschungszentrum Jülich, je dnes jedním z nejefektivnějších systémů na světě – dosahuje 63,3 gigaflops na watt a poskytuje 116 AI exaflops výkonu, což je nárůst oproti 92 exaflops z ISC High Performance 2025. V globálním žebříčku TOP500 používá 388 systémů (78 %) technologie NVIDIA, včetně 218 GPU-akcelerovaných systémů a 362 systémů propojených vysokorychlostními sítěmi této společnosti. Tento posun umožňuje vědcům řešit dříve neřešitelné problémy – například simulovat molekulární interakce pro objev nových léků nebo modelovat klimatické změny s bezprecedentní přesností.
Proč je to důležité
Změna z CPU na GPU-akcelerované systémy není jen technickým detailem – představuje zásadní přesměrování celého výpočetního ekosystému. Umělá inteligence se stává neoddělitelnou součástí vědeckého výzkumu, a to nejen jako nástroj pro analýzu dat, ale i jako metoda pro simulaci fyzikálních jevů. Tento trend zvyšuje nároky na software, sítě i architekturu datových center, a zároveň posiluje dominantní postavení NVIDIA v oblasti HPC (high-performance computing). Pro vědeckou komunitu to znamená rychlejší objevy, ale také závislost na proprietárních technologiích a nutnost přizpůsobit výzkumné metody novým výpočetním paradigmatům.
Zdroj: 📰 Nvidia.com
| 