Китай против Nvidia: суперкомпьютеры стали в 10 раз мощнее
NewsMakerСанкции США обернулись против них.
Китайские исследователи добились почти десятикратного роста производительности по сравнению с американскими суперкомпьютерами на базе Nvidia , используя отечественные графические процессоры. Это достижение не только бросает вызов доминированию США в сфере вычислительных технологий, но и демонстрирует неожиданные последствия санкций Вашингтона.
Разработка основывается на инновационных программных оптимизациях, которые позволили значительно повысить эффективность суперкомпьютеров, работающих на китайских GPU . Однако эксперты предупреждают, что программные улучшения не смогут бесконечно компенсировать отставание в «железе».
Важным препятствием стало отсутствие доступа к проприетарному программному обеспечению Nvidia CUDA, что ограничивает разработку независимых алгоритмов. Однако китайские специалисты сумели преодолеть этот барьер.
Используя процессоры Hygon (32 ядра, 64 потока, 2,5 ГГц) и отечественные графические ускорители с поддержкой 128 ГБ памяти, китайские ученые построили вычислительную архитектуру, которая при семи узлах достигла шестикратного прироста скорости – при том, что американская система TRITON требовала 64 узла для аналогичного результата.
В эксперименте по моделированию наводнения на водохранилище Чжуанли (провинция Шаньдун) китайские исследователи использовали 200 узлов и 800 GPU, завершив расчеты всего за три минуты. Это позволило им превзойти американские аналоги в 160 раз.
Код программы опубликован в открытом доступе, а исследователи намерены провести дополнительные испытания в инженерных приложениях. Они также планируют расширить использование модели на более широкий спектр задач в будущем.
Китайские исследователи добились почти десятикратного роста производительности по сравнению с американскими суперкомпьютерами на базе Nvidia , используя отечественные графические процессоры. Это достижение не только бросает вызов доминированию США в сфере вычислительных технологий, но и демонстрирует неожиданные последствия санкций Вашингтона.
Разработка основывается на инновационных программных оптимизациях, которые позволили значительно повысить эффективность суперкомпьютеров, работающих на китайских GPU . Однако эксперты предупреждают, что программные улучшения не смогут бесконечно компенсировать отставание в «железе».
Прорыв в условиях ограничений
Запреты США на экспорт передовых графических процессоров, таких как Nvidia A100 и H100, вынудили Китай искать альтернативные решения. Особенно это важно для таких сфер, как моделирование наводнений и управление водными ресурсами, где требуется огромная вычислительная мощность.Важным препятствием стало отсутствие доступа к проприетарному программному обеспечению Nvidia CUDA, что ограничивает разработку независимых алгоритмов. Однако китайские специалисты сумели преодолеть этот барьер.
Как Китай обошел США в суперкомпьютерах?
Исследования возглавил профессор Нань Тунчао из Государственной ключевой лаборатории гидрологии и гидравлического инжиниринга в Нанкине. Его команда разработала новый метод параллельных вычислений, который минимизирует потери производительности при передаче данных между узлами.Используя процессоры Hygon (32 ядра, 64 потока, 2,5 ГГц) и отечественные графические ускорители с поддержкой 128 ГБ памяти, китайские ученые построили вычислительную архитектуру, которая при семи узлах достигла шестикратного прироста скорости – при том, что американская система TRITON требовала 64 узла для аналогичного результата.
В эксперименте по моделированию наводнения на водохранилище Чжуанли (провинция Шаньдун) китайские исследователи использовали 200 узлов и 800 GPU, завершив расчеты всего за три минуты. Это позволило им превзойти американские аналоги в 160 раз.
Последствия и перспективы
Разработанный подход может значительно ускорить моделирование гидрометеорологических процессов, осадконакопления и взаимодействия поверхностных и подземных вод. По словам авторов исследования, его можно адаптировать для решения других задач в области научных вычислений.Код программы опубликован в открытом доступе, а исследователи намерены провести дополнительные испытания в инженерных приложениях. Они также планируют расширить использование модели на более широкий спектр задач в будущем.