Не пытайтесь сравнивать его с привычными вычислительными системами – сравнение бессмысленно. Машина обрабатывает более 1018 операций с плавающей точкой в секунду. Это значит: моделирование климата всей планеты в реальном времени, симуляции ядерных реакций с точностью до атома и разбор ДНК миллионов пациентов – всё это параллельно, без задержек и ошибок.
Его вычислительное ядро построено на нестандартной архитектуре: гибрид квантовых и графеновых процессоров, охлаждаемых до 0,01 Кельвина. Внутри – 64 миллиона вычислительных узлов, связанных нейроморфной сетью. Память распределена не по узлам, а по задачам. Инженеры отказались от традиционной логики шин – всё на оптической передаче.
Обработка природных языков? Он анализирует 120 языков одновременно, включая мертвые. Работа с видео? Рендерит сцены в 32K со скоростью 120 fps – в режиме реального времени. Алгоритмы предсказания? Оперирует вероятностями на 300 лет вперёд с точностью до часов. В медицине – предугадывает мутации вирусов, в финансах – видит тренды ещё до того, как они начинают формироваться.
Если вас интересует ИИ – он не просто обучается, он переписывает собственные нейронные связи без участия разработчиков. Это не обучение, это эволюция. Он сам решает, какие задачи решать. Ограничения? Только физические. Всё остальное – вопрос запроса.
Какую задачу решал суперкомпьютер при установлении рекорда
Сконцентрировались на квантовом моделировании протеинов с миллионом степеней свободы. Не абстрактные вычисления ради цифр, а конкретная задача из биоинформатики: симуляция свертывания белка с учетом водородных связей, термодинамики и квантовых эффектов.
Вместо привычных расчетов на кластерах – полный атомарный анализ в реальном времени. Система провела более 10^18 операций за 17 минут, при этом объем промежуточных данных превысил 6 петабайт. Для сравнения – это как передать весь архив Википедии 1200 раз подряд за полчаса.
Скорость вычислений позволила протестировать тысячи потенциальных молекулярных конфигураций, которые ранее считались недостижимыми из-за объема расчетов. При этом использовалась оптимизированная нейросетевая архитектура для динамического распределения нагрузки между узлами – без этого задача просто бы «повисла» на первых итерациях.
Пиковая производительность была достигнута на этапе построения квантово-механической карты межатомных взаимодействий, где обычные методы спотыкаются об экспоненциальную сложность. Здесь же – пошли дальше: применили гибридную схему с GPU, ASIC и специализированной FPGA-логикой, заточенной под конкретные подзадачи.
Результат? Моделирование, которое ранее занимало месяцы, выполнено за часы. И не просто «выполнено», а выдано с верификацией, включая сравнение с экспериментальными спектрометрическими данными. Всё это – на одной вычислительной платформе, без расщепления задачи на внешние подсистемы.
Чем отличается архитектура этого суперкомпьютера от предыдущих лидеров
Суть – в радикальном сдвиге в сторону гетерогенности. Здесь не просто ускорители рядом с CPU – здесь их слияние. Центральное место занимает комбинация процессоров AMD Instinct MI300A, объединяющих в одном кристалле вычислительные ядра и GPU. Это устраняет узкое место обмена между CPU и GPU, на которое жаловались проектировщики предыдущих систем.
Вместо традиционной архитектуры «CPU + GPU в отдельных блоках» – единая платформа с общей памятью HBM3. Задержки снижаются в разы. Производительность на ватт – выше в несколько крат. Энергоэффективность – не просто бонус, а необходимость: мощность превышает 20 МВт.
Больше нет жесткого разделения между узлами – внедрена архитектура с поддержкой Unified Memory Access. Это позволяет задачам, ранее требующим глубокого тюнинга под конкретные железки, исполняться практически без переработки. Особенно это касается нейросетевых моделей: обучение распределяется по системе без необходимости дублировать данные в каждом узле.
Контроль нагрузки и межсоединения
Сеть – Slingshot 11 от HPE. Не InfiniBand, не Ethernet. Протокол разработан специально под требования массового параллелизма. Скорость передачи – до 400 Гбит/с. Поддержка динамической маршрутизации и приоритизации задач, включая AI и моделирование климата, позволяет исключить заторы даже при пиковой загрузке.
Для детального изучения архитектуры системы используйте источник: https://www.top500.org/news/
Какие отрасли получат выгоду от применения этой вычислительной мощности
Генетика должна первой выстроиться в очередь. Расшифровка генома – за минуты, а не за недели. Искусственный отбор, редактирование ДНК, моделирование эпигенетических реакций – всё это можно будет выполнять в режиме реального времени. Не догонять болезни, а опережать их на десятилетия.
Метеорология – следующий кандидат. Прогнозы с точностью до квартала города, ураганы – по минутам вперёд, а не суткам. Климатические модели теперь могут учитывать миллиарды переменных одновременно. Ошибки в один градус? Забудьте.
Автономный транспорт получит скачок, который недоступен даже гигантам отрасли без такой вычислительной базы. Обработка сенсорных данных с миллисекундной задержкой, симуляции поведения в условиях, которые ни один полигон не воспроизведёт. Тесты проводятся миллионы раз за ночь.
Финансовые институты уже закупают квоты. Миллисекундные колебания рынка теперь можно ловить без задержек. Алгоритмы перестают быть догоняющими – они становятся предсказателями. Не анализируют прошлое, а рисуют будущее в вероятностных векторах.
Кинематограф и геймдев забудут, что такое рендер. 8K в реальном времени, нейросимуляции актёрской игры, окружения с физикой частиц в каждую пылинку. Время разработки сокращается в разы, бюджеты – наоборот.
Нефтегаз и геологоразведка перестанут бурить наугад. Слой за слоем моделируется недра планеты – без полевых экспедиций. Один запуск – и вся геофизическая картина месторождения в 3D на экране. Не гипотеза, а почти фотоснимок.
