Система Шеньчженя перевершує «Ель Капітан» у рейтингу TOP500, демонструючи шлях до екзафлопсних обчислень лише за рахунок процесорів, відмінний від гонки за штучним інтелектом

Світовий рейтинг суперкомп'ютерів знову стає технічним, промисловим та геополітичним показником. LineShine, встановлено на Національний суперкомп'ютерний центр у Шеньчжені, то Китай повернув собі перше місце в рейтингу TOP500, обходячи систему США El CapitanНовина, яку також повідомив Nature, стосується машини, здатної виконувати понад два квінтильйони операцій за секунду за традиційним еталоном, що використовується для вимірювання потужності високопродуктивних систем.

Центральний результат – це той, що отриманий на тесті Високопродуктивний Linpackабо ВПЛ: 2,198 екзафлопсів за секунду, дорівнює 2.198,40 петафлопсів за секунду в офіційному системному аркуші. TOP500 також вказує на теоретичний пік 2.735,82 петафлопсів за секунду, Ядро 13.789.440 та споживання електроенергії 42.220 кіловатЦі цифри ставить LineShine попереду El Capitan і підтверджують, що екзафлопсні обчислення вступають у більш розподілену фазу, з першокласними машинами в Азії, Північній Америці та Європі.

Найбільш помітною особливістю є не лише первинність. LineShine базується на рішенні Тільки для процесора, тобто без виділених графічних прискорювачів. У той час, коли високопродуктивні обчислення таштучний інтелект та великі дані часто асоціюються з графічними процесорами, тензорними ядрами та спеціалізованими чіпами для навчальних моделей, китайська машина дотримується іншого вибору дизайну. Система використовує базову Лінг Кун, процесори LX2 a Ядро 304, власне з'єднання Лін Ци та операційна система Килін О.С.

Ексафлопсний пристрій на базі процесорів загального призначення

Суперкомп'ютер у Шеньчжені був не просто набором обчислювальних вузлів. Згідно з офіційними специфікаціями, машину було побудовано... Центр хмарних обчислень Шеньчженя та встановлено в 2025Заявлена ​​конфігурація включає процесори LX2 304C на частоті 1,55 гігагерца, мережа LingQi, компілятор Lclang 1.0.0, математична бібліотека OpenBLAS-локальний і версія OpenMPI адаптований до взаємозв'язку системи.

Вибір зосередитися на процесорах дуже високої щільності, а не на прискорювачах, є актуальним для ricerca і sviluppo Тому що це переключає увагу на інший баланс між паралелізмом, пам'яттю, мережею та програмним забезпеченням. У прискорених системах значна частина продуктивності залежить від здатності швидко передавати дані спеціалізованим блокам. У машині, що використовує лише центральний процесор, ефективність натомість залежить від масштабу загальної конструкції: кількості ядер, ієрархії пам'яті, зв'язку між вузлами та здатності наукового програмного забезпечення використовувати мільйони процесорів.

У випуску TOP500 підкреслюється, що LineShine є першою системою у списку, яка перевершила два стійких екзафлопси подвійної точності Використання лише центральних процесорів. Це важливий технічний факт, оскільки подвійна точність залишається важливою в багатьох наукових симуляціях, від інженерії до обчислювальної фізики. Однак її не слід плутати з метриками, які найкраще описують навчання великих моделей штучного інтелекту, де найважливішими факторами є обчислення зі зниженою точністю, спеціалізовані прискорювачі та швидкий зв'язок між кластерами.

Навіть запропоноване читання Сіньхуа У ньому наголошується на конвергенції суперкомп'ютерів та інтелектуальних обчислень. За даними китайського агентства, LineShine інтегрує блоки матричного прискорення безпосередньо у свої процесори китайського виробництва, прагнучи зменшити вузьке місце в передачі даних, типове для архітектур CPU-GPU. Це пояснення узгоджується із заявленою технічною стратегією, хоча справжню конкурентоспроможність на робочих навантаженнях штучного інтелекту необхідно оцінювати за допомогою конкретних бенчмарків, а не лише за перевагою HPL.

Чому сам рейтинг TOP500 не вимірює потужність штучного інтелекту

Різниця між високопродуктивні обчислення і системи, орієнтовані на штучний інтелект, мають вирішальне значення. TOP500 в першу чергу вимірює здатність машини виконувати числові обчислення подвійної точності. Це залишається центральним показником для наукового моделювання, моделювання клімату, обчислювальної хімії, гідродинаміки та інженерного проектування. Однак він не відповідає здатності навчати великі мовні моделі або генеративні системи, які залежать від архітектур, пам'яті, мереж та програмного забезпечення, оптимізованого для змішаної точності та тензорного навантаження.

Це підтверджується ще одним даним з того ж рейтингу. Щодо бенчмарку HPL-MxP, найближче до змішаних прецизійних навантажень, LineShine посідає четверте місце з 7,92 екзафлопсів за секунду та прискорення 3,6 разів порівняно з традиційним HPL. Однак El Capitan залишається першим у цьому тесті, за ним йдуть Aurora та Frontier. Результат очевидний: китайська машина домінує в числових обчисленнях, що використовуються лише на центральному процесорі, але вона не є найсильнішою системою з точки зору задоволення деяких потреб сучасного штучного інтелекту.

Така ж обережність виникає і при аналізі Reuters, що нагадує нам, що багато великих систем, розроблених Microsoft, Amazon, Google або xAI, не беруть участі в рейтингу TOP500. Часто це приватні інфраструктури, призначені для навчання моделей та логічного висновку, а не для публічної конкуренції за бенчмарком HPL. Таким чином, результат LineShine вимірює реальну продуктивність, але в межах визначених технічних рамок.

«Якби гіперскейлери представили свої системи, ця «найшвидша у світі» не потрапила б до п’ятірки найкращих»,

- заявив він Джиммі Гудріч, старший науковий співробітникІнститут глобальних конфліктів та співробітництваз Каліфорнійського університету, Reuters

Речення Джиммі Гудріч Це допомагає визначити значення цієї першості. LineShine наразі є найпотужнішою системою серед тих, що представлені у списку TOP500 за тестом HPL. Це не означає автоматично, що вона є найбільшою світовою інфраструктурою штучного інтелекту. Порівняння з гіперскейлерами є актуальним саме тому, що зростаюча частина світових обчислювальних потужностей більше не зосереджена лише в національних чи університетських центрах, а в приватних кластерах, оптимізованих для генеративних моделей, змішаної точності та тензорного завантаження.

Для бізнесу, дослідницьких центрів та державних політиків різниця не є академічною. Придбання, проектування або використання обчислювальної потужності вимагає пов'язування архітектури з проблемою, яку потрібно розв'язати. Наукові обчислення вимагають числової точності, стабільності, пам'яті, масштабованості та можливості виконувати багато паралельних симуляцій. глибоке навчання промисловий, натомість, зважає на низьку точність пропускної здатності, доступність прискорювача, зрілість програмного стеку та управління даними.

Чіпи, технологічний суверенітет та повернення Китаю до списку

Технічні дані переплетені з політичним аспектом. Reuters підкреслює, що Китай припинив подавати свої рейтинги у 2023, після років контролю США над експортом передових мікросхем та обладнання, пов'язаного з високопродуктивними обчисленнями. Повернення системи найвищого рівня також слугує промисловим сигналом: Пекін демонструє свою здатність проектувати та інтегрувати складне середовище, що включає процесори, мережі, операційні системи, математичні бібліотеки та засоби зв'язку.

«Мене дивує те, що вони презентували це і хочуть отримати за це визнання».

- заявив він Аддісон Снелл, генеральний директор Intersect360 Research, повідомив Reuters

Декларація Аддісон Снелл Це переключає увагу з самого свого першості на його публічну демонстрацію. Це досягнення не демонструє повної автономії над усім ланцюгом поставок напівпровідників, а також не вирішує проблему доступу до найсучасніших прискорювачів штучного інтелекту. Однак це свідчить про те, що Китай прагнув продемонструвати свій національний потенціал у сфері суперкомп'ютерів загального призначення в той час, коли обчислювальна інфраструктура все більше пов'язана з промисловою політикою, технологічною безпекою та науковою конкуренцією.

У тому ж аналізі Reuters Goodrich також пов'язує ці показники з експортним контролем, стверджуючи, що Пекін хоче представити результат як доказ їхньої неефективності. До такої інтерпретації слід ставитися обережно. LineShine не базується на передових чіпах штучного інтелекту, порівнянних з прискорювачами, які найбільше користуються попитом для генеративних моделей, а його четверте місце в HPL-MxP підтверджує, що продуктивність зі змішаною точністю залишається менш конкурентоспроможною, ніж прискорені архітектури. Машина демонструє силу в суперкомп'ютерах загального призначення, а не кінець технологічної залежності в секторі штучного інтелекту.

Для Сполучені Штати, обгін має символічне значення. Ель Капітан, встановлений на Національна лабораторія Лоуренса Лівермора, підтримує 1,809 екзафлопсів за секунду на HPL, Ядро 11.340.000 та енергоефективність 60,94 гігафлопс на ватЦе машина, побудована на архітектурі HPE Cray EX255a з процесорами AMD EPYC та прискорювачами AMD Instinct MI300A. LineShine перевершує її за багатьма показниками, але споживає більше абсолютної енергії та має зовсім інший дизайн.

Я також'Євросоюз залишається в грі. У тому ж рейтингу з'являється ЮПІТЕР Бустер, встановлено на Суперкомп'ютерний центр Юліх in Німеччина, яку TOP500 визначила як першу європейську систему, що перевищує поріг ексафлопсного сигналу на базі HPL. На шостому місці знаходиться HPC7 від Eni, що свідчить про зростаючу присутність великих промислових користувачів у сфері передових обчислень.Італія, з науковою та промисловою інфраструктурою, такою як Leonardo та HPC7, залишається частиною європейської географії суперкомп'ютерів.

Від клімату до симуляцій, де масштаб створює цінність

Приклад застосування взято з наукового препринту, посилання на який наведено у статті в Nature, опублікованій на ArXivУ роботі описується накидки, гібридна числово-штучна система для сезонного прогнозування літніх опадів у Східній Азії. Автори вказують на обчислювальний процес з 174 чисельних членів e 1.600 учасників, згенерованих штучним інтелектом, за загальну суму ді 1.774 членів, що використовується для щорічних реконструкцій з 2016 на 2025.

Згідно з анотацією статті, вся машина LineShine виконує десять щорічних ретроспективних вимірювань за... 14,6 годин і покращує середній бал прогнозування на 71,8 a 75,9 порівняно з посиланням на ECMWF, зазначеним авторами. Система працює на 15 кілометри резолюція для десятирічних ретроспективних прогнозів та декларує здатність 1 кілометр для детальнішого моделювання тайфунів. Оскільки це препринт, результати слід розглядати як науковий матеріал, що обговорюється, а не як остаточні висновки, що підлягають офіційному рецензуванню.

Тим не менш, цей випадок корисний для розуміння того, чому екзафлопсні суперкомп'ютери зберігають особливу роль навіть в еру генеративних моделей. Прогнозування клімату та погоди з високою роздільною здатністю вимагає багатьох паралельних симуляцій, асиміляції даних, зв'язку між атмосферою, океаном та поверхнею суші, а також статистичних методів для оцінки невизначеності. У цьому контексті гібридизація фізичних та навчання за допомогою машини Це може скоротити час розрахунків і розширити кількість аналізованих сценаріїв.

Потенційні наслідки не обмежуються дослідженнями. Більш надійні прогнози сильних опадів, тайфунів або сезонних подій можуть вплинути на управління дамбами, сільське господарство, страхування, логістику, цивільну оборону та міське планування. Зв'язок не є автоматичним: потрібні перевірка, доступ до даних, операційна експертиза та інституційна спроможність використовувати отриману інформацію. Але цей випадок демонструє, як велика обчислювальна інфраструктура може стати інструментом для прийняття рішень, що потребують обсягу даних, у державному та промисловому секторах.

Потім є питання енергії. Поглинання 42,22 мегават Це еквівалентно інфраструктурі з вимогами, порівнянними з вимогами великого промислового підприємства. Ця цифра сама по собі не відображає впливу на навколишнє середовище, який залежить від структури електроенергетики, охолодження, коефіцієнта використання та життєвого циклу компонентів. Однак вона свідчить про те, що зростання суперкомп'ютерів вимагає політики центрів обробки даних, планування енергоспоживання та стратегій управління ресурсами. ефективність використання ресурсів дедалі більше інтегровані.

Тому першість LineShine слід інтерпретувати як технічну новину з широким промисловим значенням. Вона знаменує повернення Китаю на вершину публічного рейтингу TOP500, підтверджує розширення конкуренції на ринку екзафлопсних систем і нагадує нам, що обчислювальна потужність зараз є ключовим компонентом промислової політики. Наступний етап буде менше присвячений титулу «найшвидшого» і більше здатності перетворювати ці машини на результати, які можна перевірити: корисніші кліматичні моделі, надійні симуляції, портативне програмне забезпечення, інфраструктуру сталого розвитку енергетики та розподілену експертизу в дослідженнях, промисловості та державному управлінні.

Ось три ідеї, які можуть вас зацікавити:

JUPITER вводить Європу в еру екзафлопсних суперкомп'ютерів
HPC6, найдосконаліший суперкомп’ютер для переходу енергії
Квантова Болонья: народився перший в Італії гібридний суперкомп'ютер.