Nvidia je objavila da je superračunalo JUPITER, pogonjeno platformom Grace Hopper, najbrže u Europi. Sustav pruža više od dvostrukog ubrzanja za HPC i AI radna opterećenja u odnosu na sljedeći najbrži sustav.
JUPITER će uskoro moći izvoditi jedan kvintilijun FP64 operacija u sekundi i na putu je da postane prvo europsko egzaskalno superračunalo. Sustav omogućuje brže simulacije, treniranje i inferenciju najvećih AI modela za klimatsko modeliranje, kvantna istraživanja, strukturnu biologiju, računalno inženjerstvo i astrofiziku.
Među prvih pet sustava na listi TOP500 JUPITER je energetski najučinkovitiji sa 60 gigaflopsa po vatu.
Sastavljen od gotovo 24.000 GH200 Grace Hopper superčipova i povezan mrežom Quantum‑2 InfiniBand, JUPITER bi trebao dosegnuti preko 90 eksaflopsa AI performansi i temelji se na Evidenovoj BullSequana XH3000 arhitekturi hlađenoj tekućinom.
„AI će ubrzati znanstvena otkrića i industrijske inovacije“, rekao je Jensen Huang, osnivač i izvršni direktor Nvidije.
Superračunalo je smješteno u Jülich Supercomputing Centre u Njemačkoj i u vlasništvu je zajedničkog poduzeća EuroHPC.
„JUPITER predstavlja golem iskorak za europsku znanost i tehnologiju“, rekao je Anders Jensen, izvršni direktor EuroHPC‑a.
„JUPITER je prekretnica za europsku znanost i tehnologiju“, dodao je Thomas Lippert iz Jülich SC, naglasivši da će sustav omogućiti napredak u modeliranju temeljnih znanstvenih fenomena i visokoučinkovitom računanju.
Projekt JUPITER vrijedan je oko 500 milijuna eura i financiran je zajedničkim ulaganjem Njemačke, EU‑a i industrijskih partnera. Sustav koristi modularni „booster” pristup u kojem se AI akceleratori i klasični CPU‑i nalaze u odvojenim kabinetima, optimiziranim za različite vrste radnog opterećenja. Prvo egzaskalno računalo u svijetu, američki Frontier, postiglo je isti prag 2022.
Superračunala su ključna infrastruktura za napredna istraživanja u područjima poput klimatskih modela, molekularne dinamike i razvoja novih materijala, gdje je potrebna masivna računalna snaga za obradu složenih simulacija. Nvidijini GPU-ovi postali su industrijski standard za ubrzavanje obuke i inferencije u dubokom učenju zbog svoje paralelne arhitekture, što ih čini idealnim za AI radna opterećenja. Europska unija strateški ulaže u izgradnju vlastite HPC infrastrukture kako bi smanjila ovisnost o vanjskim resursima i potaknula znanstvene proboje i tehnološke inovacije unutar Europe. Razvoj sve bržih superračunala omogućuje znanstvenicima provođenje simulacija koje su donedavno bile nemoguće, otvarajući put novim otkrićima i rješenjima za globalne izazove.