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IBM东北走廊中的高级包装IBM东北走廊中的高级包装
2023 3D Heterogenous Integration 2022 Artificial Intelligence Unit (AIU) 2021 World's First 2-nm Node Chip 2016 Quantum Computing in the Cloud 2012 Atomic Imaging 2011 Watson System 2009 Nanoscale Magnetic Resonance Imaging (MRI) 2008 World's First Petaflop Superconductor 2007 Web-scale Mining 2005 Cell Broadband Engine 2004 Blue Gene/L 2003 5 Stage Carbo纳米管环振荡器2000 Java性能1998硅在绝缘体上（SOI）1997铜互连接线1994硅锗（Sige）1990 1987年化学扩增1987年高温超导性（诺贝尔奖）（诺贝尔奖）（诺贝尔奖） 1971年语音识别1970关系数据库1967分形1966年单位记忆单元1957 Fortran 1956随机访问记忆记忆会计计算机（RAMAC）
PCSE-2023
E＆IG，BARC和董事长（PCSE ’23）主任S. Mukhopadhyay博士发表了讲习班的欢迎地址。 在他的就职演讲中，BARC主管A. K. Mohanty博士提倡高性能计算的需求，其中主要包括基于CPU-GPU的并行计算和量子计算，以解决复杂的域问题。 他进一步强调了在开发内部“ Exascale”计算设施的努力中，用户社区与高性能计算机的开发人员之间进行了强有力的合作。 研讨会的会议记录由Barc董事发布。 SK博士表示感谢的投票。 Musharaf Ali，头，AMCAS，CHED和召集人（PCSE ’23）。 大约有135名来自DAE和非DAE机构的代表参加了研讨会。 在研讨会上的9个邀请讲座涵盖了并行计算和量子计算的各个方面，包括在Petaflop上应用计算能力和Exaflop量表在物理，化学，生物学和工程中使用。E＆IG，BARC和董事长（PCSE ’23）主任S. Mukhopadhyay博士发表了讲习班的欢迎地址。在他的就职演讲中，BARC主管A. K. Mohanty博士提倡高性能计算的需求，其中主要包括基于CPU-GPU的并行计算和量子计算，以解决复杂的域问题。他进一步强调了在开发内部“ Exascale”计算设施的努力中，用户社区与高性能计算机的开发人员之间进行了强有力的合作。研讨会的会议记录由Barc董事发布。SK博士表示感谢的投票。Musharaf Ali，头，AMCAS，CHED和召集人（PCSE ’23）。大约有135名来自DAE和非DAE机构的代表参加了研讨会。在研讨会上的9个邀请讲座涵盖了并行计算和量子计算的各个方面，包括在Petaflop上应用计算能力和Exaflop量表在物理，化学，生物学和工程中使用。
Applied Digital 使用 Supermicro AI 服务器
Applied Digital 认为，最适合其用户的系统是 Supermicro SYS- 821GE-TNHR，它配备双第四代英特尔® 至强® 铂金处理器 8462Y+。这些服务器使用 NVIDIA HGX H100 GPU，每个 GPU 配备 80GB 内存。NVIDIA H100 为 HPC 提供 67 万亿次浮点运算的 FP64 Tensor Core 计算，而融合 AI 的 HPC 应用程序可以利用 H100 的 TF32 精度实现单精度矩阵乘法运算的 1 千万亿次浮点运算吞吐量。该系统在计算节点内托管八个 H100 Tensor Core GPU 和 900GB/s NVSwitch，用于 GPU 到 GPU 的通信。Applied Digital 选择 2TB 的系统 RAM 来在转移到 GPU 内存之前暂存工作负载。对于网络，Applied Digital 使用 100GbE 进行带内管理和对象存储，并使用 NDR 结构进行 GPU Direct 和融合闪存文件系统流量。利用 NVIDIA DGX 参考架构，Applied Digital 可扩展到在单个并行计算集群中工作的数千个 H100 GPU。
EPSRC＆Efutures神经形态报告
一场技术革命正在进行中。它涵盖了我们社会的几乎所有方面，从教育到健康，从金融到自动化，从运输到气候变化。计算技术已经普遍存在，因此，每年都会生产越来越多的数据。需要新的，最前沿的人工智能（AI）算法和数据科学方法来利用机会，并应对随着这场革命的需求。AI算法通常采用神经网络深度学习技术来解决模式识别，在从大量数据中提取信息方面非常成功[1]。但是，用于开发最新和最强大的网络的方法，例如GPT-3 [2]，需要数千个PETAFLOP天（超过浮点操作）。据估计，用于开发GPT-3的多次培训课程需要“ 9,998天”的GPU时间（超过27 GPU年）。考虑到所有这些运行，研究人员估计，建立该模型产生了35吨二氧化碳的排放：比美国成年人普通成年人在两年内产生的更多。” [3]
百亿亿次计算的机遇与挑战
1. 简介 ASCAC 百亿亿次计算小组委员会的这份报告旨在涵盖“迈向百亿亿次级”所引发的主要问题，并就追求（以及不追求）这一高性能计算方向所涉及的风险水平提供一些指导。2“迈向百亿亿次级”将意味着计算架构的彻底改变 - 基本上，大大提高并行性水平，达到数百万个处理器协同工作的程度 - 这将迫使硬件设计方式发生根本性变化（至少受功耗的经济限制所驱动），我们解决问题的方式（例如应用程序代码），以及我们如何将应用程序代码与底层硬件（例如编译器、I/O、中间件和相关软件工具）结合起来。要了解进入百亿亿次级计算的优势，并评估走这条路所涉及的风险，既需要评估过去从百万次浮点计算时代过渡到现在千万亿次浮点计算时代的经验，也需要评估高级应用程序是否已准备好利用百亿亿次级计算的变革优势。这些是我们在报告 3 中讨论的问题，与能源部赞助的、高度详细的、以学科为导向的“大挑战研讨会”报告（见附录 2）相比，报告的讨论更为笼统，而我们的许多讨论都是基于该报告。
一眼实验室 - 劳伦斯·利弗莫尔国家实验室
世界上首要的高性能计算设施之一劳伦斯·利弗莫尔（Lawrence Livermore）是Livermore Computing（LC）的所在地，这是一家首要的高性能计算设施。LC拥有200多个PETAFLOP的计算能力和许多Top500系统，包括125-Petaflop Sierra系统。继续世界一流的LLNL超级计算机的血统，塞拉代表了Exascale Computing道路上的倒数第二步，预计将通过称为El Capitan的LLNL系统在2023年实现。这些旗舰系统具有GPU的支持，并以3D的形式在从未见过的各种任务需求的情况下进行了多物理模拟。在2020年，LLNL和小脑系统将世界上最大的计算机芯片集成到Lassen系统中，并使用尖端的AI技术升级顶级超级计算机。这种组合创造了一种根本新型的计算解决方案，使研究人员能够研究新颖的预测建模方法。这些平台得到了我们的LEED认证，创新的基础设施，权力和冷却设施的支持；一个存储基础架构，包括三种文件系统和世界上最大的tfinity磁带档案；和顶级客户服务。我们的行业领先的软件生态系统展示了我们对许多大型开源工作的领导，从与光泽和ZFS一起抛弃到R＆D 100屡获殊荣的Flux，SCR和SPACK。