Hướng đi của Nvidia đến hiệu suất exascale

Find AI Tools
No difficulty
No complicated process
Find ai tools

Hướng đi của Nvidia đến hiệu suất exascale

Mục lục

  1. Giải quyết thách thức xây dựng các công cụ khoa học tốt hơn
  2. Nguyên tắc xác định hiệu suất của máy tính
  3. Mục tiêu đạt được hiệu suất exascale
  4. Thách thức về hiệu suất năng lượng
  5. Cải thiện hiệu suất năng lượng thông qua tiến bộ công nghệ
  6. Giải pháp lưu trữ thông tin hiệu quả hơn
  7. Đạt được hiệu suất cao thông qua lập trình song song
  8. Tạo mạng hệ thống hỗ trợ lập trình hiệu quả hơn
  9. Kiến trúc máy tính cho các máy tính hiệu suất exascale
  10. Mục tiêu cuối cùng và việc xây dựng một hệ sinh thái mở

🚀 Đạt được hiệu suất exascale - Giải quyết thách thức quan trọng trong khoa học tính toán

Trong thời đại khoa học và công nghệ hiện đại, việc xây dựng những công cụ khoa học tốt hơn đang trở thành một thách thức to lớn. Những năm đầu thế kỷ, để thực hiện nghiên cứu khoa học tuyệt vời, con người đã xây dựng một kính viễn vọng lớn và những người có kính viễn vọng tốt nhất đã thực hiện nghiên cứu thiên văn học tốt nhất. Sau đó, những người xây dựng những người tăng tốc hạt lớn nhất đã thực hiện khoa học tốt nhất. Ngày nay, những người sở hữu máy tính lớn nhất thực hiện khoa học tốt nhất. Một khối lượng khổng lồ kiến thức khoa học đã được khám phá thông qua việc tính toán, từ khoa học khí hậu đến khoa học đốt cháy, từ hiểu quảng đại tạo thành hình thành và tương tác với nhau thông qua thực nghiệm tính toán. Nếu bạn có máy tính tốt nhất để thực hiện khoa học tốt nhất, khoa học sẽ thực hiện tốt nhất. Mức phát triển khoa học đáng kinh ngạc này được thực hiện thông qua tính toán, và nếu bạn có máy tính tốt nhất để thực hiện khoa học tốt nhất, điều đó cũng đúng với việc ra quyết định kinh doanh tốt nhất. Để có được máy tính tốt nhất ngày nay, bạn cần những kỹ thuật áp dụng cho phân tích kinh doanh mà các nhà khoa học tính toán áp dụng cho tính toán khoa học. Cho dù bạn muốn thực hiện khoa học tốt nhất hay ra quyết định kinh doanh tốt nhất, điều bạn cần hôm nay là máy tính tốt nhất có thể có được. Giải quyết vấn đề exascale không có gì đặc biệt nhưng nó là một biến thể cho chúng tôi về mục tiêu để đạt được mức thuộc tính nguyên lực tính toán. Mục tiêu của chúng tôi là có công suất exascale trong thời gian thực không chỉ thông qua một thước đo trên bất kỳ bài kiểm tra ngẫu nhiên nào như HPC Linpack mà còn thông qua các ứng dụng thực tế, trong giới hạn tiếp điện cho 20 megawatt. Giới hạn này thực sự chỉ là một gánh nặng tài chính để sở hữu một hệ thống exascale. Công ty kia ở đó không có yêu cầu thực sự không cần chạy bằng Pin hoặc bất kỳ thứ gì như vậy hoặc sống trong dải nhiệt độ nhất định, nhưng 20 megawatt thực sự đồng nghĩa với việc tổng chi phí sở hữu máy tính exascale đó phải trong khả năng thanh toán. Vì vậy, có Hai thách thức chính trên con đường đạt được sức mạnh exascale. Tôi sẽ nói về cả hai vấn đề này trong một thời gian, hãy nói về nơi chúng ta đang ở hiện nay. Hiện nay, máy tính khoa học mãng lợn mạnh nhất tại Mỹ là Titan với 2.5 petaflop mỗi watt. Đây thực sự là thước đo quan trọng ở đây, bạn có thể thấy gần như 30 gigaflop đạt đỉnh, duy trì 18 petaflop trên HPC Linpack và duy trì một phần lớn hơn trên nhiều ứng dụng thực tế.

Most people like

Are you spending too much time looking for ai tools?
App rating
4.9
AI Tools
100k+
Trusted Users
5000+
WHY YOU SHOULD CHOOSE TOOLIFY

TOOLIFY is the best ai tool source.