Компания Dell создаст самый мощный промышленный суперкомпьютер в истории. Новая установка под названием HPC5 будет обладать вычислительной мощностью в 52 Пфлопс.
![](https://habrastorage.org/r/w780q1/webt/sm/pr/yk/smpryksy71gun5aikxawvme5gqq.jpeg)
Суперкомпьютер HPC4 в дата-центре Green Eni, провинция Павия, Италия
Заказчиком выступает нефтяная компания Eni, которая уже является владельцем суперкомпьютера Dell HPC4 мощностью 18 Пфлопс. Новая система на 52 Пфлопс будет полностью совместима с предыдущей моделью, таким образом Eni создаст мини-кластер из двух суперкомпьютеров совокупной вычислительной мощностью в 70 Пфлопс, что является самой производительной установкой в истории промышленности.
Новый суперкомпьютер будет собран из 1820 серверных узлов Dell EMC PowerEdge C4140. На борту каждого будет установлено по два 24-ядерных процессора Intel Xeon Gold 6252, а также четыре ускорителя NVIDIA V100. В качестве интерконнекта планируется использовать InfiniBand HDR. Сеть с неблокирующей топологией будет построена на решениях Mellanox, которые работают на скоростях до 200 Гбит/с. Обслуживать систему хранения данных будет массив на 15 Пбайт при совокупной скорости чтения-записи в 200 Гбайт/с.
Первоочередная задача новой системы — работа с большими данными. Смонтирован суперкомпьютер будет в собственном дата-центре заказчика Green Eni, в котором уже установлен имеющийся у компании HPC4.
![](https://habrastorage.org/r/w780q1/webt/gq/lk/dg/gqlkdgbziwxbwdxclqpo41enf18.jpeg)
Суперкомпьютер HPC4 в дата-центре Green Eni, провинция Павия, Италия
Согласно рейтингу top500.org в июле 2019 самым мощным суперкомпьютером была установка от IBM на базе IBM Power System AC922 на 148,6 Пфлопс, однако он установлен в национальной лаборатории Ок-Риджа и используется для научных вычислений, а не на производстве. Согласно данным открытых источников, лаборатория с 1942 года занимается исследованиями в следующих областях: материаловедение, нейтронная физика, энергетика, высокопроизводительные вычисления, системная биология.
![](https://habrastorage.org/r/w780q1/webt/0a/yt/yb/0aytyb2d6xnubvn1se_x3nrpghe.jpeg)
Суперкомьютер IBM в национальной лаборатории Ок-Риджа, университет Теннесси, США
Самый мощный из действующих сейчас суперкомпьютеров принадлежит правительству США и занимается «научной работой». Кластер из HPC4 и HPC5 от Dell, в свою очередь, будет принадлежать частной нефтяной компании и заниматься решением конкретных прикладных задач из области промышленности. Сама компания заявляет, что новые мощности будут направлены на решение проблемы неизвлекаемых на данном этапе промышленного развития месторождений. Речь идет о залежах в геологически нестабильных или невозможных для безопасного бурения зонах.
Запрос на работу с Big Data со стороны нефтяного бизнеса является логичным развитием всей сферы добычи углеводородов, так что закупка мощнейших вычислительных установок вполне предсказуема. Потребность в анализе большого массива данных, построению прогнозов по бурению и разведке сейчас есть у всех крупных нефтяных компаний мира.
Практически все ведущие нефтяные компании сейчас активно вкладываются в системы машинного обучения и обработки больших данных: уровень прогресса дает возможность снимать телеметрию прямо из скважины, без необходимости извлечения керна в виде столба породы.
Современные системы машинного обучения позволяют натренировать нейросеть на анализ и интерпретацию сырых данных, полученных из скважины, что разгружает ученых и дает им возможность работать с релевантной выборкой данных вместо того, чтобы просматривать тысячи графиков. Вполне вероятно, что новый кластер из HPC4 и HPC5 будет занят именно тренировкой и работой нейросети, которая возьмет на себя первичный анализ телеметрии с буровых установок компании Eni.
![](https://habrastorage.org/r/w1560/webt/gt/br/ca/gtbrca-lhst7kbpjv-1wa6efysy.png)
Пример каротажных кривых по нескольким параметрам
Также нейронные сети анализируют и параметры месторождения по множеству параметров, от глубины залегания и до интенсивности радиоактивного излучения. Однако построение и анализ каротажных кривых до недавнего времени проводился вручную учеными-геологами. Новые промышленные суперкомпьютеры и анализ больших данных с помощью нейронных сетей снимут эту монотонную нагрузку с ученых, что позволит им применить свои силу и энергию в других направлениях.
![](https://habrastorage.org/webt/sm/pr/yk/smpryksy71gun5aikxawvme5gqq.jpeg)
Суперкомпьютер HPC4 в дата-центре Green Eni, провинция Павия, Италия
Заказчиком выступает нефтяная компания Eni, которая уже является владельцем суперкомпьютера Dell HPC4 мощностью 18 Пфлопс. Новая система на 52 Пфлопс будет полностью совместима с предыдущей моделью, таким образом Eni создаст мини-кластер из двух суперкомпьютеров совокупной вычислительной мощностью в 70 Пфлопс, что является самой производительной установкой в истории промышленности.
Новый суперкомпьютер будет собран из 1820 серверных узлов Dell EMC PowerEdge C4140. На борту каждого будет установлено по два 24-ядерных процессора Intel Xeon Gold 6252, а также четыре ускорителя NVIDIA V100. В качестве интерконнекта планируется использовать InfiniBand HDR. Сеть с неблокирующей топологией будет построена на решениях Mellanox, которые работают на скоростях до 200 Гбит/с. Обслуживать систему хранения данных будет массив на 15 Пбайт при совокупной скорости чтения-записи в 200 Гбайт/с.
Первоочередная задача новой системы — работа с большими данными. Смонтирован суперкомпьютер будет в собственном дата-центре заказчика Green Eni, в котором уже установлен имеющийся у компании HPC4.
![](https://habrastorage.org/webt/gq/lk/dg/gqlkdgbziwxbwdxclqpo41enf18.jpeg)
Суперкомпьютер HPC4 в дата-центре Green Eni, провинция Павия, Италия
Согласно рейтингу top500.org в июле 2019 самым мощным суперкомпьютером была установка от IBM на базе IBM Power System AC922 на 148,6 Пфлопс, однако он установлен в национальной лаборатории Ок-Риджа и используется для научных вычислений, а не на производстве. Согласно данным открытых источников, лаборатория с 1942 года занимается исследованиями в следующих областях: материаловедение, нейтронная физика, энергетика, высокопроизводительные вычисления, системная биология.
![](https://habrastorage.org/webt/0a/yt/yb/0aytyb2d6xnubvn1se_x3nrpghe.jpeg)
Суперкомьютер IBM в национальной лаборатории Ок-Риджа, университет Теннесси, США
Самый мощный из действующих сейчас суперкомпьютеров принадлежит правительству США и занимается «научной работой». Кластер из HPC4 и HPC5 от Dell, в свою очередь, будет принадлежать частной нефтяной компании и заниматься решением конкретных прикладных задач из области промышленности. Сама компания заявляет, что новые мощности будут направлены на решение проблемы неизвлекаемых на данном этапе промышленного развития месторождений. Речь идет о залежах в геологически нестабильных или невозможных для безопасного бурения зонах.
Запрос на работу с Big Data со стороны нефтяного бизнеса является логичным развитием всей сферы добычи углеводородов, так что закупка мощнейших вычислительных установок вполне предсказуема. Потребность в анализе большого массива данных, построению прогнозов по бурению и разведке сейчас есть у всех крупных нефтяных компаний мира.
Практически все ведущие нефтяные компании сейчас активно вкладываются в системы машинного обучения и обработки больших данных: уровень прогресса дает возможность снимать телеметрию прямо из скважины, без необходимости извлечения керна в виде столба породы.
Современные системы машинного обучения позволяют натренировать нейросеть на анализ и интерпретацию сырых данных, полученных из скважины, что разгружает ученых и дает им возможность работать с релевантной выборкой данных вместо того, чтобы просматривать тысячи графиков. Вполне вероятно, что новый кластер из HPC4 и HPC5 будет занят именно тренировкой и работой нейросети, которая возьмет на себя первичный анализ телеметрии с буровых установок компании Eni.
![](https://habrastorage.org/webt/gt/br/ca/gtbrca-lhst7kbpjv-1wa6efysy.png)
Пример каротажных кривых по нескольким параметрам
Также нейронные сети анализируют и параметры месторождения по множеству параметров, от глубины залегания и до интенсивности радиоактивного излучения. Однако построение и анализ каротажных кривых до недавнего времени проводился вручную учеными-геологами. Новые промышленные суперкомпьютеры и анализ больших данных с помощью нейронных сетей снимут эту монотонную нагрузку с ученых, что позволит им применить свои силу и энергию в других направлениях.