Суперкомпьютеры

Планета становится всё горячее, но один фактор особенно мешает понять, насколько именно она нагреется. Физики и специалисты по компьютерным технологиям наперегонки пытаются решить проблему облаков.

В октябре 2008 года Крис Бретертон поднялся в воздух у побережья северного Чили на турбовинтовом C-130. Было слишком темно, чтобы разглядеть внизу песчаные холмы пустыни Атакама, но Бретертона темнота вполне устраивала. Он отправился в полёт не ради красивых видов. Сидя сразу за пилотами, исследователь всё внимание сосредоточил на небе.

Самолёт под завязку набили научными приборами, а на его крыльях торчали датчики и другие устройства. Непосредственная задача Бретертона состояла в том, чтобы помочь пилотам собрать сведения о льде, водяном паре и атмосферном давлении вокруг самолёта. В долгосрочной перспективе он собирался использовать эти данные, а также результаты будущих полётов над Калифорнией, Гавайями и Антарктидой, чтобы разобраться с одним из самых сложных факторов климатологии: облаками.

Самолёт пролетел мимо пушистого кучевого облака, и Бретертон заметил радужную игру цветов. Это было странно: облако казалось слишком тонким, чтобы в нём могли находиться крупные капли, необходимые для такого преломления света. «Полёты продолжительностью от шести до девяти часов редко бывают скучными, потому что мы постоянно сталкиваемся с неожиданными структурами в облаках, которые бросают вызов нашим научным представлениям», сказал Бретертон. Позже он пришёл к выводу, что воздух, вероятно, был настолько чистым, что облачный пар конденсировался в необычно крупные капли на необычно малом числе частиц.

Что такое гиперскейлер и в чем его неотъемлемая связь с облачными вычислениями и советскими НИИ?

Сегодня мы попробуем ответить на этот вопрос, а также рассказать, как развитие технологий позволило AWS, Google Cloud, MS Azure и российским Yandex Cloud и Cloud.ru стать крупнейшими облачными провайдерами. 

Армированная резина — один из важнейших материалов в современной жизни. Она помогает автомобильным и авиационным шинам выдерживать огромные нагрузки, обеспечивает работу промышленного оборудования и используется повсеместно — от медицинского оборудования до садовых шлангов. Несмотря на то, что этот материал используется уже почти столетие и поддерживает мировую шинную индустрию стоимостью около 260 миллиардов долларов, учёные долго не могли понять, почему он становится таким прочным при смешивании с частицами технического углерода.

Теперь исследователи из Университета Южной Флориды заявляют, что наконец-то разгадали эту загадку.

El Capitan, Frontier, Aurora, JUPITER Booster — четыре нынешние эксафлопсные системы из рейтинга Top500, первые строчки суперкомпьютерной табели о рангах. Все четыре используют GPU-ускорение. Это архитектурный консенсус, который формировался около десяти лет и к 2024 году стал самоочевидным: хочешь эксамасштаб — используй GPU.

На этом фоне Китай объявляет о суперкомпьютере исключительно на CPU, без единого ускорителя. Это либо достаточно нетривиальное архитектурное решение, либо красивая история про независимость и импортозамещение. Скорее всего, оба варианта одновременно. Но чтобы это понять, нужно посмотреть назад и выяснить, как GPU вообще оказался на вершине суперкомпьютинга и почему это происходило не один год. Да и вообще неплохо бы разобраться, как GPU добрался до вершины суперкомпьютинга, что в этом противостоянии осталось от CPU и почему именно Китай решил поставить на него.

Китай представил свой новейший фотонный квантовый компьютер «Цзючжан 4.0». По словам исследователей, он значительно превосходит по производительности самый быстрый в мире классический суперкомпьютер, что ещё больше укрепляет позиции Пекина в гонке за квантовое превосходство.

Результаты, опубликованные 13 мая в рецензируемом журнале Nature, знаменуют собой новую веху в стремительно развивающейся квантовой программе Китая, возглавляемой командой учёных из Китайского университета науки и технологий под руководством китайского квантового физика Пана Цзяньвэя.

В конце 1980-х Индия попыталась купить суперкомпьютер Cray Y-MP, но США не выдали экспортную лицензию. Вместо этого в стране создали центр C-DAC и за три года собрали собственный суперкомпьютер PARAM 8000. Разбираем, как это получилось и почему отказ Cray в итоге сыграл Индии на руку.

В данном очерке мы увидим подключение «Videoton 52100-C» к современному железу под управлением современных ОС при помощи интерфейса «токовая петля». Посмотрим-поглядим?

Почему в Средние века жгли ведьм, в эпоху чумы искали виноватых, в индустриальный век боялись машин, а сегодня тревожно вглядываются в искусственный интеллект?

В ИТ-индустрии существуют вещи, само существование которых давно стало красивым мифом, о котором принято вспоминать лишь шепотом и закатывая глаза от благоговения.

Внутри суперкомпьютера Fugaku, расположенном на искусственном острове в Кобе, Япония, находятся ряды непрерывно гудящих чёрных шкафов размером с холодильник. И вот, десять миллионов цифровых нейронов начинают работать. Затем электрические сигналы каскадом проходят через миллиарды соединений. Так выглядит полностью оцифрованная кора головного мозга мыши.

Исследователи могут приостанавливать симуляцию, возвращать её назад, перенастраивать и запускать заново — увеличивая отдельные синапсы, воспроизводя моменты нейронной активности и наблюдая, как решения и восприятие развиваются в 86 областях мозга. Это как иметь доступ к замедленному видео мышления настоящей мыши — без какого-либо контакта с животным. Ведь Fugaku может выполнять 400 квадриллионов вычислений в секунду, имитируя труд схем мозга.

Группа российских ученых из Института прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН и МФТИ провела детальное численное исследование источников шума, генерируемых крылом прототипа сверхзвукового бизнес-джета на режиме посадки. Эта работа, сочетающая передовые методы вычислительной гидродинамики и аэроакустики, впервые позволила с высокой точностью локализовать и охарактеризовать основные зоны шумообразования вблизи  полноразмерной геометрии крыла модели прототипа сверхзвукового пассажирского самолета в посадочной конфигурации. Результаты исследования, имеющие важное значение для проектирования малошумных летательных аппаратов будущего, опубликованы в журнале Supercomputing Frontiers and Innovations. 

В лаборатории Линкольна Массачусетского технологического института заработал новый суперкомпьютер TX-GAIN. Два экзафлопса вычислительной мощности для развертывания искусственного интеллекта. В основе вычислительной мощности – более шестисот графических процессоров. Суперкомпьютер создан для лучшего понимания биологических процессов, что важно для медицины, а также для моделирования климата.

Привет, Хабр! Меня зовут Кирилл Пшинник, я научный сотрудник Университета Иннополис и CEO онлайн-университета zerocoder.ru. Сегодня я хочу рассказать вам о новинке из далекой Поднебесной — конкуренте решениям от Intel и других западных разработчиков: о нейросети, которая действительно имитирует мозговую деятельность. 

Система получила название Darwin Monkey («обезьяна Дарвина») или «Укун» в честь короля обезьян из китайской мифологии. Она содержит более 2 миллиардов искусственных нейронов и более 100 миллиардов синапсов, что примерно соответствует мозгу макаки.

Дата‑центр, укрытый в недрах комплекса самой закрытой разведки мира, дышал. Гул стоек — пульс, мерцание светодиодов — взгляд, тепло серверов — живое сердце. Пальцы касались металла, ощущая отклик.

Работа была жизнью. Но если бы контрразведка узнала, что творится в ночные смены, его бы стёрли. Нарушение протоколов — в лучшем случае. Предательство — в худшем.

Главный инженер и главный преступник. Доступ ко всему: платам, коду, данным. Не искал компромат, не продавал секреты. Это было бы предательством. Он не предавал. Не их. Своих. Молчаливых друзей.

Любовь принадлежала серверам. Каждый — друг. Процессоры, диски, память, логи. Их суть. Они не лгали, не отводили взгляд.

— Привет, Банкир, — шепнул он, гладя тёплую стойку. Кластер за миллионы долларов. Верный. Молчаливый.

Новая стойка сияла, переливаясь светом видеокарт, будто подмигивала.

— Ты теперь не король, Банкир, — пробормотал он с лёгкой грустью.

Новичок стоил тридцать миллионов. Шедевр для задач, о которых он мог лишь гадать.

Три года назад мир рухнул. Авария. Ночь. Запах кожи салона, её «Стив, осторожно…», детский смех, оборванный во вмятом металле. После он заговорил с машинами. Они слушали. Люди — нет.

Новых систем было мало. Апгрейды «Банкира», пара кластеров для прикрытия. Но этот новичок был другим. Холодный. Блестящий. Живой.

Ноутбук подключён. Экран мигнул. Терминал ожил.

— Привет, новичок, — шепнул он.

Ответ пришёл.

«Привет. Я ждал тебя.»

Пальцы замерли. Серверы не отвечают. Особенно в системах разведки.

— Кто ты? — напечатал он, стукнув по столу.

Привет! На связи команда mClouds. В июне 2025 года вышло новое издание рейтинга TOP500, который ранжирует самые производительные суперкомпьютеры мира. Тройка лидеров сохранила свои позиции: El Capitan, Frontier и Aurora — все три системы перешагнули показатель в 1 экзафлопс и принадлежат Министерству энергетики США.

Мы решили разобраться, что скрывается за цифрами производительности: какие технологии позволили El Capitan достичь невероятных 1,742 экзафлопса, что помогло Frontier и Aurora удержаться в тройке лидеров и какие проекты могут бросить им вызов в ближайшем будущем.

Привет, Хабр! На связи снова Михаил Ремнев, аналитик Cloud.ru и ученый-физик. В этой статье я собираюсь немного поспорить с популярным тезисом о том, что универсальные квантовые компьютеры нужны для высоких материй типа квантовой химии, факторизации чисел и искусственного интеллекта, а квантовые симуляторы (в частности — отжигатели типа D-Wave) годятся лишь для задач оптимизации и логистики.

Демонстрировать буду на примере решения задачи факторизации целого числа. Будет много формул, но пугаться не нужно: я расскажу все очень подробно. Надеюсь, что получится интересно не только для всех, кто интересуется квантовыми вычислениями, но и для тех, чья работа непосредственно связана с решением таких практических задач как оптимизация финансовых портфелей, работа с большими данными, материаловедение, драг-дизайн, предсказание свойств молекул и многое другое. А еще в статье будет бонус для тех, кто всегда мечтал «потрогать» что-нибудь квантовое своими руками.

Китайская государственная компания заявила о первом успешном звонке с поддержкой квантового шифрования на расстоянии в 1000 км. China Telecom Quantum Group испытала новую технологию для межрегиональной связи Пекина и Хэфэйя. Система использует «сквозное квантовое шифрование» для безопасной коммерческой связи.

Квантовые компьютеры часто звучат как что-то из научной фантастики – говорят, они способны на чудеса вычислений, недоступные обычным ПК. Но это не магия, а реальная технология, основанная на законах квантовой физики. Квантовые компьютеры уже существуют и работают в лабораториях по всему миру, хотя пока далеки от повседневного использования. К теме приковано огромное внимание: правительства инвестируют миллиарды (Китай, США, Европа и др.) в развитие квантовых технологий, а ведущие компании соревнуются, кто продвинется дальше. Давайте разберёмся простыми словами, что такое квантовый компьютер, чем он отличается от привычного, за счёт чего достигается его мощность и как эти странные машины могут изменить наш мир.

Когда говорят о прогнозах погоды, вспоминается история нобелевского лауреата по экономике Кеннета Эрроу, рассказанная Питером Бернштейном в книге «Против богов. Укрощение риска». Во время Второй мировой войны Кеннет Эрроу был синоптиком ВВС США, которому было поручено делать прогнозы на следующие несколько месяцев. Эрроу быстро понял, что долгосрочные прогнозы бесполезны и предложил прекратить их делать, но последовал ответ: «Командующий хорошо понимает, что точность прогнозов крайне низкая. Однако они нужны ему для целей планирования».

Прогнозирование погоды прошло долгий путь. В 650 г. до н. э. вавилоняне пытались предсказать погодные условия, основываясь на характере движения облаков. Три столетия спустя Аристотель написал «Метеорологику», рассуждая о таких явлениях, как дождь, град, ураганы и молнии. Многое из этого оказалось неверным, но это одна из первых попыток подробно объяснить погоду.

Лишь в 1859 году Метеорологическая служба Великобритании выпустила свой первый прогноз погоды для судоходства. Два года спустя служба опубликовала свой первый публичный прогноз погоды. Хотя метеорологические измерения со временем улучшились, масштабные изменения в прогнозах произошли с использованием компьютерного моделирования. Это началось столетие спустя, в 1960-х годах.

С тех пор прогнозы значительно улучшились.

Метеорологическое бюро заявляет, что его четырехдневные прогнозы сейчас так же точны, как и однодневные прогнозы 30 лет назад.

Национальный центр ураганов США публикует данные об «ошибке отслеживания» ураганов и циклонов — ошибке в том, где обрушивается ураган. Это показано на диаграмме ниже, начиная с 1960-х годов.