Суперкомпьютеры

Привет geektimes. О компьютерах BBC Micro я впервые прочитал здесь же, на geektimes. Еще в 80х британская компания BBC запустила обучающий проект, целью которого было повышение уровня компьютерной грамотности. Подробнее можно прочитать в статье компании Plarium "BBC Micro — компьютер, который обыграл ZX Spectrum", но мы вернемся к делам сегодняшним. Долго ли, коротко ли, BBC решила повторить проект уже на современной элементной базе, и выпустила микрокомпьютер BBC Micro:bit.



Как можно видеть, современная модель чуть поменьше своего предшественника.

Про Micro:bit уже писали на geektimes, как про то что плату уже можно купить, так и про то, что британским школьникам ее даже раздают бесплатно. Однако здесь на сайте похоже мало кто на ней программировал, пора восполнить этот пробел.

Как это работает, подробности под катом.

В прошлом году по дорогам округа Монмут, Нью-Джерси, стал колесить странный робомобиль. Это экспериментальное транспортное средство, разработанное специалистами компании Nvidia, по внешнему виду не слишком отличается от других автономных машин других производителей, таких как Google, Tesla или General Motors. Но специально для этого автомобиля разработана новая система управления. Она самообучается, и не зависит от настроек, заданных на производстве. Вместо этого робомобиль следит за действиями человека-водителя и учится у него.

Это немного необычный способ обучения робомобиля. С другой стороны, мало кто до конца представляет себе, как машина принимает решения. Информация с сенсоров, радаров и лидаров поступает в нейросеть, где эти данные обрабатываются с выделением четких правил управления рулевым колесом, тормозами и другими системами. В итоге получается, что действия робомобиля зачастую схожи с действиями водителя-человека, попавшего в ту же ситуацию на дороге. Возникает вопрос — может ли машина принять странное решение в одном из случаев — например, врезаться в дерево на полном ходу или постоять на светофоре, когда горит зеленый?

Пять профессиональных игроков в го не смогли ничего противопоставить натиску AlphaGo

Представители компании DeepMind на днях заявили о том, что игра с Кэ Цзе была последним сражением компьютерной системы AlphaGo с человеком. После победы во всех трех матчах подряд стало понятно, что с компьютером человеку уже не совладать, поэтому для системы играть с другими чемпионами в го просто нет смысла, исход будущих матчей можно считать предрешенным. По словам главы DeepMind Демиса Хассабиса, AlphaGo достигла уже всех возможных высот в го, поэтому время сменить профиль и попробовать себя в новой сфере.

Впервые весь мир услышал о компьютерном игроке в го чуть больше года назад, когда компьютер выиграл со счетом 4:1 у Ли Седоля, одного из чемпионов го. Никто не ожидал такого результата, поскольку эта игра считалась ранее сложной для компьютеров. Здесь огромное количество вариантов выбора хода, гораздо больше, чем в шахматах. По этой причине го считалась прерогативой человека. Но все меняется, компьютеры становятся совершеннее, так что современные программно-аппаратные платформы умеют то, чего не умели компьютеры всего пару-тройку лет назад.

Квантовые компьютеры — это устройства, в которых для передачи и обработки данных используются такие явления, как квантовая суперпозиция и квантовая запутанность. Эксперты утверждают, что при определенном количестве кубитов процессора квантовый компьютер будет превосходить стандартные компьютеры и даже суперкомпьютеры. Правда, для всех типов задач такие компьютеры не годятся, но, например, в криптографии их можно использовать очень продуктивно. На данный момент над созданием квантовых компьютеров работают IBM, Google и некоторые другие компании.

Их интерес к такому типу устройств понятен — ведь квантовые компьютеры, кроме криптографии, можно использовать для работы с любыми многочастичными системами. А это значит, что квантовый компьютер отлично подходит для решения задач ядерных физиков, генетиков, энергетиков, метеорологов, представителей IT сферы и, конечно же, военных. На днях стало известно о том, что корпорация Google уже к концу этого года планирует запустить 49-кубитный квантовый компьютер.

Я думаю, многие в эту зиму почувствовали превратности погоды, которая бьет всяческие рекорды. Грецию припорошило снегом, а многие российские города им вообще завалены, коммунальщики взбешены, учёные удивлены. Сторонники конспирологических теорий и вовсе утверждают, что аномалии погоды это действие таинственного климатического оружия, способного изменять климат на Планете в любой точке мира посредством электромагнитных воздействий и даже уже определили, что такое воздействие идет со станции HAARP на Аляске. Но это лишь теории. На практике же управлять климатом человечеству скорее всего не доступно. Возможно лишь наблюдать и прогнозировать. Сегодня я хочу рассказать об интересном проекте климатической ГИС системы, реализуемой группой энтузиастов из разных стран, которые строят эту систему, используя самые передовые информационные технологии, а исходный код проекта доступен всем желающим абсолютно бесплатно.

Осторожно, много красивых, но тяжелых принскринов!

Это простое выражение на языке математического ПО Maple проверяет формулу, подсчитывающую количество целочисленных треугольников с заданным периметром.

Шалош Б. Эхад, соавтор нескольких работ, опубликованных в уважаемых математических журналах, известен своими лаконичными доказательствами теорем и тождеств, ранее требовавших многих страниц математических рассуждений. В прошлом году, когда его попросили подтвердить формулу для количества целочисленных треугольников с заданным периметром, Эхад провёл 37 вычислений менее, чем за секунду, и выдал ответ: правильно.

Шалош Б. Эхад – это компьютер. Точнее, это любой из используемых математиком Дороном Зейлбергером компьютеров – от Dell в его офисе в Нью-Джерси, до австрийского суперкомпьютера, чьё время он иногда арендует. Название, означающее на иврите «три Б один», отсылает к AT&T 3B1, первой версии Эхада.

«Душа – это софт», говорит Зейлбергер, пишущий свой код при помощи популярного математического инструмента для программирования Maple.

Японская компания Toshiba заявила о своем вкладе в развитие Интернета вещей и анализа больших данных. На этот раз она разработала нейроморфный процессор с очень низким энергопотреблением для нейронных сетей с временной задержкой (TDNN). Эта сеть состоит из большого количества модулей, в которых используется не цифровая, а аналоговая обработка данных.

В 1961-м году Рольф Ландауэр в своей статье «Irreversibility and heat generation in the computing process» сформулировал принцип, согласно которому в любой вычислительной системе, независимо от её физической реализации, при потере 1 бита информации выделяется теплота в количестве по крайней мере W = k_B T ln2, где k_B − постоянная Больцмана, а T − температура вычислительной системы в кельвинах.

То есть если вычисление производится при комнатной температуре (300K), то при потере 1 бита данных вычислительная система не может не рассеять в окружающее пространство примерно 2,7×10^-21 Дж.

Считается, что единственный способ преодолеть это ограничение − использовать так называемые обратимые вычисления. В этой статье я докажу, что принцип Ландауэра не является догмой, и преодоление устанавливаемого им барьера возможно в том числе и без использования обратимых вычислений.

Команда австралийских исследователей из Университета Нового Южного Уэльса (UNSW) разработала кубит, который остается в стабильной суперпозиции в 10 раз дольше, чем предыдущие разработки. Ученые уверены, что их новый кубит может существенно повысить надежность квантовых вычислений. Результаты исследования были опубликованы в журнале Nature Nanotechnology 17 октября 2016 года

«Если вы пашете поле, что вы предпочтете: двух сильных быков или 1024 курицы?»
— Сеймур Крэй


Сеймур Крэй, отец «суперкомпьютеров», создатель индустрии суперкомпьютеров, инженер-электронщик и математик.

Ачивки Сеймура Крэя:

• 1958 — За год собрал прототип 6-битного суперкомпьютера из бракованных транзисторов.
• 1960 — Первая машина на германиевых транзисторах вместо ламп (CDC 1604).
• 1963 — Обошел IBM в 3 раза по производительности и на 40% по цене (CDC 6600).
• 1971 — Чтобы не увольнять 4 инженеров отказался от своей зарплаты.
• 1975 — Первый коммерчески успешный векторный суперкомпьютер. Применение архитектуры команд «регистр-регистр» (Cray-1).
• Дизайн суперкомпьютера в виде дивана (Cray-1).
• 1988 — 500 MHz (Cray 3).
• Нашел замену кремнию — арсенид галлия (GaAs) — в шесть раз быстрее кремниевых микросхем.
• 1994 — 1 GHz (Cray-4).
• Чтобы не отвлекаться на посещение Белого Дома и встречу с Президентом США, он отказался от чести быть удостоенным Национальной медалью США в области технологий и инноваций.
• Выкопал собственный противоядерный Vault13 c запасом топлива и воды на 4 года.

С днем рождения, Сеймур Крэй!

Привет, Geektimes! Сегодня у нас очередной пост по лекции уже полюбившегося вам автора. Сергей oulenspiegel Марков — создатель одной из сильнейших российских шахматных программ, специалист по методам машинного обучения и основатель портала 22century.ru — расскажет о перспективах переноса человеческой личности на другие физические носители. Новый домик для разума: велика ли дистанция между мозгом и современными машинами, каковы успехи в создании аналогов нервной ткани? Насколько далёкий путь проделала наука от первых перцептронов до перспективных нейроморфических процессоров? Что мы сегодня знаем о том, как работает мозг, и что заставляет нас полагать, будто перенести сознание в принципе возможно? Что такое инвазивные и неинвазивные нейроинтерфейсы? Каков прогресс науки в их создании за последние десятилетия и что мы сможем делать в этой области в недалёком будущем? Репликация и концепция постнеокортекса: как нейропластичность поможет нам обойти парадоксы самосознания? Человек своими руками: как происходит переход от непрямой к прямой инженерии в развитии нашего вида? За границы бионики: возможно ли сознание, построенное на принципиально иной платформе? Обо всём этом читайте под катом.

Установка системы от Lenovo, основанной на архитектуре Intel, началась в середине апреля. Пиковая производительность составляет 20 петафлопс в секунду.

Размещение нового итальянского суперкомпьютера для исследований, который создан при участии Cineca и построен на платформе Lenovo NeXtScale, началось в середине апреля. Устройство базируется на следующем поколении Intel Xeon Phi и процессоре Intel Xeon E5-2600 v4. Эти решения дают ученым технологически продвинутый, энергоэффективный и высокопроизводительный супекромпьютер.

CEO Nvidia Джен-Сан Хуанг показывает DGX-1 Илону Маску, сооснователю OpenAI

Открытая некоммерческая организация OpenAI, которая занимается исследованиями в области искусственного интеллекта, получила от компании Nvidia суперкомпьютер DGX-1. Сейчас специалисты из OpenAI работают над «слабой» формой ИИ. Ученые разрабатывают системы, способные обрабатывать огромное число первичных данных, выдавая структурированный массив информации. Для этого необходимы мощные компьютеры, а DGX-1 — очень мощный вычислительный комплекс. Nvidia заявляет, что в основе DGX-1 лежит новое поколение графических процессоров, которые обеспечивают скорость обработки данных, сравнимую с 250 серверами x86 архитектуры.

Создателями OpenAI являются Илон Маск и Сэм Альтман. Основные задачи организации — привлечение ученых, работающих в сфере ИИ, для совместной работы. Результаты исследований планируется сделать открытыми и доступными для всех желающих. По мнению основателей, все это поможет предупредить появление «злого» искусственного интеллекта. О такой угрозе много раз заявлял Маск.

16 июня 2016 года в рамках симпозиума 2016 Symposium on VLSI Technology and Circuits, прошедшего недавно в Гонолулу, группой специалистов факультета Электроники и Вычислительной техники (Department of Electrical and Computer Engineering) Калифорнийского Университета в Дэвисе был представлен действующий прототип чипа KiloCore, на кристалле которого уместилась тысяча независимых программируемых процессоров. Общее число транзисторов на кристалле чипа составило 621 миллион единиц, а максимально развиваемое быстродействие приблизилось к рекордной отметке 1.78 триллиона операций в секунду.

Сегодня вышел 47 рейтинг суперкомпьтеров мира Top500 в соответствии с тестом Linpack. В отличие от предыдущих 6 версий рейтинга, сменился лидер списка, на первое место вышла китайский суперкомпьютер Sunway TaihuLight (神威·太湖之光) с результатом в 93 петафлопса на тесте Linpack (теоретическая производительность 125,4 петафлопс). Его производительность примерно в 3 раза выше чем у предыдущего лидера списка, китайского Tianhe-2.



Новый суперкомпьютер разработан Национальным исследовательским центром параллельной вычислительной техники и технологий КНР (National Research Center of Parallel Computer Engineering & Technology). Размещена система в Национальном центре суперкомпьютеров в городе Уси провинции Цзянсу на востоке Китая.



В основе суперкомпьютера лежат новые китайские процессоры семейства ShenWei — SW26010 с оригинальной 64-битной RISC-архитектурой, предположительно изготовленные по технологии 28 нм. Каждый процессор оснащен 260 ядрами, работает на частоте 1.45 ГГц и имеет производительность 3.06 терафлопс.

Многогранность, проработанность и увлекательность сюжетной линии и мельчайших деталей игрового мира и действующих персонажей — все это способствуют тому, что аудитория поклонников популярных компьютерных игр исчисляется сегодня цифрами со множеством нулей. Но, оказывается, в некоторых аспектах идеи разработчиков компьютерных персонажей и их экипировки вполне могут выйти за рамки игрового сценария и даже лечь в основу разработки, которая будет служить людям в их трехмерной реальности. Подтверждение сказанному — новая линейка протезов рук от Open Bionics, выполненных в стиле героев культовой Deus Ex.

Проблема Булевых пифагоровых троек решена суперкомпьютером Stampede


Суперкомпьютер Stampede из Университета Техаса — Остин

Команда ученых объявила о получении решения математической проблемы Булевых пифагоровых троек. Решение получено при помощи суперкомпьютера Stampede Университета Техаса — Остин. Но его объем составляет 200 ТБ. Это столько, сколько занимали бы оцифрованные материалы Библиотеки Конгресса США. В сжатом состоянии доказательство занимает 68 ГБ. На разворачивание массива полученных данных и верификацию решения понадобится около 30000 часов машинного времени. Если же говорить о проверке решения человеком, но это попросту невозможно — всей жизни не хватит, чтобы выполнить такую работу без помощи компьютера.

Это уже не первое такое решение — сейчас довольно часто математически задачи (особенно в комбинаторике) решаются при помощи мощнейших компьютерных систем, поскольку человек такую работу выполнить попросту не в состоянии. Все бы хорошо, но человек не может проверить правильность решения, слишком большой объем работы. Предыдущий рекорд по объемности решения принадлежал 13 ГБ доказательству, опубликованному в 2014 году. 200 ТБ и вовсе из ряда вон выходящий случай.

Прямо сейчас в Кремниевой долине проходит GPU Technology Conference. Это важнейшее событие для всех тех, кто занимается технологиями параллельных вычислений, нейронными сетями и искусственным интеллектом. Текущий 2016 год особенный для этой конференции. То к чему готовились и шли долгое время именно сейчас приобретает законченные формы. Причем, как и предопределено развитием технологий, прорыв происходит сразу по всем направлениям:

• нейронные сети, построенные на обучении с подкреплением, берут следующую высоту после шахмат и побеждают человека в го, игру, которая превосходит шахматы по своей комбинаторной сложности;
• беспилотные автомобили проходят проверку на дорогах и доказывают свою состоятельность;
• платформы искусственного интеллекта от IBM, Amazon, Google и Microsoft готовы для интеграции в реальный мир;
• виртуальная и дополненная реальность уже реализованы и готовы к масштабному внедрению от Oculus, HTC, Sony и Samsung;
• решения на базе HPC (High Performance Computing) интегрируются практически повсеместно.

Пожалуй, главный из участников прорыва — это компания NVIDIA. Именно на ее железе работает большая часть всех революционных чудес.

Вчера NVIDIA провела презентацию, показала оборудование и озвучила идеи, которые будут определять ход компьютерной революции как минимум ближайший год. Наверняка об этом будет много новостей и обзоров. Мне довелось присутствовать на этом мероприятии, пересказывать его полностью я не буду, но попробую отметить те детали, которые особенно отложились в памяти.

Летом и осенью 2013 в газетах, «Гардиан», «Нью-Йорк Таймс» и «Нью-Йорк Пост», прочитал о пьесе Мэтта Чармана «Машина», рассказывающей о матче Каспаров — Deep Blue. Сейчас Мэтт Чарман прославился как автор (вместе с братьями Коэн) выдвинутого на премию «Оскар» 2016 оригинального сценария фильма Стивена Спилберга «Шпионский мост». Пьеса «Машина» – о драматичной эпической битве человека с гигантским компьютером – ставилась в Нью-Йорке в Park Avenue Armory. Спектакли проходили с 4 по 18 сентября 2013.
К 2013 я уже забыл и счет матча, и как он проходил: сам я не анализировал партии, дебютный репертуар у меня был другой, как теоретик я специализировался по другим началам. Но помнил точно о победе компьютера IBM. Журналисты трубили: Победа искусственного интеллекта над чемпионом мира по шахматам! Машина обыгрывает человека! Компьютер – суперстар! Веха в истории ИИ! Заглянув в Википедию, обнаружил, что матч закончился с перевесом компьютера только в одно очко 3.5-2.5, причем исход матча решился в последней шестой партии. Эта партия и примечания Википедии показались мне странными. Каспаров быстро проиграл, комментаторы Вики поставили три вопроса к его ходам 7…h6? 11...b5? и 16…Сc6?, и какие-то эксперты говорили, что вместо 8… Фe7 надо было сразу брать коня. Неужели чемпион мира сделал четыре ошибки за 18 ходов?