Представлен самый быстрый в мире суперкомпьютер с вычислительной мощностью 4 экзафлопс

Группа G42, технологический холдинг из Абу-Даби, представила самый быстрый в мире суперкомпьютер Condor Galaxy-1 (CG-1), способный обрабатывать четыре экзафлопса данных. Суперкомпьютер расположен в Санта-Кларе, штат Калифорния, и управляется американской компанией Cerebras, специализирующейся на искусственном интеллекте.


Экзафлопс — единица измерения производительности суперкомпьютера, которая означает один квинтиллион (10 18) операций с плавающей запятой в секунду. Операции с плавающей запятой используются для научных вычислений, требующих высокой точности. Например, в 2021 году суперкомпьютер Tesla достиг 1,8 экзафлопса.

Суперкомпьютер CG-1 создан специально для обучения очень больших моделей искусственного интеллекта, которые могут решать различные задачи в области естественного языка, компьютерного зрения, генерации текста и других. Такие модели требуют огромных объемов данных и вычислительных ресурсов, которые недоступны для большинства компаний и организаций.

Суперкомпьютер CG-1 оснащен 54 миллионами ядер и 41 терабайтом памяти. Он состоит из 64 узлов, каждый из которых содержит один чип Cerebras Wafer-Scale Engine (WSE) — самый большой и быстрый процессор для искусственного интеллекта в мире. Чип WSE имеет размер около 46 см в диаметре и занимает целый кремниевый кристалл. Для сравнения, обычные процессоры занимают площадь не более нескольких квадратных сантиметров.

Суперкомпьютер CG-1 является первым в серии из девяти суперкомпьютеров, которые будут построены и эксплуатироваться в рамках стратегического партнерства между Cerebras и G42. По завершении в 2024 году девять связанных суперкомпьютеров будут иметь 36 экзафлопсов вычислительной мощности для искусственного интеллекта, что сделает их одним из самых мощных облачных суперкомпьютеров в мире.

Суперкомпьютер CG-1 позволит G42 и другим пользователям обучать и использовать новые модели искусственного интеллекта, которые могут превзойти существующие по качеству и скорости. Кроме того, такие модели могут сочетать разные виды информации и перцепции, что открывает новые возможности для приложений, которые трудно даже представить сейчас.