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台灣設計製作的超級電腦 来自维基百科,自由的百科全书
台灣杉三號(英語:Taiwania 3)是台灣自行獨立製造的超級電腦之一[1][2][3][4][5][6][7][8],位於國家實驗研究院的國家高速網路與計算中心(NCHC)[9] 。它內部總計含有 50,400 核心包含在 900 個節點之中[10][11],用 Intel Xeon Platinum 8280 2.4 GHz CPU (28 Cores / CPU ) [11][12] 並使用 CentOS 作為作業系統[13]。它是超級電腦的大眾使用版本,民眾得以在申請後計價使用[14][15]。在獲得台灣國家高速網路與計算中心的許可後,目前開放給科學家和更多人進行特定的合法研究[10][16][17][11][18]。這是 Taiwania 系列的第三台超級電腦。它使用 CentOS x86_64 7.8 作為作業系統,使用Slurm工作排程工具作為工作流管理器,以確保更好的效能和更低的成本。此機器使用 InfiniBand HDR100 100 Gbit/s 高速光纖進行連接,以確保超級電腦得以發揮更好的效能。他的每節點主記憶體容量為 1,924 GB。每個節點目前有兩個 Intel Xeon 白金 8280 2.4 GHz CPU 於每個節點內(28 核/ CPU )。整體整合完的計算能力為 2.7 PFLOPS[19]。由於 COVID-19 帶來的急迫的高度運算需要,它於 2020 年 11 月提前投入正式使用[20][17][21]。它日前在 2021 年 6 月[13]的TOP500名單中排名第 227 位,在全球超級電腦綠色 500 名的名單中排名第 80 位[22]。它由台灣廣達電腦公司、台灣固網和華碩雲聯合於台灣本地製造。[13][16][23][24][25]
這台超級電腦的 R 最大值為 2297.6 TFLOPS,R 峰值為 4,354.6 TFLOPS[13],Nmax 為 4,354,560[13],成本為 563.85 千瓦。[13]外殼主要由華碩雲端服務設計製造[11][17][21],擁有超級電腦機房和儲存裝置外殼的建造經驗[26];硬體由主要生產伺服器的廣達電腦提供。
下面列出了硬體詳細資訊(所有資料均根據 TOP500和 NCHC):
硬體基本使用:QuantaPlex T42D-2U(4節點)密集主記憶體多節點計算伺服器
速度詳情如下。
Taiwania 系列一直以來都可以通過 iService 訪問,並根據他們要求的時間和 CPU 和 GPU 付費。
Seqalu 電影是與台灣國網提供的服務TWCC合作拍攝的。 TWCC 包含了Taiwania超級電腦系列提供的超級類比計算資源。 Taiwania 3 是該片的資源提供者之一。台灣國家高速網路與計算中心的程式設計師設計了用於類比箭和槍射擊的演算法。
Taiwania 3 是一台旨在幫助生物醫學發展的超級電腦[34]。Taiwania 3 超級電腦旨在幫助科學家找到應對 COVID-19 大流行的解決方案[35][36][37]。它還與台灣生物實驗室及其資料庫相連。實驗室必須達到一定的標準限制才能與這個超級電腦資料處理系統建立聯絡。[38]
Taiwania 3 Supercomputer 是一款基於 CPU 的超級電腦,擁有約五萬顆 Intel Xeon CPU 核心。這台超級電腦使用 Linux 作為作業系統,就像任何其他TOP500超級電腦一樣。有關超級電腦架構的更多資訊,請訪問此處。
Taiwania 系列是 21 世紀台灣製造的超級電腦家族。
台灣杉二號超級電腦,也是台灣國家高速網路與計算中心製造的 GPU 機器,具有 9 Peta FLOPS 的能力,比 Taiwania 3 的 2.2 ~ 2.7 Peta FLOPS 高近 4 倍(主要使用 CPU,就像 Taiwania 1一樣)。台灣杉 2 和 3 的主要區別在於主要的計算機和目標。Taiwania 2 是GPU機器學習使用的超級電腦,而 Taiwania 3 是用於一般科學研究的CPU計算裝置。他們從底質上的設計和需求都非常不同。
與 Taiwania 2相比,Taiwania 3 與 Taiwania 1 超級電腦更加相似。它們都使用CPU架構,並且都對公眾更加開放(2021 年 8 月)。這兩台超級電腦都使用 Intel CPU 來執行計算。它們的主要區別在於兩台超級電腦的容量和晶片與處理器的世代[51]。這三台超級電腦目前都是 iService 系統的一部分,也是 TWCC 計算系統之主體。
Taiwania 3 是台灣製造的 CPU 超級電腦。根據台灣國家高速網路與計算中心的資料,它的總運算容量為 2.2 Peta FLOPS 。它是 21 世紀的 HPC,這意味著它使用「多工處理」的架構來執行高效能計算。除了使用 NVIDIA GPU 來提升容量之外,該系統還使用 Intel Xeon CPU 進行計算,使其更接近於我們的日常生活編程(但仍然有點兒不同)。由於使用CPU,機器學習的整體運算能力不如 NVIDIA GPU 機器學習系統。[52][53][54][55]
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