Supercomputing
Cos'è il supercomputing?
Il supercomputing risolve in modo efficiente problemi estremamente complessi o a uso intensivo di dati, concentrando la potenza di elaborazione di più computer paralleli.
Come funziona il supercomputing?
Il termine "supercomputing" si riferisce all’elaborazione di problemi estremamente complessi o che richiedono ingenti quantità di dati facendo ricorso alle risorse di elaborazione concentrate di più computer che operano in parallelo (vale a dire un "supercomputer"). Il supercomputing implica che un sistema lavori alle massime prestazioni potenziali di ogni computer, generalmente misurate in Petaflop. Alcuni casi d’uso tipici sono la meteorologia, l’energia, le life sciences e la produzione.
A cosa serve il supercomputing?
Il supercomputing consente attività di risoluzione dei problemi e di analisi dei dati che risulterebbero impossibili o richiederebbero quantità eccessive di tempo o denaro con i computer normali, per esempio i calcoli fluidodinamici. Oggi, i Big Data sono uno caso d’uso interessante. Un supercomputer è in grado di scoprire informazioni in enormi quantità di dati altrimenti impenetrabili. L’High Performance Computing (HPC) è una valida alternativa, che consente di concentrare l’utilizzo delle risorse di elaborazione sui problemi di analisi dati, senza i costi di un supercomputer vero e proprio.
Supercomputing e AI
Il supercomputing e l’AI sono strettamente correlati, dato che i supercomputer generalmente supportano la ricerca e le applicazioni AI. Qui di seguito è riportata una panoramica di come il supercomputing e l’AI sono collegati:
- I supercomputer sono necessari per simulazioni e modellazioni complesse, utili per le ricerche scientifiche e l’intelligenza artificiale (AI). Gli ambienti simulati possono essere utilizzati per addestrare i modelli di AI in situazioni in cui ottenere dati reali può essere costoso o impraticabile. Ad esempio, per l’addestramento virtuale dei veicoli a guida autonoma vengono utilizzati i simulatori.
- Per il funzionamento dei sistemi AI, spesso è necessario elaborare enormi set di dati. I supercomputer sono in grado di elaborare enormi quantità di dati per l’addestramento dei modelli, le previsioni e le informazioni da set di dati di grandi dimensioni.
- L’AI è in grado di valutare e comprendere i record dei supercomputer per la ricerca scientifica. Questo contribuisce a migliorare gli studi in settori quali la genetica, la modellazione climatica e l’astrofisica.
- I supercomputer vengono utilizzati nello sviluppo dei farmaci e nella sanità per la modellazione delle interazioni molecolari e lo sviluppo di potenziali farmaci. L’uso dei sistemi di AI per esaminare queste simulazioni accelera lo sviluppo di farmaci. L’imaging medico può trarre vantaggio dall’AI e i supercomputer sono in grado di elaborare i dati medici.
- I supercomputer possono migliorare i modelli AI di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per i grandi corpora di testo, la traduzione automatica e l’analisi del sentiment. I modelli di trasformatori GPT vengono addestrati sui supercomputer.
- I cluster di supercomputing vengono utilizzati dai ricercatori AI per testare i progetti dei modelli, gli iperparametri e i set di dati. Possono migliorare i modelli AI e ottimizzarne le funzionalità.
- I supercomputer consentono le applicazioni AI in tempo reale come le auto a guida autonoma e la robotica, che richiedono elaborazione a bassa latenza e una grande capacità di elaborazione.
- Alcune applicazioni AI traggono vantaggio da una combinazione di algoritmi AI e di machine learning: il supercomputing può essere utilizzato per migliorare e integrare questi sistemi ibridi.
- I supercomputer supportano la ricerca e le applicazioni basate sull’AI in diversi settori fornendo le risorse di elaborazione necessarie per addestrare ed eseguire i modelli di intelligenza artificiale. La partnership tra questi due domini fa progredire la tecnologia AI e le sue applicazioni.
Supercomputing e HPC
La storia del supercomputing è un percorso affascinante che copre diversi decenni. I supercomputer hanno un ruolo centrale nella ricerca scientifica, nell’ingegneria e nella risoluzione di problemi complessi. Qui di seguito una breve panoramica della storia del supercomputing:
- I primi dispositivi (anni '30 e '40): il percorso è partito dai dispositivi meccanici ed elettrici come gli analizzatori differenziali di Vannevar Bush, utilizzati per risolvere le equazioni.
- ENIAC (anni '40): l’Electronic Numerical Integrator and Computer della University of Pennsylvania segna i primi progressi dell’elaborazione elettronica.
- Cray-1 (anni '70): Cray-1 diventa un supercomputer iconico, noto per la velocità e le innovazioni nel raffreddamento, come simbolo del supercomputing.
- Elaborazione parallela e vettoriale (anni '80): i supercomputer vettoriali come Cray-2 and Cray X-MP, oltre all’elaborazione parallela, hanno accelerato le simulazioni scientifiche.
- MPP ed elaborazione distribuita (anni '90): l’elaborazione parallela massiva (MPP) e distribuita offrono soluzioni parallele potenti a problemi complessi.
- High-Performance Computing (HPC) (anni 2000): reti e cluster HPC, computer standard interconnessi per una scalabilità a costi contenuti.
- L’era di Top500 (dagli anni 2000 a oggi): l’elenco Top500 classifica i supercomputer utilizzati per la ricerca scientifica, la modellazione climatica e altro ancora.
- Exascale computing (anni 2020 e oltre): le attività continue in tutto il mondo puntano alla realizzazione dell’exascale computing per diverse applicazioni, tra cui la modellazione climatica e la ricerca farmacologica.
La storia del supercomputing riflette una ricerca incessante di macchine sempre più veloci e potenti per affrontare problemi complessi. Attualmente sono strumenti fondamentali in diversi campi che consentono scoperte e innovazioni rivoluzionarie.
Storia del supercomputing
La storia del supercomputing è un percorso affascinante che copre diversi decenni. I supercomputer hanno un ruolo centrale nella ricerca scientifica, nell’ingegneria e nella risoluzione di problemi complessi. Qui di seguito una breve panoramica della storia del supercomputing:
- I primi dispositivi (anni '30 e '40): il percorso è partito dai dispositivi meccanici ed elettrici come gli analizzatori differenziali di Vannevar Bush, utilizzati per risolvere le equazioni.
- ENIAC (anni '40): l’Electronic Numerical Integrator and Computer della University of Pennsylvania segna i primi progressi dell’elaborazione elettronica.
- Cray-1 (anni '70): Cray-1 diventa un supercomputer iconico, noto per la velocità e le innovazioni nel raffreddamento, come simbolo del supercomputing.
- Elaborazione parallela e vettoriale (anni '80): i supercomputer vettoriali come Cray-2 and Cray X-MP, oltre all’elaborazione parallela, hanno accelerato le simulazioni scientifiche.
- MPP ed elaborazione distribuita (anni '90): l’elaborazione parallela massiva (MPP) e distribuita offrono soluzioni parallele potenti a problemi complessi.
- High-Performance Computing (HPC) (anni 2000): reti e cluster HPC, computer standard interconnessi per una scalabilità a costi contenuti.
- L’era di Top500 (dagli anni 2000 a oggi): l’elenco Top500 classifica i supercomputer utilizzati per la ricerca scientifica, la modellazione climatica e altro ancora.
- Exascale computing (anni 2020 e oltre): le attività continue in tutto il mondo puntano alla realizzazione dell’exascale computing per diverse applicazioni, tra cui la modellazione climatica e la ricerca farmacologica.
La storia del supercomputing riflette una ricerca incessante di macchine sempre più veloci e potenti per affrontare problemi complessi. Attualmente sono strumenti fondamentali in diversi campi che consentono scoperte e innovazioni rivoluzionarie.
HPE e il supercomputing
Hewlett Packard Enterprise (HPE) è uno dei più importanti fornitori di soluzioni di supercomputing e HPC per organizzazioni, istituti di ricerca e agenzie governative. Gli aspetti chiave:
- Supercomputer HPE: sistemi potenti progettati per applicazioni ad alta intensità di dati come la ricerca scientifica e le simulazioni climatiche.
- Cluster HPC: cluster di server ad alte prestazioni per le simulazioni scientifiche e l’analisi dei dati.
- Integrazione AI: integrazione di hardware e software ottimizzati per l’AI per i carichi di lavoro AI all’interno degli ambienti HPC.
- Elaborazione parallela: gestione efficace dell’elaborazione parallela.
- Soluzioni per lo storage: storage ad alte prestazioni per i grandi volumi di dati delle simulazioni. HPE offre servizi, partnership e pone l’accento sull’efficienza energetica e la sostenibilità contribuendo ai progressi dell’High Performance Computing.
HPE propone una gamma di soluzioni e risorse per supercomputing, intelligenza artificiale (AI) e High Performance Computing (HPC).
- HPE Cray XD2000 è un sistema HPC progettato per carichi di lavoro complessi e a uso intensivo di dati.
- HPE GreenLake for Large Language Models è un servizio cloud che offre accesso flessibile on demand alle risorse per i large language model utilizzati nell’elaborazione del linguaggio naturale e nell’AI.
Ulteriori informazioni sui supercomputer exascale HPE Cray, progettati per attività di supercomputing e HPC.