Компьютер со 128 ядрами победил суперкомпьютер с 7,63 млн. ядер

Суперкомпьютер использует много ядер для одновременного выполнения многих вычислительных задач. Но при обработке проблемы, связанной с графом, вычисление в ядре часто зависит от результата другого. Большую часть времени ядрам приходилось либо ждать, либо повторять вычисления с новыми результатами от другого ядра.

Японский суперкомпьютер Fugaku с 7 630 848 ядрами, который до июня 2021 был самым мощным в мире, оказался медленнее, чем компьютер DepGraph со 128 ядрами. Последний собрали китайские студенты для своего тестового проекта. DepGraph оказался почти вдвое быстрее Fugaku в запущенной студентами задаче.

DepGraph Supernode стартовал как обучающий проект в Университете науки и техники Huazhong в Ухане.

Согласно ежегодному рейтингу Graph500, опубликованному Международной конференцией по суперкомпьютерам, DepGraph был почти вдвое быстрее Fugaku в решении проблемы кратчайшего пути из одного источника (SSSP) — сложной проблемы с графом, влияющей на производительность искусственного интеллекта в широком диапазоне секторов.

Математики часто использовали графы для описания отношений. Простейший граф может содержать всего две точки с линией между ними. Более сложные графы применялись во многих сферах, таких как финансовые рынки с большим количеством компаний, находящихся на бирже, глобальные платформы социальных сетей или военные игры.

Искусственный интеллект может выявить скрытые связи или выявить закономерность эволюции в сложном, постоянно меняющемся графе.

Но процесс обучения обычно предполагает большое количество расчетов. Даже некоторые, казалось бы, простые задачи, такие как поиск кратчайшего пути между двумя точками, представляют огромный вызов для компьютеров.

Команда из Уханя заявила, что обнаружила проблему узкого места, которая может оказать серьезное влияние на работу компьютеров такого типа.

Суперкомпьютер использует много ядер для одновременного выполнения многих вычислительных задач. Но при обработке проблемы, связанной с графом, вычисление в ядре часто зависит от результата другого. Большую часть времени ядрам приходилось либо ждать, либо повторять вычисления с новыми результатами от другого ядра.

Машина DepGraph решила проблему с помощью новой структуры и программного обеспечения, которые могли бы довести производительность каждого ядра до предела, снизив хаос, вызванный зависимостью.

НАПИСАТИ ВІДПОВІДЬ

Коментуйте, будь-ласка!
Будь ласка введіть ваше ім'я