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如何评价神威太湖之光打败天河二号在超算 Top 500 榜单中登顶第一? 第1页

  

user avatar   sean-64-30 网友的相关建议: 
      

白天看到这个消息非常振奋,当即就去找导师汇报!

我:“中国造了一台新超算,100PFlops!”

导师的第一反应是:“功耗多少?”

我:“15MW”

导师:“Holy sh*t!”

我:“他们没用 Intel 的芯片。”

导师:“oh that makes sense”

我也不是黑 Intel,但实在是x86架构的历史包袱太重了,想要实现 性能/功耗比的重大提升,这是一个迈不过去的坎。 我在

如何看待 19 岁少年想做出在目前 Intel 同等计算性能下降低 80% 功耗的全新电路系统芯片? - Sean 的回答

这个回答中就提到过,Rex Computing 的人在做的事之一就是砍掉Cache,用 Scratch Pad Memory 取而代之。而在太湖之光的众核架构中的大量 Slave core里面,采用了同样的思路,只保留了instruction cache。data cache用Scratch Pad Memory代替,避免了众核情况下的cache coherence带来的大量性能和功耗浪费。(Master core 里面有正常的Cache),我觉得这是太湖之光实现高性能/功耗比的一个重要原因。 而且Slave core只支持user mode,于是我猜测它在TLB上面应该也有精简。但目前 SW26010 芯片还没有详细的文档资料,所以这点我也只能猜测。

至于采用众核架构,可以说是大势所趋,美帝一些新的系统用的也是Intel的众核Knights Landing芯片,据说性能也很不错。

至于指令集,Jack Dongarra在他的报告里特意强调和Alpha的指令集没有关系,所以哪怕神威前几代芯片和Alpha 有渊源,但这次应该真没有。。

然后更令我惊喜的是不光系统搭起来跑了Linpack,而且还有三项应用入围了Gordon Bell奖的最终名单 (这个算是超算界最厉害的奖了)。充分说明太湖之光已经形成战斗力了啊!

最后冷静下来谈一谈不足之处: HPCG的跑分。为什么HPCG跑分重要?因为它比Linpack更接近真实应用的场景,更能体现出内存系统的瓶颈。用一个汽车的比喻来讲,Linpack的跑分更像是汽车的百米加速指标,而HPCG更像是到真实的赛道上去跑——这时候就不光是加大马力就能行的了,操控性等其他因素也很重要。

太湖之光在HPCG的测试下只达到了它0.3%的峰值性能,总的算下来还不如天河二号。说明其在 memory 和 network 的性能上存在很大的瓶颈。这其实还是挺不乐观的。

最最后还是不要掉以轻心,美帝这边正在奔着exa-scale (1000 Pflops) 努力,计划在2023年拿出性能达到exa-scale,功耗小于20MW 的超算。(美帝目前没有建造类似天河二的系统很大程度上是因为功耗的限制,放眼望去基本都是10MW 以下的) 眼前就有GPU带来的变革,DARPA 为此也投资了不少黑科技的项目, 而且这个新闻一出,估计跟国会要钱更容易了…… 革命尚未成功,同志仍需努力啊!


user avatar   li-fa-56-27 网友的相关建议: 
      

w作为前HPC从业只能说江南所很强,用落后两代的工艺造出跟英特尔下代众核相当的产品,还比英特尔先投入应用

修改:

看到楼下貌似喷子回复出现,特此针对喷点补充一下:

1)中国无论天河-1还是天河-2现在都是满负荷运转,根本没有闲置问题,天河1不说了,现在用得排队,天河2的国防科大自己想测试下节点都经常没资源,所谓天河-2上利用效率不高也是相对于去目的的,把资源满负荷当然容易,以前跟袁学峰教授合作过,这么说吧,人家所谓利用不充分是说重大科研课题放在天河-2上的没他们期望的比例高,至于金融类动漫类低层次的应用,人家根本没把它们当正经应用(这类应用由于门槛低,并行度高,很容易占用大量计算资源),国防科大和广州天河的袁教授期望的是天河-2在国家重大专项等高层次应用上更多做出贡献,比如核物理,流体力学等代表超算顶尖水平的应用更多(这也是天河-3继续获得国家拨款的主要依据,国家一点都不傻),这当然有一定难度,因为天河-2是异构计算机,想充分利用这些资源,代码几乎都得重写,实际上,在美国TITAN上由于用了GPU, 这类应用推进的也不怎么样。

2)以我在HPC工作接触的情况来看,江南所这个超算完全不用担心上述问题,因为江南所是军方背景,他们搞得计算机一个主要应用就是核物理仿真,中国在核物理仿真方面几乎全部代码都是自主搞得,而且很多代码都是针对江南所的计算硬件专门设计的,编译器加速库等生态系统一应俱全,因此这些在天河-2上遇到的问题,反而在神威上可能不是太大问题,一个例子就是神威超算刚上线,一个核物理仿真在神威上就取得了40P的惊人效率,并且有三个应用已经入围超算应用国际大奖评选了(效率3占到理论峰值多30%的超算应用是惊人的,实际上写过程序的都知道,别说超算,即便多核计算机,一般的应用能达到系统浮点峰值30%都是挺不错了)。

当然相应的,神威上部署民用应用,比如金融/动漫渲染之类低层次应用,反而难度会大一些,基本上代码得重写或者大改,但是对这种层次的超算,这些低水平应用本来就不是重点。

3)有个号称做HPC的从业者在本贴居然吐槽这超算是浪费钱,不如把它拆成工作站给大家?说这话还号称自己搞过超算,是民科超算吗?

对很多核物理和流体,计算电磁学等高端计算来讲,现在超算不是能力太强,是太弱,因此只能千方百计地降低计算复杂度+各种简化,实际上即便是天河-2,做流体的直接数值模拟,也根本达不到可用的尺度,这里居然“超算从业人员”吐槽超算没用不如工作站,他搞的超算应用是“算盘”的算吗?


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稍微多说两句。

其实华人在海外,尤其是欧美社会遇到的很大的一个问题是意识不到种族的重要性。近代以前,中国基本都是处于一个“国家=天下”的状态。这就导致了很多中国人在面对近现代以威斯特法伦体系为基准形成的“民族国家”没有形成一个明确概念,因而在欧美,尤其是在北美(USA/Canada)这种移民国家里生活的时候政治上十分受挫。

不管你承认也好,否认也罢,一个人在美国的社会认定更多地来自于一个人的种族(race)而非阶级(class).以我们最关心的教育为例:大学录取会很大程度上根据你的种族来决定录取标准,而不是社会阶层,更不是政治倾向。不管家境如何,只要你是亚裔,那么你就有大概率碰到录取标准的歧视问题。

在这个前提下,任何一个有智商的人都能够看出来:在美国这个大背景下,在争取自身(个人/族群)权益的过程中,种族的优先级是排在最前面的,其次才是政治倾向和意识形态。因为大多数情况下你在填表的时候,不会让你选你是conservative还是liberal,只会让你选你是“white",“Asian”还是“Hispanic”. 而事实上,只要一个族群能够意识到美国社会种族优先的前提下,内部的政治光谱不仅不是问题,反而是优势,一个很好的例子就是犹太人。

犹太人在美国有多成功想必不用多说。但是犹太人并没有把自己局限在左翼或者右翼,而是通过在不同政治光谱上的发展,成功的让自己的种族在美国取得优势。说右翼,犹太人里面的一大票银行家企业家大家也有所耳闻;说左翼,犹太人中的囧叔,主持界传奇larry king,喜欢谈笑风生的华莱士等等都是业界传奇。这样他们右手掌控了经济和政治力量,左手掌控了舆论和传媒的力量,最终让族群取得成功。可见,以族群利益为先,则族内各个政见派系均受益;以政见利益为先,则族群分崩离析。

反观以叫兽为首的旧华“精英社会活动家“是怎么做的呢?不仅不去积极组织和联络真正能起到作用的政治基本盘(一个越来越壮大的华人群体),反而主动地去做出例如:损害自己族群的利益以换取一小撮外部政治利益(SCA5),试图不断的分裂族群内部力量(亚裔内部细分法案)等等赤裸裸乃至荒唐可笑的背叛种族利益的行为。这种叫兽,如果不是脑子进了水,那就只能是因为政治觉悟和政治水平实在太差,吃枣药丸


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断脊之犬,狺狺狂吠。 一开始看到这篇文章我特别震惊,不单单是文章内容,更重要的作者身份:美国百人会会长及首个法学院院长?这样的人竟然说出如此粗鄙之语?不过回想一下,这倒是解决了我一直以来的疑问。

作为一个在美国各个领域都有杰出贡献的种族,作为一个平均收入和学历都远超平均线的种族,作为一个贡献了马友友,关颖珊,刘玉玲等杰出人才的种族,为什么美国华人的政治地位如此的低下?为什么华人的权益总是受到系统性的侵害和歧视?最重要的是,为什么华人,尤其是旧华人及其后代的自我认同和民族荣誉感低到令人发指?现在看来,这些旧华人中的“精英”“社会活动家”政治水准低到不堪占了很大一部分原因

其实在美国待过一段时间的人都明白,各个族群之间有竞争,有合作,也有斗争。但得到尊敬的条件只有一个:拥有力量。这个力量可以是经济力量,可以是知识力量,当然也可以是政治力量。所以这次大选华人主动出击,参与助选的行为我是非常认同的:重要的不是你站在哪一条队,而是展现能够左右选战结果的政治力量,这才是华人赖以发展的基础。相反,任何一种任凭意识形态洗脑而站队的行为都是政治水准低下的弱智行径。

其实稍微看了看叫兽的个人经历,未免有些可怜他。作为一个数次试图否认和摆脱自己华人身份的“社会活动家”,他的“习得性无助”十有八九也是在成长的过程中一步一步建立起来的。在中国崛起,新华人一步步向前的大背景下,他就像一头曾经被锁链拴住的幼象,完全没有意识到力量的对比总是会转化的,而华人政治家真正的基本盘只有自己。在这种情况下,旧华人的社会认知,一种貌似平等实则歧视的社会认知,只会进一步地被抛弃,最终由新华人引领实现真正的社会平等。旧华人畏畏缩缩的活了一百多年,却连美国这个国家的一点基本精神都没有学到,而这些分明写的很清楚:The land of the free and the home of the brave.

毕竟,大清都亡了,也请你们这些遗老遗少们滚回历史的尘埃里吧。 -------------------

原答案

这个所谓教授才真是把“歧视”二字阐释的淋漓尽致。


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稍微多说两句。

其实华人在海外,尤其是欧美社会遇到的很大的一个问题是意识不到种族的重要性。近代以前,中国基本都是处于一个“国家=天下”的状态。这就导致了很多中国人在面对近现代以威斯特法伦体系为基准形成的“民族国家”没有形成一个明确概念,因而在欧美,尤其是在北美(USA/Canada)这种移民国家里生活的时候政治上十分受挫。

不管你承认也好,否认也罢,一个人在美国的社会认定更多地来自于一个人的种族(race)而非阶级(class).以我们最关心的教育为例:大学录取会很大程度上根据你的种族来决定录取标准,而不是社会阶层,更不是政治倾向。不管家境如何,只要你是亚裔,那么你就有大概率碰到录取标准的歧视问题。

在这个前提下,任何一个有智商的人都能够看出来:在美国这个大背景下,在争取自身(个人/族群)权益的过程中,种族的优先级是排在最前面的,其次才是政治倾向和意识形态。因为大多数情况下你在填表的时候,不会让你选你是conservative还是liberal,只会让你选你是“white",“Asian”还是“Hispanic”. 而事实上,只要一个族群能够意识到美国社会种族优先的前提下,内部的政治光谱不仅不是问题,反而是优势,一个很好的例子就是犹太人。

犹太人在美国有多成功想必不用多说。但是犹太人并没有把自己局限在左翼或者右翼,而是通过在不同政治光谱上的发展,成功的让自己的种族在美国取得优势。说右翼,犹太人里面的一大票银行家企业家大家也有所耳闻;说左翼,犹太人中的囧叔,主持界传奇larry king,喜欢谈笑风生的华莱士等等都是业界传奇。这样他们右手掌控了经济和政治力量,左手掌控了舆论和传媒的力量,最终让族群取得成功。可见,以族群利益为先,则族内各个政见派系均受益;以政见利益为先,则族群分崩离析。

反观以叫兽为首的旧华“精英社会活动家“是怎么做的呢?不仅不去积极组织和联络真正能起到作用的政治基本盘(一个越来越壮大的华人群体),反而主动地去做出例如:损害自己族群的利益以换取一小撮外部政治利益(SCA5),试图不断的分裂族群内部力量(亚裔内部细分法案)等等赤裸裸乃至荒唐可笑的背叛种族利益的行为。这种叫兽,如果不是脑子进了水,那就只能是因为政治觉悟和政治水平实在太差,吃枣药丸


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断脊之犬,狺狺狂吠。 一开始看到这篇文章我特别震惊,不单单是文章内容,更重要的作者身份:美国百人会会长及首个法学院院长?这样的人竟然说出如此粗鄙之语?不过回想一下,这倒是解决了我一直以来的疑问。

作为一个在美国各个领域都有杰出贡献的种族,作为一个平均收入和学历都远超平均线的种族,作为一个贡献了马友友,关颖珊,刘玉玲等杰出人才的种族,为什么美国华人的政治地位如此的低下?为什么华人的权益总是受到系统性的侵害和歧视?最重要的是,为什么华人,尤其是旧华人及其后代的自我认同和民族荣誉感低到令人发指?现在看来,这些旧华人中的“精英”“社会活动家”政治水准低到不堪占了很大一部分原因

其实在美国待过一段时间的人都明白,各个族群之间有竞争,有合作,也有斗争。但得到尊敬的条件只有一个:拥有力量。这个力量可以是经济力量,可以是知识力量,当然也可以是政治力量。所以这次大选华人主动出击,参与助选的行为我是非常认同的:重要的不是你站在哪一条队,而是展现能够左右选战结果的政治力量,这才是华人赖以发展的基础。相反,任何一种任凭意识形态洗脑而站队的行为都是政治水准低下的弱智行径。

其实稍微看了看叫兽的个人经历,未免有些可怜他。作为一个数次试图否认和摆脱自己华人身份的“社会活动家”,他的“习得性无助”十有八九也是在成长的过程中一步一步建立起来的。在中国崛起,新华人一步步向前的大背景下,他就像一头曾经被锁链拴住的幼象,完全没有意识到力量的对比总是会转化的,而华人政治家真正的基本盘只有自己。在这种情况下,旧华人的社会认知,一种貌似平等实则歧视的社会认知,只会进一步地被抛弃,最终由新华人引领实现真正的社会平等。旧华人畏畏缩缩的活了一百多年,却连美国这个国家的一点基本精神都没有学到,而这些分明写的很清楚:The land of the free and the home of the brave.

毕竟,大清都亡了,也请你们这些遗老遗少们滚回历史的尘埃里吧。 -------------------

原答案

这个所谓教授才真是把“歧视”二字阐释的淋漓尽致。




  

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