Китайские ученые с помощью оптимизации программного обеспечения, разработанных собственными силами графических процессоров для суперкомпьютеров, достигли почти десятикратного прироста производительности по сравнению с передовыми системами на базе Nvidia.
Как пишет газета South China Morning Post, специалисты из Государственной ключевой лаборатории гидрологии в Нанкине обнаружили, что ключевым моментом в работе процессоров стала оптимизация передачи данных и координации задач между узлами. Использование меньшего числа узлов и эффективная передача данных дали возможность минимизировать потери производительности, которые возникают при параллельных вычислениях.
Специалисты смоделировали процесс наводнения на водохранилище в провинции Шаньдун. Применив 200 вычислительных узлов и 800 графических процессоров, исследователи провели моделирование всего за три минуты, что дало прирост производительности более чем в 160 раз.
Источник: Naked Science
Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter. Можете написать лучше? Мы всегда рады новым авторам.
Статьи и новости о нейросетях и искусственном интеллекте, просто и понятно о сложных технологиях. Освещает современные тенденции, объясняет, как работают ИИ-системы, и показывает, каким образом нейросети меняют различные сферы жизни. Регулярно собирает подборки и топы полезных нейросетей, тщательно отбирая актуальные инструменты и сервисы, которые могут существенно упростить рабочие и повседневные задачи. В своих подборках делится описаниями возможностей каждой нейросети, а также рекомендациями по их применению, чтобы помочь читателям быстро разобраться в новых технологиях и использовать их с максимальной пользой.
Социальные сети автора:
Сообщить об опечатке
Текст, который будет отправлен нашим редакторам: