Las supercomputadoras más rápidas del mundo 2020

Cada seis meses, sale una nueva lista de las 500 supercomputadoras más rápidas del mundo. Una noticia notable es que se han alcanzado más de 30 petaflops por, 3 veces la potencia, se agregaron 10 petaflops por año.

Por quinta vez consecutiva, Tianhe-2, una supercomputadora informada por 290 millones de dólares desarrollada por la Universidad Nacional de Tecnología de Defensa de China, ha mantenido su posición como el sistema número 1 del mundo, según la 45a edición de la lista TOP500 semestral del Las supercomputadoras más potentes del mundo. Tianhe-2, que significa Vía Láctea-2, encabezó la lista con un rendimiento de 33.86 petaflop / s (miles de millones de cálculos por segundo) en el punto de referencia de Linpack.

10. Vulcan
La misteriosa supercomputadora del gobierno de EE. UU. Que ocupó este lugar el año pasado ha caído de la lista, para ser reemplazada por la número 9 del año pasado, una supercomputadora del gobierno de EE. UU. Menos misteriosa llamada Vulcan. Ubicado en el Laboratorio Nacional Lawrence Livermore, Vulcan está parcialmente abierto al público, que puede alquilar ciclos de procesador para fines de investigación o negocios.

9. JUQUEEN
JUQUEEN, con sede en Alemania, es una de las dos entradas europeas en esta edición de la lista top500, impulsando el trabajo del Centro de Investigación Jülich en simulación científica en áreas de biología a la investigación energética y climática.

8. Estampida
La Stampede de la Universidad de Texas es la única entrada construida por Dell en la lista más reciente, y es la supercomputadora académica más poderosa de los EE. UU., Con una marca de 5.16 petaflop. Se utiliza para mejorar las imágenes de tumores cerebrales, investigar nuevos tipos de biocombustibles y estudiar terremotos y cambio climático, entre muchas otras cosas.

7. Shaheen II
El único nuevo participante en esta lista de los mejores 500, Shaheen II es también la primera supercomputadora de Arabia Saudita (o, de hecho, de Medio Oriente en su conjunto) en alcanzar el top 10. Ubicado en la Universidad de Ciencia y Tecnología Rey Abdullah al norte de Jeddah, Shaheen significa “halcón peregrino” en árabe y está diseñado para apoyar la investigación científica y académica en KAUST.

6. Piz Daint
El Centro Nacional de Supercomputación de Suiza opera la segunda de las dos máquinas europeas en el último top 10, Piz Daint. Llamada así por un pico alpino cercano, Piz Daint se utiliza para la investigación de HPC, como un recurso informático para proyectos nacionales e internacionales, e incluso como una plataforma de meteorología para MeteoSwiss.

5. Mira
Mira, del Laboratorio Nacional de Argonne, es la tercera supercomputadora más poderosa de los EE. UU. Y se encuentra entre las más eficientes energéticamente de la lista, empatando con su primo más grande Sequoia (No. 3) por el más verde entre los primeros 5, a 2176.58 megaflops por vatio .

4. Computadora K
Uno de los miembros más antiguos de los 10 principales, K Computer de Fujitsu opera en el Instituto Avanzado de Ciencia Computacional de Japón, ejecutando simulaciones para pronósticos del clima, investigación farmacológica, ciencia espacial y más.

3. Sequoia
Sequoia, en el Laboratorio Nacional Lawrence Livermore junto con Vulcan y otras supercomputadoras menos potentes, mantiene su clasificación No.3 y encabeza la lista de las máquinas más potentes que no usan aceleradores de tipo GPU junto con sus núcleos de procesador principales.

2. Titán
La supercomputadora estadounidense más poderosa reside en el Laboratorio Nacional Oak Ridge, donde se utiliza para la investigación en ciencia de materiales, combustión de combustible, simulaciones químicas y meteorología. Pero tan poderoso como es, con 17.59 petaflops, sigue siendo el segundo mejor, detrás …

1. Tianhe-2
El ganador, y aún campeón, por quinta vez consecutiva, es el Tianhe-2, o la Vía Láctea 2, de 290 millones de dólares de la Universidad Nacional de Defensa de China. -2 se usa para hacer en gran medida lo que el gobierno chino quiera con él, con relativamente pocos detalles de la carga de trabajo de la máquina masiva disponible.

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