Telegram Group & Telegram Channel
🔥 Опубликован 65-й выпуск рейтинга TOP500 — списка самых мощных суперкомпьютеров мира

💡 Тройка лидеров осталась неизменной:

El Capitan (США, Ливерморская нац. лаборатория):
11 млн CPU ядер (AMD EPYC + GPU AMD MI300X),
1.742 экзафлопса, ОС HPE Cray OS (SUSE Linux).

Frontier (США, Ок-Ридж):
9 млн CPU (AMD EPYC + MI250X),
1.353 экзафлопса, ОС HPE Cray OS.

Aurora (США, Аргонн):
9.2 млн CPU (Intel Xeon Max + GPU Max),
1.012 экзафлопса, ОС SUSE Linux Enterprise Server 15 SP4.

🔹 На 4-е место вышел JUPITER Booster (Германия):
4.8 млн ядер (NVIDIA GH200), 793 петафлопса, ОС RHEL.

🔟 **Кластеры 5–10 мест:**
- Eagle (Microsoft Azure, США): 561 петафлопс
- HPC6 (ЭНИ, Италия): 477 петафлопс
- Fugaku (Япония): 442 петафлопса
- Alps (Швейцария): 434 петафлопса
- LUMI (Финляндия): 379 петафлопс
- Leonardo (CINECA, Италия): 241 петафлопс

🇷🇺 Российские суперкомпьютеры:
- Червоненкис (Яндекс): 75 место, 21.5 петафлопса
- Галушкин (Яндекс): 102 место, 16 петафлопс
- Ляпунов (Яндекс): 120 место, 12.8 петафлопса
- Christofari Neo (Сбер): 125 место, 11.95 петафлопса
- Christofari (Сбер): 201 место
- Lomonosov 2: 495 место (в 2015 году был на 31 месте)

🌍 Страны по количеству систем:
- США: 175 кластеров (48.4% производительности)
- Китай: 47 кластеров (2%)
- Германия: 41 (8.6%)
- Япония: 39 (8.9%)
- Франция: 25 (2.4%)
- Италия: 17 (6.3%)
- Россия: 6 (0.1%)

🧠 Тренды:
- Все 500 систем используют Linux.
- Дистрибутивы: неизвестно (38.2%), RHEL (20%), Ubuntu (11.8%), Cray Linux (9.8%), CentOS (8.2%), Rocky (5.8%), SUSE (4.2%), Alma (1.6%)
- Минимальный порог входа в рейтинг: 2.44 петафлопса.
- Общее число процессорных ядер: 137.6 млн.
- С ускорителями работают 234 кластера (в основном NVIDIA A100).

🔧 Лидеры среди производителей:
- Lenovo (27.2%)
- HPE (26.4%)
- EVIDEN (11%)
- Dell EMC (8.2%)
- NVIDIA (5.4%)

🌐 Сети:
- InfiniBand — 54.2% (40.3% производительности)
- Ethernet — 32.8% (52.2%)
- Omni-Path — 6.6%

📊 Также обновлён рейтинг Graph500 (оценка задач с графами)
и интегрированы рейтинги Green500, HPCG и HPL-AI.

🔥 За 10 лет производительность Top500 выросла с 0.31 до 13.8 экзафлопсов. Для входа в Top100 теперь нужно минимум 16.59 петафлопса.

📌 Подробнее

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml



tg-me.com/ai_machinelearning_big_data/7761
Create:
Last Update:

🔥 Опубликован 65-й выпуск рейтинга TOP500 — списка самых мощных суперкомпьютеров мира

💡 Тройка лидеров осталась неизменной:

El Capitan (США, Ливерморская нац. лаборатория):
11 млн CPU ядер (AMD EPYC + GPU AMD MI300X),
1.742 экзафлопса, ОС HPE Cray OS (SUSE Linux).

Frontier (США, Ок-Ридж):
9 млн CPU (AMD EPYC + MI250X),
1.353 экзафлопса, ОС HPE Cray OS.

Aurora (США, Аргонн):
9.2 млн CPU (Intel Xeon Max + GPU Max),
1.012 экзафлопса, ОС SUSE Linux Enterprise Server 15 SP4.

🔹 На 4-е место вышел JUPITER Booster (Германия):
4.8 млн ядер (NVIDIA GH200), 793 петафлопса, ОС RHEL.

🔟 **Кластеры 5–10 мест:**
- Eagle (Microsoft Azure, США): 561 петафлопс
- HPC6 (ЭНИ, Италия): 477 петафлопс
- Fugaku (Япония): 442 петафлопса
- Alps (Швейцария): 434 петафлопса
- LUMI (Финляндия): 379 петафлопс
- Leonardo (CINECA, Италия): 241 петафлопс

🇷🇺 Российские суперкомпьютеры:
- Червоненкис (Яндекс): 75 место, 21.5 петафлопса
- Галушкин (Яндекс): 102 место, 16 петафлопс
- Ляпунов (Яндекс): 120 место, 12.8 петафлопса
- Christofari Neo (Сбер): 125 место, 11.95 петафлопса
- Christofari (Сбер): 201 место
- Lomonosov 2: 495 место (в 2015 году был на 31 месте)

🌍 Страны по количеству систем:
- США: 175 кластеров (48.4% производительности)
- Китай: 47 кластеров (2%)
- Германия: 41 (8.6%)
- Япония: 39 (8.9%)
- Франция: 25 (2.4%)
- Италия: 17 (6.3%)
- Россия: 6 (0.1%)

🧠 Тренды:
- Все 500 систем используют Linux.
- Дистрибутивы: неизвестно (38.2%), RHEL (20%), Ubuntu (11.8%), Cray Linux (9.8%), CentOS (8.2%), Rocky (5.8%), SUSE (4.2%), Alma (1.6%)
- Минимальный порог входа в рейтинг: 2.44 петафлопса.
- Общее число процессорных ядер: 137.6 млн.
- С ускорителями работают 234 кластера (в основном NVIDIA A100).

🔧 Лидеры среди производителей:
- Lenovo (27.2%)
- HPE (26.4%)
- EVIDEN (11%)
- Dell EMC (8.2%)
- NVIDIA (5.4%)

🌐 Сети:
- InfiniBand — 54.2% (40.3% производительности)
- Ethernet — 32.8% (52.2%)
- Omni-Path — 6.6%

📊 Также обновлён рейтинг Graph500 (оценка задач с графами)
и интегрированы рейтинги Green500, HPCG и HPL-AI.

🔥 За 10 лет производительность Top500 выросла с 0.31 до 13.8 экзафлопсов. Для входа в Top100 теперь нужно минимум 16.59 петафлопса.

📌 Подробнее

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

BY Machinelearning


Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283

Share with your friend now:
tg-me.com/ai_machinelearning_big_data/7761

View MORE
Open in Telegram


Machinelearning Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Export WhatsApp stickers to Telegram on iPhone

You can’t. What you can do, though, is use WhatsApp’s and Telegram’s web platforms to transfer stickers. It’s easy, but might take a while.Open WhatsApp in your browser, find a sticker you like in a chat, and right-click on it to save it as an image. The file won’t be a picture, though—it’s a webpage and will have a .webp extension. Don’t be scared, this is the way. Repeat this step to save as many stickers as you want.Then, open Telegram in your browser and go into your Saved messages chat. Just as you’d share a file with a friend, click the Share file button on the bottom left of the chat window (it looks like a dog-eared paper), and select the .webp files you downloaded. Click Open and you’ll see your stickers in your Saved messages chat. This is now your sticker depository. To use them, forward them as you would a message from one chat to the other: by clicking or long-pressing on the sticker, and then choosing Forward.

How Does Bitcoin Mining Work?

Bitcoin mining is the process of adding new transactions to the Bitcoin blockchain. It’s a tough job. People who choose to mine Bitcoin use a process called proof of work, deploying computers in a race to solve mathematical puzzles that verify transactions.To entice miners to keep racing to solve the puzzles and support the overall system, the Bitcoin code rewards miners with new Bitcoins. “This is how new coins are created” and new transactions are added to the blockchain, says Okoro.

Machinelearning from cl


Telegram Machinelearning
FROM USA