Минобрнауки России сообщило о разработанном в Московском государственном техническом университете (МГТУ) им. Н. Э. Баумана новом российском суперкомпьютере, получившем название «Телеграф». По словам ведомства, речь идет о первых в мире микропроцессоре и суперкомпьютере, в которых на аппаратном уровне реализовали набор команд дискретной математики DISC. «Телеграф» поможет моделировать биологические системы, анализировать финансовые потоки в режиме реального времени, хранить знания в системах искусственного интеллекта и выполнять другие прикладные задачи.
В ведомстве также пояснили, что микропроцессору Leonhard нужно в 200 раз меньше ресурсов кристалла, чем одному представителю семейства Intel Xeon. При этом отечественное решение потребляет в 10 раз меньше энергии. Сравнительно же малая тактовая частота порядка 200 МГц не мешает российскому микропроцессору существенно превосходить по производительности собратьев из Intel Xeon с 3 ГГц. Такой эффект достигается благодаря параллелизму при обработке сложных моделей данных, что позволяет Леонарду Эйлеру обрабатывать до 120 млн вершин графов в секунду.
Используя многоядерные микропроцессоры Leonhard, в МГТУ и построили суперкомпьютер «Тераграф», способный обрабатывать графы сверхбольшой размерности до 1 трлн вершин (1012).
В заключение в ведомстве обратили внимание на важность аппаратной поддержки дискретной математики, поскольку большинство вычислительных задач по своей сути являются дискретными, то есть требующими обработки множеств чисел. Речь идет о многочисленных задачах оптимизации, задачах на графах и задачах машинного обучения. И хотя арифметическая обработка (к примеру, сравнение чисел) тоже важна, она составляет лишь небольшую часть действий в алгоритмах оптимизации. Основное же время у современных вычислительных систем уходит на поиск информации, перебор элементов множеств и т. п. действия. Именно поэтому изначально спроектированный под задачи дискретной оптимизации Leonhard работает гораздо быстрее универсальных микропроцессоров, которые рассчитаны на арифметическую обработку.
Татьяна Даченкова
