Эксафлопсные вычисления относятся к вычислительным системам, способным выполнять не менее «10 18 операций двойной точности IEEE 754 (64-разрядных) (умножения и/или сложения) в секунду ( exa FLOP )»; [1] это мера производительности суперкомпьютера .
Эксафлопсные вычисления являются значительным достижением в области вычислительной техники : в первую очередь они позволят улучшить научные приложения и улучшить предсказания, например, в прогнозировании погоды , моделировании климата и персонализированной медицине . [2] Exascale также достигает предполагаемой вычислительной мощности человеческого мозга на нейронном уровне, что является целью проекта Human Brain Project . [3] Была гонка за то, чтобы стать первой страной, создавшей экзафлопсный компьютер, обычно входящий в список TOP500 . [4] [5] [6] [7]
В 2022 году был анонсирован первый в мире экзафлопсный компьютер Frontier ; [8] По состоянию на июнь 2022 [Обновить]года это самый быстрый суперкомпьютер в мире. [9]
Операции с плавающей запятой в секунду (FLOPS) являются одним из показателей производительности компьютера . FLOPS можно регистрировать с разной точностью, однако стандартный показатель (используемый списком суперкомпьютеров TOP500 ) использует 64-битные ( формат с плавающей запятой двойной точности ) операции в секунду с использованием эталонного теста High Performance LINPACK (HPLinpack) . [10] [1]
В то время как распределенная вычислительная система преодолела барьер в 1 экзафлоп перед Frontier , этот показатель обычно относится к одиночным вычислительным системам. Суперкомпьютеры также ранее преодолели барьер в 1 экзафлоп, используя альтернативные меры точности; опять же, они не соответствуют критериям экзафлопсных вычислений с использованием стандартной метрики. [1] Было признано, что HPLinpack не может быть хорошей общей мерой полезности суперкомпьютера в реальных приложениях, однако является общим стандартом для измерения производительности. [11] [12]
Было признано, что дать приложениям возможность полностью использовать возможности экзафлопсных вычислительных систем непросто. [13] Разработка приложений, интенсивно использующих данные, на экзафлопсных платформах требует наличия новых и эффективных парадигм программирования и систем выполнения. [14] Проект Folding@home , первый преодолевший этот барьер, опирался на сеть серверов, отправляющих части работы сотням тысяч клиентов, используя сетевую архитектуру модели клиент-сервер . [15] [16]