Репортаж от Wedoany,Центр вычислительных наук RIKEN (R-CCS) завершил установку нового суперкомпьютера «ROQUO» и официально запустил его в эксплуатацию в кампусе Кобе. Система, разработанная по заказу Организации по развитию технологий в области новых источников энергии и промышленности (NEDO), является ключевым узлом высокопроизводительных вычислений (HPC) в рамках Национальной гибридной вычислительной программы Японии. Ее цель — создать единую инфраструктуру, способную бесшовно объединить ускорение классических суперкомпьютерных вычислений с физической квантовой обработкой, для решения сложных вычислительных задач, недоступных традиционным архитектурам.

Техническая архитектура ROQUO включает 135 вычислительных узлов на платформе NVIDIA GB200 NVL4, объединяющих в общей сложности 540 графических процессоров (GPU) Blackwell и 270 центральных процессоров (CPU) Grace. Межузловая связь обеспечивается сетевой архитектурой NVIDIA Quantum-X800 InfiniBand, обеспечивающей высокоскоростную передачу данных до 3,2 Тбит/с и низкую задержку сигнала. Для достижения более высокой энергоэффективности при больших нагрузках в системе используется специализированная инфраструктура жидкостного охлаждения с теплой водой, использующая наружные воздушные башни для охлаждения водой при температуре 32°C. По сравнению со стандартным воздушным охлаждением, это решение позволяет снизить общее энергопотребление объекта примерно на 20% или более.
В ходе проверки работоспособности исследовательская группа оценила кластер, состоящий из всех 135 вычислительных узлов, с помощью теста High Performance LINPACK. ROQUO продемонстрировал фактическую производительность 19,80 петафлопс при вычислениях с двойной точностью, достигнув целевого порога производительности для научных и технических расчетов. Такая стабильная производительность стала возможной благодаря структурному балансу системы между сырой вычислительной мощностью и высокопроизводительными коммуникационными маршрутами, что позволяет эффективно координировать коллективную синхронизацию данных и крупномасштабные матричные операции, необходимые для интенсивного классического моделирования.
Одной из основных целей эксплуатации платформы является демонстрация тесно связанных многобэкендных гибридных рабочих процессов с использованием программного интерфейса SQC. ROQUO физически соединен с флагманским японским суперкомпьютером «Фугаку» (Fugaku), а также с локальным квантовым оборудованием, включая сверхпроводящий IBM Quantum System Two (под названием ibm_kobe) и ионный квантовый компьютер Quantinuum Reimei. Эта интегрированная сеть позволяет исследователям выполнять сложные гибридные приложения через распределенную облачную топологию, проводить крупномасштабное моделирование квантовых схем и сравнивать результаты квантовых вычислений с шумом среднего масштаба с эталонными классическими данными.
В будущем R-CCS будет отвечать за повседневную эксплуатацию системы и предоставлять вычислительные ресурсы научному сообществу и промышленным партнерам через программу открытых тестовых пользователей. Опыт эксплуатации, накопленный при управлении этой аппаратной средой, особенно координация крупномасштабных кластеров GPU с эффективным жидкостным охлаждением, будет напрямую применен при разработке следующего флагманского суперкомпьютера Японии (кодовое название FugakuNEXT). Первоначальные прикладные рамки, развернутые на этой машине, будут сосредоточены на передовых конвергентных областях, таких как квантовое машинное обучение, оптимизация алгоритмов и протоколы безопасной связи после 5G. Официальная информация об эксплуатации, полная архитектура системы и описание проекта доступны в корпоративном пресс-центре RIKEN и на техническом портале RIKEN R-CCS.
Данный материал скомпилирован платформой Wedoany. При цитировании материалов, созданных с помощью искусственного интеллекта (ИИ), необходимо обязательно указывать источник — «Wedoany». В случае выявления нарушения прав или иных проблем просим своевременно информировать нас. Сайт оперативно внесёт изменения или удалит материал.Электронная почта: news@wedoany.com









