Exascale计算机;控制噪音。
Exascale计算机
英特尔和美国能源部(DOE)先设定计划开发并交付吗exascale计算机在美国。
系统,称为极光,将提供一个exaFLOP的性能或每秒一百亿亿次浮点计算。针对2021年交付,系统正在开发在美国能源部的阿贡国家实验室。该系统也正在开发的英特尔和分包商克雷。该合同价值超过5亿美元。
该系统将用于传统的高性能计算和人工智能的应用。它将被用于宇宙模拟、医学发现,和开发新材料。
极光将把一些从英特尔芯片,如未来Xeon处理器,Optane内存(3 d XPoint)和Xe计算架构。此外,极光将使用克雷的新一代超级计算机系统,代号为沙士达山。这包括200多个柜。它还包括克雷的弹弓可伸缩的互连技术。
“阿贡的极光系统构建新一代人工智能和科学发现将加速通过结合高性能计算和人工智能来解决现实世界的问题,比如改善极端天气预报,加速医疗,映射人类的大脑,发展新材料和进一步了解宇宙,这仅仅是个开始,”阿贡国家实验室主任保罗·卡恩斯说。
控制噪音
使用模拟和超级计算机,柏林柏林技术大学(图)开发了一种控制噪声预测模型。
这个模型可以帮助简化设计降噪耳机的过程和其他产品用于飞机、船只和通风系统。
消音耳机是很受欢迎的项目。他们在嘈杂的环境中分析背景频率。然后,他们产生抗噪声声波,根据你柏林。
另一个降噪技术称为亥姆霍兹共振腔和谐振器。这些是用于系统像汽车消声器控制噪音。技术涉及到一个空腔,这是连接到一个通过狭窄的管道系统。在操作中,声音是反射回来。
亥姆霍兹蛀牙取消噪音,但这项技术开发昂贵和耗时。
柏林作为回应,你发明了一种新的分析模型,从而使亥姆霍兹蛀牙更便宜和有效的。模型开发的高性能计算中心斯图加特(hlr)。使用hlr榛鸡的超级计算机,模型可以预测亥姆霍兹共振腔的操作。榛鸡是克雷XC40系统性能峰值每秒7.42次。
的发展模式是可能的方法被称为直接数值模拟(DNS)。每次运行的数值模型对hlr的榛鸡超级计算机需要四天24小时,使用大约40000个计算内核。“我使用最复杂的形式的流体方程-称为navier - stokes方程得到尽可能接近实际的现象在自然界中使用尽可能少的近似时必要的,“你柏林的列文斯坦说。“我们的DNS使我们获得新的见解,没有。”
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