A China construirá o supercomputador mais poderoso do mundo, composto apenas por CPUs — o LineShine terá 2 Eflops.

O Centro Nacional de Supercomputadores da China, em Shenzhen, anunciou o projeto do supercomputador LineShine, que terá um desempenho de 2 EFLOPS, tornando-o uma das máquinas mais poderosas do mundo. Seu diferencial é o uso exclusivo de CPUs e componentes chineses.

Fonte da imagem: Joshua Sortino / unsplash.com

O supercomputador será construído em duas fases. A primeira incluirá 100 servidores Huawei Kunpeng com um total de 12.800 núcleos. A segunda fase incluirá mais 47.000 processadores distribuídos em 92 racks de computação; os nós serão conectados por um milhão de portas. A arquitetura também inclui 36 racks de switches, 67 racks de armazenamento e 428 nós de armazenamento com uma taxa de transferência de 10 TB/s. Quando estiver operacional, a capacidade total de armazenamento será de 650 PB.

No total, o supercomputador incluirá 20.480 nós de computação, cada um com dois processadores LX2. Cada chip LX2 inclui dois dies de computação baseados em ARMv9, totalizando 304 núcleos, e oito stacks HBM integradas com capacidade de 32 GB e taxa de transferência de 4 TB/s. O chip de computação contém 152 núcleos e 128 GB de memória DDR externa distribuídos em quatro domínios NUMA; um mecanismo SDMA dedicado garante a troca de dados entre a DDR e a HBM. As extensões SME e SVE permitem que o LX2 processe dados FP64/FP32/FP16/INT8; o desempenho em FP64 e FP32 é de 60,3 e 120,6 teraflops por chip, respectivamente. Os nós são conectados por uma rede LingQi de alta velocidade em uma infraestrutura de dois planos com topologia “fat tree” multicanal e uma taxa de transferência de 1,6 Tbps.

Com um desempenho total de 2 EFLOPS, este será um dos supercomputadores mais poderosos do mundo e, certamente, o mais rápido operando exclusivamente com CPUs.O LineShine será utilizado para engenharia, cálculos científicos e aplicações de inteligência artificial em áreas como dinâmica molecular, modelagem de fluidos,ciências biológicas, bem como treinamento e implantação de modelos de IA.