Per scopo:
* Calcolo scientifico:
* Summit (Oak Ridge National Laboratory, USA): Utilizzato per una vasta gamma di applicazioni scientifiche, tra cui la modellazione climatica, la scoperta di farmaci e la scienza dei materiali.
* Frontier (Oak Ridge National Laboratory, USA): Attualmente il supercomputer più veloce del mondo, utilizzato per simulazioni scientifiche, intelligenza artificiale e analisi dei dati.
* Fugaku (Riken Center for Computational Science, Giappone): Si concentra sulla ricerca in aree come la medicina, lo sviluppo di farmaci e la prevenzione delle catastrofi.
* Tianhe-3 (National SuperComputer Center di Guangzhou, Cina): Utilizzato anche per la ricerca scientifica, tra cui la modellizzazione dei cambiamenti climatici e la scienza dei materiali.
* Intelligenza artificiale e apprendimento profondo:
* Cerebras CS-2 (Cerebras Systems): Progettato specificamente per l'addestramento dell'intelligenza artificiale e le attività di inferenza, note per la sua vasta scala e un'elevata capacità di memoria.
* Google TPU V4 (Google): Utilizzato ampiamente per la formazione e la distribuzione di modelli di grandi dimensioni come Bert e Lamda.
* nvidia dgx superpod (nvidia): Un sistema di supercomputing modulare su misura per i carichi di lavoro AI, spesso utilizzato per la ricerca e lo sviluppo in AI.
* Modellazione finanziaria e trading ad alta frequenza:
* Sistemi HPC da aziende come IBM, HP e Dell: Questi supercomputer personalizzati sono spesso utilizzati da banche e istituti finanziari per modellazione finanziaria complessa e trading ad alta velocità.
per tipo:
* Based cluster: Questi sono il tipo più comune, composto da nodi interconnessi (singoli computer) che lavorano insieme come un singolo sistema. Esempi includono Summit, Frontier e Fugaku.
* Elaborazione massicciamente parallela (MPP): Simile ai sistemi basati su cluster ma con particolare attenzione alle capacità di elaborazione parallela, utilizzando più processori che lavorano contemporaneamente sullo stesso problema. Gli esempi includono Tianhe-3.
* Supercomputer vettoriali: Questi si basano su processori vettoriali progettati per operazioni matematiche ad alta velocità, spesso utilizzate per applicazioni scientifiche specifiche. Gli esempi includono Cray X-MP e NEC SX-Aurora Tsubasa.
* Grid Computing: Utilizza una rete di computer distribuiti geograficamente, condividendo risorse e potenza di elaborazione per attività su larga scala.
* Supercomputer cloud: Sfruttare le risorse di cloud computing per fornire funzionalità di supercomputing scalabili e flessibili. Gli esempi includono Amazon EC2, Google Cloud Platform e Microsoft Azure.
Nota: Il panorama dei supercomputer è in continua evoluzione, con sviluppare nuovi sistemi e le classifiche che cambiano frequentemente.
Per informazioni aggiornate sui supercomputer e sulle loro capacità, è possibile fare riferimento all'elenco Top500:[https://www.top500.org/ lasting(https://www.top500.org/)
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