Dell
creará la supercomputadora
industrial más poderosa de
la historia. Una nueva instalación llamada HPC5 tendrá una potencia de procesamiento de 52 Pflops.
Supercomputadora HPC4 en el centro de datos Green Eni , provincia de Pavía, ItaliaEl cliente es Eni, una compañía petrolera que ya posee una supercomputadora Dell 18 HPF4. El nuevo sistema 52 Pflops será totalmente compatible con el modelo anterior, por lo que Eni creará un mini-cluster de dos supercomputadoras con una potencia de procesamiento total de 70 Pflops, que es la instalación más productiva
en la historia de la industria .
La nueva supercomputadora se ensamblará a partir de los nodos del servidor 1820 Dell EMC PowerEdge C4140. A bordo se instalarán dos procesadores Intel Xeon Gold 6252 de 24 núcleos, así como cuatro aceleradores NVIDIA V100. Está previsto utilizar InfiniBand HDR como una interconexión. Se construirá una red con una topología sin bloqueo sobre las soluciones Mellanox que operan a velocidades de hasta 200 Gbit / s. El sistema de almacenamiento será atendido por una matriz de 15 Pbytes con una velocidad agregada de lectura y escritura de 200 GB / s.
La tarea principal del nuevo sistema es trabajar con big data. La supercomputadora se montará en el propio centro de datos de Green Eni, en el que ya está instalado el HPC4 existente.
Supercomputadora HPC4 en el centro de datos Green Eni , provincia de Pavía, ItaliaSegún la calificación
top500.org, en julio de 2019, la supercomputadora más potente fue la instalación de IBM basada en el
IBM Power System AC922 a 148.6 Pflops , pero se instaló en el Laboratorio Nacional de Oak Ridge y se utiliza para cálculos científicos, en lugar de producción. Según fuentes abiertas, el laboratorio desde 1942 se ha dedicado a la investigación en las siguientes áreas: ciencia de materiales, física de neutrones, energía, informática de alto rendimiento, biología de sistemas.
Supercomputadora IBM en el Laboratorio Nacional Oak Ridge , Universidad de Tennessee, EE. UU.La supercomputadora más poderosa actualmente en funcionamiento pertenece al gobierno de los EE. UU. Y se dedica al "trabajo científico". El grupo de HPC4 y HPC5 de Dell, a su vez, será propiedad de una compañía petrolera privada y se ocupará de aplicaciones específicas de la industria. La propia empresa dice que las nuevas capacidades estarán destinadas a resolver el problema de los depósitos que no son
recuperables en esta etapa del desarrollo industrial. Estamos hablando de depósitos en zonas geológicamente inestables o imposibles para zonas seguras de perforación.
La solicitud de trabajo con Big Data del negocio petrolero es un desarrollo lógico de toda la esfera de la producción de hidrocarburos, por lo que la compra de las unidades informáticas más potentes es bastante predecible. Todas las grandes compañías petroleras del mundo ahora necesitan analizar una gran cantidad de datos, elaborar pronósticos para perforación y exploración.
Casi todas las compañías petroleras líderes ahora están invirtiendo activamente en el aprendizaje automático y los sistemas de procesamiento de big data: el nivel de progreso permite tomar telemetría directamente del pozo, sin la necesidad de extracción del núcleo en forma de una columna de roca.
Los sistemas modernos de aprendizaje automático le permiten entrenar la red neuronal para analizar e interpretar los datos sin procesar obtenidos del pozo, lo que descarga a los científicos y les da la oportunidad de trabajar con una muestra de datos relevante en lugar de mirar miles de gráficos. Es probable que el nuevo grupo de HPC4 y HPC5 esté ocupado precisamente con el entrenamiento y la operación de la red neuronal, que se hará cargo del análisis inicial de telemetría de las plataformas de perforación Eni.
Un ejemplo de curvas de registro para varios parámetros.Las redes neuronales también analizan los parámetros del campo en una variedad de parámetros, desde la profundidad hasta la intensidad de la radiación radiactiva. Sin embargo, hasta hace poco, los geólogos realizaban manualmente la construcción y el análisis de las curvas de registro. Las nuevas supercomputadoras industriales y el análisis de big data utilizando redes neuronales eliminarán esta carga monótona de los científicos, lo que les permitirá usar su fuerza y energía en otras direcciones.