In der TOP500-Supercomputer-Rangliste vom November 2013

01.09.2026

Wenn Menschen das Wort Supercomputer hören, denken sie normalerweise an Deep Blue. Diese IBM-Maschine besiegte 1997 Gary Kasparov im Schach. Sie wurde zum öffentlichen Aushängeschild des Hochleistungsrechnens. Der Sieg war umstritten. Einige argumentierten, der Computer sei zu zuverlässig oder Kasparov habe schlecht gespielt. Die Wahrheit ist chaotischer. Kurz nach dem Spiel löste IBM Deep Blue tatsächlich auf. Es hat als funktionierendes System nicht überlebt.

Watson änderte das Spiel später. Es besiegte die Jeopardy! -Champions Ken Jennings und Brad Rutter. Natürliche Sprache und Wissenswertes wurden problemlos gemeistert. Diese Systeme waren brillant. Aber im Vergleich zu dem, was auf der TOP500-Liste vom November 2013 stand, verblassten sie.

TOP500 verfolgt die 500 leistungsstärksten kommerziell erhältlichen Systeme. Der Name klingt ironisch. Diese sind nicht kommerziell in dem Sinne, dass man sie von der Stange kaufen kann. Sie sind institutionelle Monolithen. Sie wirken wie eine Reminiszenz an die 1950er Jahre. Frühe Computer füllten ganze Räume. Moderne füllen Lagerhäuser. Sie verwenden Racks mit modernster Hardware, um Petaflops an Leistung zu erzeugen.

Ihr Laptop verfügt über vier Kerne. Ein Supercomputer hat Hunderttausende. Der Top-Eintrag hatte über drei Millionen Kerne.

Wie Supercomputer gemessen werden

TOP500 verwendet den Linpack-Benchmark. Es speist einen Computer mit linearen Gleichungen. Es misst, wie schnell die Maschine sie löst. Eine alternative Methode ist in Arbeit. Das Ranking ist wichtig, weil es den globalen Fortschritt verfolgt. Die Liste wird alle sechs Monate aktualisiert. Neue Systeme drängen in die Reihen. Chinas Tianhe-2 belegte im November 2013 den Spitzenplatz.

So sahen die Top 10 Anfang 2014 aus.

10: SuperMUC (Deutschland)

9: Vulcan (Vereinigte Staaten)

Die Rangliste hat sich erneut verschoben. SuperMUC rutschte vom vierten auf den zehnten Platz ab. Dieser Tropfen tut weh. Aber Effizienz bleibt das Schlagwort. Die Wasserkühlung macht den Unterschied. Luftkühlung kann da nicht mithalten. Die Zahlen von IBM sind krass. Die Wärmeabfuhr erfolgt 4.000-mal schneller. Das ist kein Tippfehler. Es ist Physik.

Warum ist das wichtig? Stromrechnungen. CO2-Fußabdrücke. Die Kosten, ein Gehirn am Leben zu erhalten. SuperMUC spart 40 Prozent Energie. Das ist gewaltig für eine so große Maschine. 150.000 Kerne laufen nicht auf Kulanz. Sie werden mit Strom betrieben. Das wusste auch das Leibniz-Rechenzentrum. Sie installierten eine Warmwasserkühlung. Es verhindert, dass die Prozessoren schmelzen. Es ist einfach. Es ist effektiv.

Deutschlands zweitschnellster. Europas Dritter. Fast eine Verdoppelung des zehnten Platzes im letzten Jahr. Geschwindigkeit ist nicht alles. Stabilität ist wichtig. Effizienz ist wichtig. SuperMUC beweist, dass man zum Rechnen nicht den ganzen Planeten verbrennen muss.

Aber die USA sitzen nicht still. Der nächste Eintrag in der Liste verändert das Spiel.

9: Vulcan (Vereinigte Staaten)

Vulkanier. Sandia National Laboratories. New Mexico. Es ist nicht nur schnell. Es ist dicht. Cray-Systeme. Xeon-Prozessoren. InfiniBand-Netzwerke. Die Architektur ist anders. Es geht darum, Leistung auf kleinerer Stellfläche unterzubringen. Weniger Platz. Mehr Rechenleistung.

Wie ist der Vergleich? SuperMUC ist breiter. Vulkan ist tiefer. Die Energiedichte ist höher. Das bringt neue Kühlherausforderungen mit sich. Keine Warmwasserspeicher. Mikrokanalkühlung. Flüssige Kühlplatten. Die Hardware muss anders atmen.

Wer nutzt es? Nationale Sicherheit. Klimamodellierung. Astrophysik. Bei den Bewerbungen steht viel auf dem Spiel. Vulcan führt Simulationen durch, die Ergebnisse vorhersagen. Ergebnisse, die sich auf die Politik auswirken. Ergebnisse, die Milliarden kosten.

Es geht nicht nur um Geschwindigkeit. Es geht um Präzision. Bei 150.000 Kernen kann ein einzelner Bit-Flip kaskadiert werden. SuperMUC bewältigt das mit Skalierung. Vulcan geht mit Design damit um. Enge Integration. Geringe Latenz.

Was ist besser? Kommt auf das Problem an. SuperMUC für allgemeines Schwerheben. Vulcan für spezielle Aufgaben mit hoher Dichte. Die Grenze verschwimmt. Beides verschiebt die Grenzen dessen, was in einem Rechenzentrum physikalisch möglich ist.

Die Kühlsysteme erzählen die Geschichte. Man nutzt Wasserkreisläufe. Der andere verwendet Direkt-zu-Chip-Flüssigkeit. Beide lösen das gleiche Problem. Hitze ist der Feind. Macht ist die Ressource. Effizienz ist der Maßstab.

Vulcans Einzug in die Top Ten ist nicht nur ein Rangwechsel. Es ist eine Aussage. Die USA verdoppeln ihre Dichte. Auf Effizienz. Mit weniger mehr erreichen.

Das Rennen ist noch nicht vorbei. Es wird einfach heißer. Buchstäblich.

Vulcan: Das Kraftpaket der NNSA öffnet Türen zur Industrie

Vulcan belegte den neunten Platz auf der Liste und markierte damit den ersten Eintrag in den Top 10, der auf der beeindruckenden BlueGene/Q-Architektur von IBM lief. Es basiert auf Power BQC-Prozessoren – 16-Kern-Chips mit einer Taktrate von 1,6 GHz – um pure Rechenleistung zu liefern. Das System taktet mit 4,3 Petaflops. Das ist ein bedeutender Sprung, der seinen Vorgänger um mehr als einen Petaflop übertrifft und gleichzeitig fast 400.000 Kerne nutzt, um die Arbeit zu erledigen.

Es funktioniert nicht isoliert. Das Livermore National Laboratory (LLNL) in Kalifornien beherbergt zwei der zehn besten Supercomputer, und Vulcan ist einer von ihnen. Die Maschine fällt in den Zuständigkeitsbereich der National Nuclear Security Administration (NNSA) des US-Energieministeriums.

Die wahre Geschichte hier ist jedoch, wer es nutzen darf.

Mitte 2013 unternahm LLNL einen strategischen Schritt. Sie haben die Uhrzeit von Vulcan für US-Unternehmen geöffnet. Dies war kein Alleskönner. Unternehmen konnten für gemeinsame Projekte auf die Hardware zugreifen, mussten jedoch einen Teil der Betriebskosten tragen. Das Ziel war klar: den wissenschaftlichen und technologischen Fortschritt voranzutreiben, die Wettbewerbsfähigkeit der USA zu stärken und die Arbeitskräfte im Bereich Hochleistungsrechnen (HPC) zu vergrößern.

Auch akademische und Forschungseinrichtungen waren an den Tisch eingeladen. Die Zusammenarbeit zielte auf spezifische, hochriskante Bereiche ab.

Energie
Sicherheit
Atmosphärenwissenschaft
Biowissenschaften

„Vulcan ist für die Zusammenarbeit mit akademischen und Forschungseinrichtungen in Bereichen wie Energie, Sicherheit, Atmosphärenwissenschaften und Biowissenschaften gedacht.“

Diese Vereinbarung verwandelte eine Einrichtung mit hohem Geheimhaltungsgrad in eine Drehscheibe für öffentlich-private Partnerschaften. Es ermöglichte externen Unternehmen, auf Ressourcen zuzugreifen, die andernfalls unzugänglich wären, vorausgesetzt, sie hatten einen zwingenden Grund dafür und die Mittel, um den Betrieb am Laufen zu halten.

8: JuQUEEN (Deutschland)

JuQUEEN erschien nicht einfach aus dem Nichts. Es basiert auf der BlueGene/Q-Architektur von IBM, einer Plattform, die für massive Parallelverarbeitung konzipiert ist. Das System erreicht eine Spitzenleistung von 5 Petaflops und läuft auf rund 459.000 Kernen. Das ist eine unglaubliche Menge an Rechenleistung, aber sie ist nicht kostenlos.

Im Gegensatz zu einigen Einträgen auf dieser Liste, die schon seit einigen Jahren im Umlauf sind, hat JuQUEEN eine spezifische Geschichte. Es wurde 2012 als Ersatz für JUGENE gebaut. JUGENE selbst war ein Schwergewicht und belegte beim TOP500 im November 2010 den neuntschnellsten Platz. Beim Austausch einer erstklassigen Maschine geht es nicht nur darum, ein neueres Logo auf dem Gestell zu haben. Es geht darum, die wissenschaftliche Dynamik aufrechtzuerhalten.

Der Zugang ist nicht öffentlich. Forscher der Forschungsallianz Jülich-Aachen müssen ihre Projekte pitchen. Sie müssen begründen, warum sie diese spezifischen Kerne benötigen. Wenn der Vorschlag genehmigt wird, können sie Zeit auf einem der leistungsstärksten Supercomputer der Welt verbringen. Es ist ein Wettbewerbsprozess. Sie mieten nicht nur einen Server. Sie erwerben das Recht, Ressourcen zu nutzen, die den neuesten Stand des Hochleistungsrechnens darstellen.

Dieses Zugangsmodell geht über JuQUEEN hinaus. Wissenschaftler können Zeit für zwei weitere deutsche Giganten anfordern: SuperMUC und HERMIT. HERMIT steht auf Platz 39 der TOP500-Liste. All dies wird vom Gauss Centre for Supercomputing (GCS) koordiniert. Es gibt auch die Partnership for Advance Computing in Europe (PRACE). Diese Organisationen verwalten die Zuweisung der im Wesentlichen nationalen und kontinentalen Infrastruktur.

7: Stampede (USA)

Der Aufstieg und die Architektur von Stampede

Stampede blieb nicht lange an der Spitze. Im November 2012 erkämpfte es sich den siebten Platz. Bis Juni 2013 war es auf Platz 6 vorgerückt. Jetzt ist es auf die vorherige Platzierung auf der neuesten Liste zurückgefallen. Aber an der Hardware hat sich nichts geändert. Das System läuft auf Intel Xeon E5 8-Core-2,7-GHz-Prozessoren gepaart mit Intel Xeon Phi-Coprozessoren. Diese Kombination ergibt etwa 462.000 Kerne. Das Ergebnis? Fast 5,2 Petaflops Rohleistung.

Das Geld für dieses Biest stammte aus einem Zuschuss der National Science Foundation (NSF). TACC, das Texas Advanced Computing Center an der University of Texas in Austin, beherbergt das Dell PowerEdge-System. Es sitzt da, summt mit und wartet auf Arbeit.

Wer darf NSF-finanzierte Supercomputer nutzen?

Seit Januar 2013 steht Stampede Wissenschaftlern und Forschern aus allen Bereichen offen. Es ist Teil des Extreme Science and Engineering Discovery Environment (XSEDE) der NSF. Betrachten Sie es als ein virtuelles Netzwerk. Es teilt offen die Rechenleistung von 16 Supercomputern und anderen Ressourcen. Neunzig Prozent der Kapazität von Stampede gehen an XSEDE. Der TACC-Direktor kontrolliert die restlichen 10 %.

Qualifizierte Forscher an jeder US-amerikanischen Institution können Vorschläge über die XSEDE-Website einreichen. Sie kommen nicht einfach rein und schließen einen Laptop an einen Port an. Sie müssen sich bewerben. Sie müssen beweisen, dass sie diese Art von Macht brauchen.

6: Piz Daint (Schweiz)

Der Cray-Supercomputer namens Piz Daint ist seit April 2013 in Betrieb. Er blieb nicht lange im Schatten. Durch ein großes Upgrade landete es direkt auf Platz 6 der globalen Rangliste. Dieser Schritt entthronte JuQUEEN. Piz Daint war plötzlich der leistungsstärkste Supercomputer Europas.

Das System befindet sich im Schweizerischen Nationalen Hochleistungsrechenzentrum. Es kombiniert Intel Xeon E5-Prozessoren mit NVIDIA-Grafikprozessoren. Bei diesem Hybrid-Setup geht es nicht nur um Geschwindigkeit. Es geht darum, mit weniger Energie mehr zu erreichen. Die Maschine verfügt über 116.000 Prozessorkerne. Diese Hardware ermöglicht eine Rechenleistung von 6,3 Petaflops. Forscher nutzen es zur Modellierung von Wetter- und Klimamustern. Sie nutzen es auch für wissenschaftliche Berechnungen in vielen anderen Bereichen.

Hier kommt es auf Effizienz an. Piz Daint zählt zu den energieeffizientesten Supercomputern. Es erreicht 3.185,9 Megaflops pro Watt. Diese Kennzahl stammt aus der GREEN500-Liste.

Piz Daint ist der einzige Supercomputer, der es in die Top 10 sowohl der TOP500- als auch der GREEN500-Liste geschafft hat.

Die meisten Systeme tauschen Strom gegen Stromverbrauch. Dies hier nicht. Das GREEN500-Ranking nimmt alle Supercomputer der TOP500-Liste auf und ordnet sie nach Energieeffizienz. Die Hybridarchitektur von Piz Daint hält den Energieverbrauch niedrig. Die GPUs sind energieeffizienter als herkömmliche CPUs. Diese Designwahl macht den Unterschied.

5: Mira (Vereinigte Staaten)

Warum IBMs Mira die Supercomputing-Landschaft 2013 dominierte

Mira war nicht nur ein weiterer Eintrag in der Top-500-Liste. Es ging 2013 vollständig in Betrieb und etablierte sich sofort als Kraftpaket mit einem Spitzenwert von unglaublichen 8,6 Petaflops. Um diese Zahl ins rechte Licht zu rücken: Mira übertraf den Schweizer Piz Daint um mehr als 2 Petaflops und das Stampede-System um fast 3,5 Petaflops. Die Lücke war nicht subtil. Es war eine Aussage.

Im Kern ist Mira ein Biest, das auf der BlueGene/Q-Plattform von IBM basiert. Es beherbergt 786.000 Prozessorkerne, eine riesige Infrastruktur im Argonne National Laboratory in Illinois. Dieser Standort dient als Forschungszentrum für das US-Energieministerium (DOE). Mira erschien auch nicht aus dem Nichts. Es ersetzte Intrepid, ein älteres IBM-System, das 2008 auf derselben Liste den vierten Platz belegt hatte. Das Upgrade war bedeutend und markierte eine deutliche Verschiebung der Rechenleistung für die vom DOE finanzierte Wissenschaft.

Wie der Zugang zu Mira für Forscher funktioniert

Um Zeit auf Mira zu bekommen, muss man nicht einfach eine Gebühr zahlen. Es arbeitet nach einem strengen Zuteilungsmodell, das auf wirkungsvolle Wissenschaft ausgelegt ist. Der primäre Zugang ist das Programm Innovative and Novel Computational Impact on Theory and Experiment (INCITE). Forscher müssen Vorschläge über das Office of Science des DOE einreichen, um Zugang zu erhalten.

Die Verteilung der Ressourcen ist präzise:
– 60 % der Kapazität von Mira sind INCITE-Gewinnern gewidmet.
– 30 % unterstützen die Advanced Science Computing Research Leadership Computing Challenge.
– Die restlichen 10 % werden für dringende, zeitkritische Berechnungen reserviert, die nicht auf den Standardüberprüfungszyklus warten können.

Durch diese Struktur wird sichergestellt, dass das System sowohl geplante Großprojekte als auch plötzliche, kritische Anforderungen erfüllt. Es bringt langfristige wissenschaftliche Ziele mit unmittelbaren betrieblichen Anforderungen in Einklang.

Der japanische Anwärter: K Computer

Der K-Computer, der von den USA nach Japan übersiedelte, stellt einen anderen Ansatz für das Hochleistungsrechnen dar. Dieses am RIKEN Advanced Science Institute angesiedelte System wurde von Fujitsu entwickelt und nutzt SPARC64 VIIIfx-Prozessoren. Wie Mira trat es mit ernsthafter Absicht auf die Bühne und forderte die etablierte Ordnung der Supercomputing-Dominanz heraus. Seine Architektur konzentrierte sich auf Effizienz und Leistungsdichte und zielte darauf ab, einen enormen Durchsatz zu liefern, ohne unverhältnismäßig viel Energie zu verbrauchen.

Der Aufstieg und relative Niedergang des K-Computers

Der K-Computer von Fujitsu war in beiden Rankings Anfang 2011 die schnellste Maschine der Welt. Heute liegt es auf Platz vier. Dieser Rückgang bedeutet nicht, dass es schwach ist. Es übertrifft IBMs Mira immer noch mit einer Rohgeschwindigkeit von 10,5 Petaflops. Es bleibt der einzige japanische Beitrag in den weltweiten Top Ten.

Die Maschine befindet sich am RIKEN Advanced Institute for Computational Science in Japan. Zu seinen täglichen Aufgaben gehören globale Katastrophenprävention, Meteorologie und medizinische Forschung. All dies geschieht, ohne auf die IBM-Architektur angewiesen zu sein. Stattdessen läuft es auf Fujitsus eigenen SPARC64 VIIIfx Octo-Core-Prozessoren. Ganze 705.000 Kerne übernehmen die schwere Arbeit. Sie arbeiten mit Berechnungen in einem Tempo durch, das sich immer noch unglaublich anfühlt.

Aber seien wir klar. Die drei besten Maschinen spielen in einer anderen Liga. Sie sind sprunghaft stärker.

3: Sequoia (Vereinigte Staaten)

Sequoia fiel im Juni 2012 vom ersten Platz ab. Im November war es Zweiter. Jetzt liegt es auf Platz drei. Es fällt nicht ins Hintertreffen. Es wird einfach überholt. Mit 1,6 Millionen Rechenkernen und atemberaubenden 17,2 Petaflops reiner Rechenleistung flößt die Maschine immer noch Respekt ein.

Überlegen Sie, was diese Zahl tatsächlich bedeutet.

Im Jahr 2008 sorgte IBMs Roadrunner für Schlagzeilen. Es war die erste Maschine, die die 1-Petaflop-Grenze durchbrach. Das sind eine Milliarde Operationen pro Sekunde. IBM behauptete, die Leistung sei mit 100.000 Laptops aus dieser Zeit vergleichbar. Sequoia ist nicht nur ein Upgrade. Es ist 17-mal schneller als der Benchmark von 2008.

Die Hardware im Inneren ist für heutige Verbraucherstandards nicht gerade auf dem neuesten Stand. Sequoia setzt auf das BlueGene/Q -Design von IBM. Jeder Chip verfügt über 16 Kerne, die mit 1,6 GHz laufen. Die Taktrate sieht jetzt langsam aus. Aber der Maßstab verändert alles. Wenn 96 Racks dieser Chips im Gleichtakt arbeiten, wird die Gesamtleistung erschreckend effizient.

Wer braucht so viel Power?

Sie fragen sich vielleicht, warum jemand 17,2 Petaflops braucht. Die Antwort ist hinter verschlossenen Türen im Livermore National Laboratory verborgen.

Dies ist Teil der National Nuclear Security Administration des US-Energieministeriums. Sequoia kümmert sich zusammen mit seinem Bruder Vulcan um vertrauliche Arbeiten. Die kritischste Aufgabe? Simulation nuklearer Explosionen.

Sie brauchen keine echten Detonationen. Sie brauchen Physik. Echtzeitphysik.

Sequoia ist 63 Prozent schneller als der viertplatzierte Computer auf der Liste vom November 2013. Diese Lücke ist nicht nur Ego. Es ist eine Notwendigkeit. Wenn Sie die Implosion eines Sprengkopfes ohne einen einzigen Testschuss modellieren, kommt es auf Millisekunden an. Mikrosekunden zählen. Der Unterschied zwischen einer erfolgreichen und einer fehlgeschlagenen Simulation kann Millionen oder Menschenleben kosten.

Dies bringt uns zum nächsten Anwärter im Rennen um die rein rechnerische Vorherrschaft.

2: Titan (Vereinigte Staaten)

Die Hybridkraft von Titan in Oak Ridge

Es sitzt in einem Raum im Oak Ridge National Laboratory in Tennessee und summt leise, während es schweres Heben verrichtet. Titan ist nicht nur ein Name. Es wird dem gerecht. Diese Maschine steht seit Juni 2013 auf Platz zwei der Top500-Liste. Von außen sieht sie nicht nach viel aus. Nur Schränke. Aber im Inneren steckt ernsthafte Hardware.

Cray hat es gebaut. Oder besser gesagt, sie haben es integriert. Der Kern besteht aus AMD Opteron 6274 Prozessoren. Sie sehen sechzehn Kerne pro Chip, die mit 2,2 GHz laufen. Aber diese CPUs sind nur die Support-Crew. Die wahren Stars sind die an jeden Knoten angeschlossenen NVIDIA-GPUs. Zusammen liefern sie 17,6 Petaflops. Das ist eine gewaltige Zahl. Um dorthin zu gelangen, benötigt das System rund 561.000 Kerne.

Warum ist das wichtig? Denn Titan ist ein Hybrid. Es sind nicht nur CPUs. Es sind nicht nur GPUs. Es ist beides. Diese Designentscheidung veränderte alles für die Oak Ridge Leadership Computing Facility (OLCF). Sie brauchten keine neuen Gebäude. Sie brauchten keine neuen Stromnetze. Sie könnten Titan in denselben physischen Raum einbauen, in dem sich zuvor Jaguar befand.

Jaguar war ihr altes Biest. Titan ist neunmal schneller. Dennoch stieg der Energieverbrauch nur um etwa 60 Prozent. Das ist Effizienz. Für einen Bruchteil der Leistungssteigerung erhalten Sie die neunfache Arbeit. Wenn sie ein All-CPU-System dieser Größe gebaut hätten, wäre die Stromrechnung astronomisch ausgefallen. Die GPUs hielten den Wärme- und Stromverbrauch beherrschbar.

Programmierung für beschleunigte Hardware

Es gibt einen Haken. Sie können nicht einfach alten Code ausführen und Magie erwarten. Die GPUs erfordern einen anderen Ansatz. Sie müssen Software schreiben, die es versteht, mit Parallelprozessoren zu kommunizieren. Es ist kein Plug-and-Play.

Um dieses Problem zu lösen, hat die OLCF keinen Alleingang unternommen. Sie arbeiteten mit Cray und NVIDIA zusammen. Das Ziel war klar: diese Maschinen für Wissenschaftler nutzbar zu machen. Das Ergebnis war das Center for Accelerated Application Readiness (CAAR). Diese Gruppe arbeitet an Best Practices. Sie schreiben die Reiseführer. Sie schaffen die Rahmenbedingungen, damit Forscher nicht jedes Detail auf niedriger Ebene von Grund auf neu herausfinden müssen.

Wie nutzt man diese Kraft eigentlich? Damit kauft man nicht nur Zeit. Es ist eine Ressource für das Gemeinwohl. Forscher reichen Vorschläge über das INCITE-Programm des US-Energieministeriums ein. Wenn Ihr Projekt erfolgreich ist, erhalten Sie Zugriff. Es ist konkurrenzfähig. Es ist streng. Aber für diejenigen, die gewinnen, gibt es die beste Rechenleistung der Welt.

Titan hat bewiesen, dass Hybridarchitektur kein Nischenexperiment ist. Es war die Zukunft. Es hat gezeigt, dass man skalieren kann, ohne die Energiekosten zu sprengen.

1: Tianhe-2 (China)

Tianhe-2 kam 2012 auf den Markt und übertraf damit den geplanten Zeitplan um zwei Jahre. Es gelangte nicht nur in die Rangliste. Es sprang direkt auf Platz eins.

Die Maschine verarbeitet mit 33,9 Petaflops. Das ist fast die doppelte Leistung von Titan oder Sequoia. Es ist außerdem mehr als zehnmal schneller als Tianhe-1A, das im Juni 2013 auf Platz zehn lag.

Dies ist nicht nur eine Software-Optimierung. Die Hardware ist riesig.

Es läuft auf einer Mischung aus Intel Xeon E5-Prozessoren. Benutzerdefinierte Prozessoren. Und Intel Xeon Phi-Coprozessoren. Insgesamt gibt es etwa 3,12 Millionen Kerne.

Wer baut Chinas besten Supercomputer?

Die National University of Defense Technology (NUDT) hat das System entwickelt. Es befindet sich im National Super Computer Center in Guangzhou. Ziel ist Bildung und Forschung.

Derzeit ist es Chinas einziger Eintrag in den Top Ten. Aber für die reine Rechenleistung einer einzelnen Maschine kann man sich durchaus rühmen.

“Tianhe-2 gives them bragging rights for sheer processing power in a single machine.”

### Warum Ubuntu Kylin für chinesische Technologie wichtig ist

Tianhe-2 läuft auf einer benutzerdefinierten Version von Ubuntu Linux namens Kylin. Dies wurde nicht im luftleeren Raum gebaut.

Es entstand aus einer Partnerschaft zwischen NUDT, dem China Software and Integrated Circuit Promotions Center (CSIP), und Canonical, den Entwicklern von Ubuntu.

Dies unterstreicht einen breiteren Trend. Auf allen Top-Ten-Supercomputern und den meisten der Top-500 läuft eine Linux-Variante. Windows kann hier nicht das Wasser reichen. Noch nicht.

Kylin sitzt jedoch nicht im Serverraum fest. Es handelt sich um ein frei verfügbares Open-Source-Betriebssystem, das speziell auf chinesische Benutzer zugeschnitten ist. Sie können es von der Ubuntu-Website herunterladen. Es funktioniert auch auf PCs.

Das bedeutet, dass sich dasselbe Betriebssystem, das eine der schnellsten Maschinen der Welt antreibt, auch auf Ihrem Desktop befindet. Wenn Sie in China leben oder einfach nur für die chinesische Eingabe optimiertes Linux verwenden möchten, ist dies eine Option.

Wie schneidet es im Vergleich zu anderen Supercomputern ab?

Die Spezifikationen von Tianhe-2 sind spezifisch. 33,9 Petaflops. 3,12 Millionen Kerne. Intel Xeon E5 und Phi.

Vergleichen Sie das mit Titan. Oder Mammutbaum. Die Kluft ist groß. Fast das Doppelte.

Es ist auch erwähnenswert, warum Linux hier dominiert. Open Source. Flexibilität. Kontrolle. Sie können den Kernel optimieren. Sie können die Hardware direkt verwalten. Deshalb führt es jeder Top-Eintrag aus.