¿Qué tan bueno es el rendimiento de un solo núcleo de una poderosa supercomputadora en comparación con el rendimiento de un solo núcleo de un procesador Intel i7?

Si bien un lugar en la lista de supercomputadoras “TOP500” no tiene sentido (prueba una función particular, las operaciones de matriz a través de Linpack, que es menos que masivamente aplicable), es al menos sugestivamente uno de los sistemas más grandes disponibles. En la edición de junio de 2017 de la lista, algo así como el 94% (470 de los 500 sistemas) son sistemas basados ​​en x86, en su mayoría versiones que puede comprar usted mismo). La mayoría de ellos también incluyen GPU, que son básicamente versiones elegantes de tarjetas gráficas de alta gama.

Como regla general, puede comprar fácilmente un mejor rendimiento de un solo subproceso en una computadora de escritorio, que en una supercomputadora, donde existen restricciones térmicas y de potencia mucho más severas * por chip *. Por ejemplo, el sistema de segundo lugar, el Tianhe-2 (MilkyWay-2), es un clúster construido con Intel Xeon E5-2692s, con 12 núcleos cada uno y funcionando a 2.2GHz. El consumo total de energía para todo el sistema de 3,120,000 núcleos (260,000 E5) es de poco menos de 18MW. Eso es solo 69W por chip, * incluyendo * todas las cosas periféricas como memoria e interconexión. El presupuesto de energía para un chip de CPU solo está probablemente en la vecindad de 20-25W. Algunos de los chips de gama alta en las computadoras de escritorio tienen presupuestos de energía de más de 150W.

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Los núcleos de la supercomputadora son sustancialmente más lentos.

¿Conmocionado? ¿Por qué? Las supercomputadoras se basan en tener MUCHOS núcleos (con gran infraestructura), no en tener núcleos rápidos. De hecho, la eficiencia energética es de vital importancia para las supercomputadoras, y dado que la disipación de energía es una función superlineal de la frecuencia, el uso de núcleos más lentos es muy beneficioso.

Las supercomputadoras se basan con mayor frecuencia en procesadores Intel Xeon con núcleos que funcionan a alrededor de 2.2 GHz. Sí, los Xeons a menudo tienen cachés bastante grandes y también tienen muchos núcleos en un chip. Pero el objetivo es poner dos de ellos en un nodo y unir muchos nodos a través de Infiniband. ¡Presto! Supercomputadora.

El sistema del que escuchó probablemente era solo una máquina dedicada de craqueo primario. Pero la factorización es vergonzosamente paralela y no necesitaría un alto rendimiento de un solo hilo …

Dudo seriamente que la NSA o cualquier agencia gubernamental tenga los recursos para construir una CPU a nivel de chip. Intel y Samsung tienen los procesos de semiconductores más avanzados del mundo.
Por lo tanto, la respuesta es: las supercomputadoras están construidas con Xeon E7 (equivalente de servidor de la línea Core i7). El rendimiento es exactamente el rendimiento de Intel. Tenga en cuenta que la línea Xeon tiende a tener cachés más grandes y algunos ajustes funcionales, en comparación con la línea Core de la computadora portátil.

“He leído sobre la instalación secreta de fabricación de la NSA que utiliza tecnología superior para construir procesadores utilizados en supercomputadoras que son capaces de romper los algoritmos de cifrado por fuerza bruta”.

Es posible que incluso las entidades no gubernamentales obtengan un rendimiento mucho mejor que un i7 simplemente usando piezas estándar, siempre que construya una supercomputadora de un solo propósito .

Casi todas las supercomputadoras no clasificadas que conozco están diseñadas para ejecutarse desde una docena hasta unos cientos de aplicaciones de simulación diferentes. Estos pueden abarcar desde la física ab initio , donde se realiza una dinámica molecular extraordinariamente precisa en unos pocos miles de átomos, flujo turbulento en los materiales, predicción del cambio climático en todo el planeta e incluso los procesos de formación de galaxias. Ningún procesador Intel (o AMD o ARM o nVidia) está diseñado para esas cargas de trabajo, pero debido a que tantos millones de esos procesadores se venden para otros usos, el costo de “dólar por unidad de ciencia” es realmente competitivo.

Si no está haciendo ciencia y está optimizando para una sola clase de aplicaciones, entonces tiene sentido comenzar con FPGA y pasar a ASIC personalizados cuando esté justificado. Eso es lo que hemos visto con la minería de bitcoin, y el descifrado no es tan diferente.

Si un minero de bitcoin decidiera que ir a un tamaño de proceso más pequeño sería una victoria, los fabricantes de procesadores están perfectamente felices de tomar su dinero y desarrollar productos especializados. Es más barato si está modificando un diseño existente, pero si tiene el dinero, puede hacer que construyan el procesador personalizado que especifique. Eso es caro, pero mucho, mucho más barato que tratar de mantener y actualizar su propia fábrica.

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