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Um supercomputador militar chinês avançado, construído por cientistas chineses, voltou a liderar em um teste internacional de eficiência computacional aplicada à inteligência artificial. O Tianhe, desenvolvido pela Universidade Nacional de Tecnologia de Defesa, conquistou o primeiro lugar na mais recente lista dos sistemas de processamento de big data mais eficientes em termos de energia do mundo, consolidando sua posição de destaque desde a vitória inicial em 2021. O Tianhe pode redefinir o conceito de inovação no cenário tecnológico global.
Green Graph500: medindo a eficiência energética em supercomputadores
De acordo com a plataforma global de classificação de supercomputadores, a lista Green Graph500 utiliza métricas de desempenho energético para tarefas de análises preditivas e gráficos complexos.
Essa metodologia permite comparações precisas sobre o consumo de energia dos sistemas mais rápidos, especialmente em áreas como aprendizado de máquina e computação em nuvem.
Supercomputador militar chinês: a nova referência em eficiência
A nova versão do Tianhe Exa-node Prototype, uma das principais tecnologias da computação quântica e distribuída da China, atingiu impressionantes 6.320 MTEPS/W.
Esse indicador de desempenho, medido em milhões de arestas percorridas por segundo por watt, avalia a eficiência no gerenciamento de grandes volumes de dados e na comunicação interna do sistema.
Superando rivais no cenário global
O Tianhe ultrapassou sua versão anterior, que alcançou 4.385 MTEPS/W e ficou em segundo lugar, e também superou o Eniad, um supercomputador desenvolvido pela Universidade da Pensilvânia, classificado na terceira posição com 2.057 MTEPS/W.
Esses resultados alcançados pelos cientistas militares chineses destacam a relevância de tecnologias emergentes e soluções sustentáveis no avanço dos limites da inteligência computacional e no desenvolvimento de sistemas distribuídos.
O Graph 500: referência internacional em computação gráfica e o futuro das tecnologias inteligentes
Criado em 2010, o Graph 500 é uma referência amplamente reconhecida para avaliar o desempenho de supercomputadores na computação gráfica. Essa conquista foi realizada pelo Centro Nacional de Supercomputação em Tianjin, responsável pelo desenvolvimento e operação do Tianhe.
De acordo com o Dr. Meng Xiangfei, cientista-chefe do centro, esse reconhecimento demonstra avanços internacionais no processamento de análises complexas de dados. Além disso, o Tianhe terá um papel fundamental no apoio ao desenvolvimento de tecnologias inteligentes de nova geração.
A necessidade de eficiência energética e as cargas de trabalho HPC
A computação intensiva de dados, conhecida como Big Data, está assumindo um papel crucial nas cargas de trabalho (ou workloads) de HPC (High-Performance Computing) e datacenters. Com o crescimento exponencial da demanda por processamento, o consumo de energia se destaca como um fator crítico, tornando imperativa a busca por soluções de big data com maior eficiência energética.
Uma carga de trabalho de HPC refere-se a tarefas complexas e intensivas em dados que são distribuídas entre diversos recursos de computação. Esses sistemas trabalham de forma paralela, permitindo a execução simultânea de milhões de cenários e o processamento de terabytes (TB) de informações.
Esse poder computacional proporciona às organizações insights mais rápidos e precisos, especialmente em áreas onde a velocidade de análise é decisiva.
Entendendo a computação de alto desempenho (HPC)
A HPC utiliza supercomputadores e técnicas avançadas de processamento paralelo para resolver problemas altamente complexos. Diferentemente dos computadores tradicionais, os sistemas HPC são projetados para operar com múltiplos processadores ou até mesmo clusters de computadores, combinando poder de processamento, memória e armazenamento em larga escala. Isso os torna indispensáveis em aplicações que exigem desempenho extremo.
Entre as áreas mais comuns para aplicações de HPC, usadas, por exemplo, pelo supercomputador militar chinês estão:
- Pesquisa científica: Simulações avançadas em física, química e biologia.
- Análise de dados: Processamento de big data e aprendizado de máquina.
- Engenharia: Modelagem computacional em dinâmica de fluidos e análise estrutural.
- Climatologia: Modelagem climática e previsões meteorológicas.
- Finanças: Análise de risco e modelagem econômica.
Essas tarefas, frequentemente chamadas de cargas de trabalho, demandam infraestruturas capazes de lidar com grandes volumes de dados e resolver problemas computacionais complexos com eficiência.
Eficiência energética em foco: a lista Green Graph 500
Para medir o impacto energético dessas operações, surgiu a lista Green Graph 500, que avalia o desempenho por watt das cargas de trabalho de computação intensiva. Criada por Torsten Hoefler, do ETH Zurich, essa lista permite que fornecedores e operadores de datacenters comparem suas arquiteturas com base no consumo de energia.
O benchmark do Green Graph 500 é semelhante ao da lista Graph 500, e ambos se complementam com métricas focadas em eficiência energética e desempenho computacional. Essa sinergia ajuda a destacar soluções que combinam poder de processamento com sustentabilidade, essenciais para o futuro da computação de alto desempenho.
Com o avanço das demandas tecnológicas e a crescente preocupação com a sustentabilidade, as métricas de eficiência energética desempenharão um papel cada vez mais importante na evolução dos sistemas HPC.
Para saber mais, acesse o link>
Fonte: Sociedade Militar/ Por JB Reis/ Publicação 22-11-2024
https://www.sociedademilitar.com.br/2024/11/o-supercomputador-militar-chines-que-esta-deixando-o-mundo-para-tras-reis.html
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Web Science Academy; Hélio R.M.Cabral (Economista, Escritor e Divulgador de conteúdos da Astronomia, Astrofísica, Astrobiologia e Climatologia).Participou do curso (EAD) de Astrofísica, concluído em 2020, pela Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC).
Autor do livro: “Conhecendo o Sol e outras Estrelas” e "Conhecendo a Energia produzida no Sol".
Acompanha e divulga os conteúdos científicos da NASA (National Aeronautics and Space Administration), ESA (European Space Agency) e outras organizações científicas e tecnológicas.
Participa do projeto S`Cool Ground Observation (Observações de Nuvens) que é integrado ao Projeto CERES (Clouds and Earth´s Radiant Energy System) administrado pela NASA. A partir de 2019, tornou-se membro da Sociedade Astronômica Brasileira (SAB), como astrônomo amador.
Participa também do projeto The Globe Program / NASA Globe Cloud, um Programa de Ciência e Educação Worldwide, que também tem o objetivo de monitorar o Clima em toda a Terra. Este projeto é patrocinado pela NASA e National Science Fundation (NSF), e apoiado pela National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) e U.S Department of State.
>Autor de cinco livros, que estão sendo vendidos nas livrarias Amazon, Book Mundo e outras.
Acesse abaxo, os links das Livrarias>
Site: https://www.orionbook.com.br/
e-mail: heliocabral@coseno.com.br
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