aux chiffres théoriques. Pour avoir travaillé dans le domaine et être toujours un peu au fait des derniers développements, il est de plus en plus difficile d'utiliser cette puissance de calcul.
Même LINPACK, dont l'algo sous-jacent est probablement parmi les plus massivement parallélisables, n'atteint (dans ce cas-ci) que 74% de la puissance théorique de la machine (93 versus 125 Pflops). Avec des applications plus courantes, on sera probablement loin de ce chiffre.
Et cette disparité s'accroit d'année en année : les unités de calcul sont de plus en plus spécialisées (GPU, Xeon PHI, etc.), les canaux de transfert sont de plus en plus lents par rapport à la vitesse de traitement (bien que de plus en plus rapides de manière absolue), sans compter la latence (il est tout simplement impossible de relier en point à point 40 000 coeurs, donc il faut des hubs et des switchs, donc plus de latence, etc.), le système de fichiers est loin de suivre en particulier dans les applications de big data, etc.
Bref, c'est une indéniable prouesse technologique, mais il faut garder en tête qu'en pratique, ce genre de supercalculateur énorme n'est généralement pas plus utile qu'une pléthore de plus petits (par plus petits, j'entends ici 150-200 Tflops, donc petit est tout relatif...) : de toute manière, la grande majorité des chercheurs n'utilisent que quelques noeuds de calcul à la fois.
Ceci étant dit, l'efficacité énergétique est effectivement un élément à considérer—à mon sens bien plus intéressant que la puissance brute—si on garde en tête que tous les flops ne s'équivalent pas...
# Attention tout de même...
Posté par Kalenx . En réponse au journal À lire ... Supercalculateur, Chine et Brexit. Évalué à 10. Dernière modification le 29 juin 2016 à 18:05.
aux chiffres théoriques. Pour avoir travaillé dans le domaine et être toujours un peu au fait des derniers développements, il est de plus en plus difficile d'utiliser cette puissance de calcul.
Même LINPACK, dont l'algo sous-jacent est probablement parmi les plus massivement parallélisables, n'atteint (dans ce cas-ci) que 74% de la puissance théorique de la machine (93 versus 125 Pflops). Avec des applications plus courantes, on sera probablement loin de ce chiffre.
Et cette disparité s'accroit d'année en année : les unités de calcul sont de plus en plus spécialisées (GPU, Xeon PHI, etc.), les canaux de transfert sont de plus en plus lents par rapport à la vitesse de traitement (bien que de plus en plus rapides de manière absolue), sans compter la latence (il est tout simplement impossible de relier en point à point 40 000 coeurs, donc il faut des hubs et des switchs, donc plus de latence, etc.), le système de fichiers est loin de suivre en particulier dans les applications de big data, etc.
Bref, c'est une indéniable prouesse technologique, mais il faut garder en tête qu'en pratique, ce genre de supercalculateur énorme n'est généralement pas plus utile qu'une pléthore de plus petits (par plus petits, j'entends ici 150-200 Tflops, donc petit est tout relatif...) : de toute manière, la grande majorité des chercheurs n'utilisent que quelques noeuds de calcul à la fois.
Ceci étant dit, l'efficacité énergétique est effectivement un élément à considérer—à mon sens bien plus intéressant que la puissance brute—si on garde en tête que tous les flops ne s'équivalent pas...