快科技3月17日消息，曾經引領世界的NASA(美國航空航天局)，近些年卻經常不太順利，很多大型航天項目不但預算嚴重超支，而且進度嚴重滯後。
現在，NASA終於找到罪魁禍首”：局裡的超級計算機太落後。
目前，NASA擁有五臺超算，安放在加州艾莫斯的NASA先進超算中心(NAS)、馬裡蘭州戈達德的NASA氣候模擬中心(NCCS)。
性能最好的是Aitken，性能也隻有13.12PFlops(每秒1.312億億次浮點計算)，美國重返月球項目用的就是它。
還有Electra 8.32PFlops、Discover 8.1PFlops、Pleiades 7.09PFlops、Endeavour 15.48TFlops。
這些超算不但性能平平，而且架構技術都不算先進，仍然幾乎完全依賴傳統CPU處理器。
NAS擁有總計超過18000顆GPU，卻隻有48顆GPU，NCSS部署的GPU更少。
NASA在報告中稱，超算基礎設置的嚴重落伍，嚴重影響NASA的項目進展，而且管理方式落後，利用效率低下，還存在很多安全隱患，因此強烈建議轉向GPU為主的新型超算。
兩個字總結：打錢！
佈，他們正在巴伐利亞為馬克斯·普朗克協會建造一臺新的超級計算機。這臺新的巴伐利亞超級計算機由第四代AMDEPYC處理器和AMDInstinctMI300A加速器驅動。這臺超級計算機將位於可愛的Garching鎮，位於慕尼黑的郊區。CPU節點預計將
工智能基礎設施。印度電子與信息技術部解釋說，IndiaAI 的超級計算機預計將配備 10,000 個"或更多"GPU 作為人工智能加速器，並將通過公私合作夥伴關系進行開發。雖然沒有提供更多技術規格，但該高性能計算系統旨在為
o Hutchinson、Nebius、Nexgen Cloud、甲骨文歐盟主權雲、甲骨文美國/英國/澳大利亞政府雲、Scaleway、新加坡電信、Northern Data Group旗下的Taiga Cloud、Yotta Data Services旗下的Shakti Cloud、YTL Power International 等主權AI雲，也將提供基於Blackwell架
當微軟公司於2019年向OpenAI投資10億美元時，它同意為這傢人工智能研究初創公司建造一臺大規模的尖端超級計算機。唯一的問題是：微軟沒有像OpenAI所需要的設施，也不完全確定它能在其Azure雲服務中建造這麼大的東西而不至於
研發一臺人工智能（AI）超級計算機，凸顯出英國在追趕美國等技術強國、成為該技術領域“領頭羊”的雄心。據悉，佈裡斯托爾大學將建造這臺名為Isambard-ai的超級計算機，以19世紀英國工程師IsambardBrunel的名字命名。當天是在
Intel 的現成芯片。ASCI Red 超級計算機是 1997 年左右最強大的超級計算機之一，由 9,632 個 Intel Pentium II Overdrive CPU 組成（如下圖所示）。每個單元的運行頻率為 333 MHz，該系統的理論峰值計算性能略高於 3.2 TFLOPS（每秒萬億次浮點
達的GH200構建超級計算機Vista。伊利諾伊大學香檳分校的美國國傢超級計算應用中心，將利用英偉達GH200超級芯片來構建他們的超算DeltaAI，把AI計算能力提高兩倍。此外，佈裡斯托大學將在英國政府的資助下，負責建造英國最強大
“梁園雖好，非久居之鄉，歸去來兮。”信的作者是剛從美國經香港抵達北京的數學傢華羅庚，這是他在歸國途中所書寫，目的是號召海外知識分子回國參加社會主義建設。文/王劍1信中，華羅庚喊出那一句振聾發聵的話：“科
雲提供商正在組建GPU大軍，以提供更多的AI火力。在今天舉行的年度GoogleI/O開發者大會上，Google宣佈一款擁有26,000個GPU的AI超級計算機——A3，這個超級計算機是Google與微軟爭奪AI霸權的鬥爭中投入更多資源進行積極反攻的又一證
和芯片、編寫程序，最近就自己徒手造一臺非常迷你的“超級計算機”，配備多達256個RISC-V架構核心。他之前做過一個“超級集群”(supercluster)，包含16顆CH32V003 RISC-V微控制器，通過8位總線連接，都有LED燈，既可以用作測試，也
今年6月份，AMD在美國舊金山宣佈新一代AI/HPC加速器InstinctMI300系列，包括全球首款APU加速器MI300A、新一代GPU加速器MI300X。當時，AMD隻公佈一部分技術細節，對於CPU/GPU核心數量、性能/功耗/能效等指標均未提及，也缺乏足夠多的應
次（1018）浮點運算的計算門檻--1 exaflop，也就是眾所周知的超大規模。從這個角度來看： 地球上的每個人都必須每天 24 小時、持續四年以上進行計算，才能達到超大規模系統一秒鐘的處理能力。"黎明"極大地增強英國的
動駕駛技術開發走在前列，無疑，這背後有一套規模龐大的超級計算機用作開發訓練平臺。日前，特斯拉工程總經理TimZaman分享特斯拉這套人工智能訓練系統的最新規格，一年前配備5760顆NVIDIAA100GPU，如今增加1600顆，達到7360，幅
件進行微調。由於今年秋季提交給 TOP500 榜單的並非完整的超級計算機，因此它僅以半 exaFLOP 的成績排名第二。采用 AMD 處理器的 Frontier 超級計算機以 1.1 exaFLOPS 的成績繼續保持榜首位置，並成為排名中唯一的 exaFLOP 超級計算機