Представители Института физико-химических исследований RIKEN, одного из ведущих научно-исследовательских учреждений Японии, объявили о планах создания нового суперкомпьютера экза-уровня, который сможет выполнить один квинтиллион (миллион триллионов) операций с плавающей запятой в секунду. Согласно предварительным планам, этот новый суперкомпьютер, вычислительная мощность которого в 30 раз будет превышать возможности нынешнего самого мощного суперкомпьютера, китайской системы Tianhe-2, должен войти в строй в 2020 году.
Создание нового суперкомпьютера будет финансироваться японским Министерством образования, культуры, спорта, науки и техники (Ministry of Education, Culture, Sports, Science and Technology). Согласно заявлению представителей RIKEN, целью создания нового суперкомпьютера является «удержание Японии на самом острие современных достижений вычислительной техники и науки».
Новая суперкомпьютерная система буде в 100 раз быстрее, нежели созданный в свое время специалистами RIKEN и компании Fujitsu суперкомпьютер K computer, который занимал первое место рейтинга Top-500 в 2011 году. И институт RIKEN был выбран японским правительством в качестве координатора нового проекта совершенно не случайно. Специалисты этого учреждения уже имеют весьма богатый опыт в создании и эксплуатации высокопроизводительных суперкомпьютерных систем, ведь вышеупомянутый суперкомпьютер K computer находится в распоряжении и эксплуатируется специалистами Института передовых вычислительных технологий RIKEN (RIKEN Advanced Institute for Computational Science, AICS).
Введение в строй вычислительной системы экза-уровня сможет продвинуть на качественно новый уровень некоторые области науки и техники, основой которых являются интенсивные вычисления и обработка огромных массивов информации. К этим областям относятся разработка новых лекарственных препаратов, моделирование климатических изменений и создание прогнозов погоды, исследования в области астрофизики, моделирование мозга и другие области, где требуется расчет невероятно сложных математических моделей.
Источник: