Europa a intrat oficial în epoca exascale a calculului cu inaugurarea primului său supercomputer, Jupiter, vineri la Jülich Supercomputing Center Centrul Germaniei . La care au participat demnitari, inclusiv cancelarul german Friedrich Merz, lansarea marchează o etapă majoră pentru suveranitatea tehnologică a continentului.
Sistemul este primul din Europa care a rupt bariera Exaflop, efectuând peste un calcul de quintillion pe secundă. Alimentat de tehnologia NVIDIA, Jupiter va permite cercetarea inovatoare în domenii precum AI, știința climatică și medicină, oferind un instrument puternic pentru oamenii de știință și industria din toată regiunea.
Această mișcare semnalează intenția serioasă a Europei de a concura la cel mai înalt nivel de calcule de înaltă performanță. Proiectul de 500 de milioane de euro este un Investiții comune de către întreprinderea comună Eurohpc (Eurohpc Ju) , ministerul federal al Germaniei și statului Rinului de Nord-WESTPHALIA. src=”https://winbuzzer.com/wp-content/uploads/2025/09/Jupiter-supercomputer.jpg”>
An Exascale Powerhouse Built on NVIDIA and Modular Design
At the heart of JUPITER is its “Booster module,”an immense, liquid-cooled cluster built by Eviden folosind arhitectura sa BullSequana XH3000. Această componentă inițială este concepută în mod special pentru cele mai solicitante simulări pe scară largă și sarcini de lucru pentru instruirea inteligenței artificiale.
Powerhouse este compusă din aproximativ 6.000 de noduri de calcul, fiecare echipat cu patru dintre GH200 GRAGE HOPPER Superchips, aducând totalul la aproximativ 24.000 de suprapuneri în funcție de defalcările tehnice. This massive array of processors is interconnected by NVIDIA’s Quantum-2 InfiniBand networking fabric, featuring over 51,000 connections to handle immense data throughput.
While its primary performance is measured at over one exaflop for traditional scientific tasks, JUPITER is expected to deliver up to 90 exaflops for AI-specific workloads, making it one of the world’s most powerful machines for developing and training Modele de inteligență artificială de scară largă Așa cum este detaliat de nvidia .
Această arhitectură este concepută în mod specific pentru simulările de extindere masivă și antrenament AI. CEO-ul NVIDIA, Jensen Huang, a subliniat această abordare integrată, afirmând: „Jupiter fuzionează calculatoare de înaltă performanță și AI într-o arhitectură unică. O platformă pentru calculul științific de generație următoare, va accelera descoperirile pe fiecare domeniu.”
[conținut încorporat]
întregul sistem este adăpostit într-un centru de date de date inovator, construct]
întregul sistem. Este format din aproximativ 50 de module de containere specializate care acoperă peste 2.300 de metri pătrați, aproximativ dimensiunea unui teren de fotbal, permițând extinderea și reconfigurarea viitoare În conformitate Forschungszentrum Jülich .
Un al doilea „modul de cluster” cu scop general este programat pentru 2026. Această componentă va viza fluxurile de lucru care nu se bazează pe accelerația GPU și se va baza pe procesorul RHEA1 de la proiectantul european Sipearl. Această mișcare subliniază o apăsare strategică pentru a încuraja un ecosistem hardware european de casă pentru calcule de înaltă performanță.
Stabilirea unui nou standard pentru supercomputul ecologic
dincolo de puterea sa de calcul brută, Jupiter stabilește un nou referință globală pentru supercomutivarea durabilă. Acest angajament față de eficiență a fost dovedit chiar înainte de a merge în direct; Modulul său de testare timpuriu, cunoscut sub numele de Jedi, a asigurat poziția numărul unu pe clasamentul Green500, ceea ce a făcut oficial cel mai eficient din lume modul de supercomputer din lume.
Acest accent pe calcularea ecologică este un răspuns direct la o provocare globală în creștere. Având în vedere că Agenția Internațională Energetică a prognozat că cererea de energie electrică a centrelor de date ar putea fi mai mult decât dublu până în 2030, designul lui Jupiter oferă un model cu aspect înainte pentru calculul de înaltă performanță pentru resurse-eficiență
