Лучшие суперкомпьютеры мира и зачем они нужны

В современную цифровую эпоху суперкомпьютеры представляют собой вершину вычислительных возможностей и производительности. Они позволяют решать задачи, недоступные обычным компьютерам, и играют ключевую роль в науке, промышленности и технологиях.

В этой статье рассмотрим, что такое суперкомпьютеры, чем они отличаются от привычных компьютеров, где применяются, а также познакомимся с самыми быстрыми суперкомпьютерами мира и России. Обратите внимание на актуальность данных — заметка пишется в конце февраля.

Что такое суперкомпьютер

Суперкомпьютер — это вычислительная система исключительной мощности, способная выполнять огромные объемы операций в секунду. Производительность таких систем измеряется в FLOPS (Floating Point Operations Per Second, операций с плавающей точкой в секунду). Современные суперкомпьютеры достигают показателей в петафлопсах (PFLOPS) и даже экзафлопсах (EFLOPS). Для сравнения, производительность обычного современного настольного компьютера или сервера исчисляется лишь в гигафлопсах (GFLOPS) или терафлопсах (TFLOPS).

Главные отличия от обычных ПК

Даже если в вашем компьютере установлен самые последние компоненты, доступные в магазинах на сегодняшний день, он не может считаться суперкомпьютером. Вот, чем отличается обычный домашний ПК от суперкомпьютера.

Параллельная архитектура

Источник: PC Mag / Кластер суперкомпьютера El Capitan

Суперкомпьютеры состоят из тысяч и даже миллионов вычислительных ядер, объединенных в кластеры. Эти ядра (процессоры и графические ускорители) работают параллельно над общей задачей. Обычный ПК имеет значительно меньше ядер и не предназначен для столь масштабного параллелизма.

Специализированные компоненты

В суперкомпьютерах используются высокопроизводительные серверные CPU и графические процессоры (GPU), а также специализированные ускорители и сверхбыстрые межсоединения между узлами. В домашних компьютерах применяются универсальные компоненты, ориентированные на баланс производительности и стоимости.

Объем памяти и хранение данных

Оперативная память суперкомпьютера может достигать десятков терабайт, а системы хранения — сотен петабайт, что необходимо для обработки огромных данных. В обычном ПК объем RAM измеряется гигабайтами, а дисковое пространство — единицами терабайт.

Размер и энергопотребление

Источник: Data Center Dynamics / Система охлаждения суперкомпьютера

Суперкомпьютер занимает помещение размером с большой зал или даже здание (сотни стоек с оборудованием) и потребляет энергию в порядке мегаватт. Настольный компьютер помещается на столе, а его энергопотребление — сотни ватт.

Программное обеспечение

На суперкомпьютерах обычно используются специальные версии UNIX/Linux, оптимизированные под высокопараллельные вычисления, с продвинутыми системами управления задачами. Обычные ПК работают под управлением массовых ОС (Windows, macOS, десктопные Linux) без таких систем.

Суперкомпьютер предназначен для выполнения узкого круга ресурсоемких задач с экстремально высокой скоростью, тогда как обычные компьютеры рассчитаны на повседневные нужды.

Основные сферы применения суперкомпьютеров

Суперкомпьютеры используются в отраслях, где требуется максимальная вычислительная мощность и работа с большими данными.

Научные исследования и моделирование

Ученые применяют суперкомпьютеры для сложных численных расчетов и симуляций. Например, моделирование процессов в физике высоких энергий, изучение новых материалов, расчеты в астрофизике (события вроде слияния черных дыр) требуют огромных ресурсов, которые может предоставить только суперкомпьютер. На видео вы можете увидеть симуляцию возникновения вселенной с помощью суперкомпьютера Frontier.

Прогнозирование погоды и климата

Метеослужбы и климатологи используют сверхмощные вычисления для моделирования атмосферы и океанов. Расчет климатических моделей на десятилетия вперед, прогнозирование ураганов и катаклизмов — все это требует обработки колоссальных массивов данных в короткие сроки.

Биология и медицина

В биоинформатике суперкомпьютеры применяются для расшифровки геномов, моделирования структуры белков и поиска новых лекарств. Перебор миллионов молекулярных комбинаций (при разработке лекарственных препаратов или вакцин) ускоряется за счет параллельных вычислений.

Искусственный интеллект и большие данные

Современные модели ИИ (глубокие нейронные сети с миллиардами параметров) требуют огромных ресурсов для обучения. Суперкомпьютеры стали основой для тренировки таких моделей — от систем распознавания речи и изображений до больших языковых моделей. Также при анализе больших данных (Big Data) суперкомпьютер ускоряет обработку и поиск закономерностей.

Промышленность и инженерия

Авиа- и автопроизводители, энергетические и нефтегазовые компании используют суперкомпьютеры для инженерного моделирования и вычислительных экспериментов. Аэродинамика самолетов и автомобилей, прочностные расчеты конструкций, симуляция ядерных реакторов, поиск месторождений полезных ископаемых — эти задачи быстрее и точнее решаются на сверхмощных вычислительных кластерах.

Государственная безопасность

В оборонной сфере суперкомпьютеры применяются для криптоанализа (взлом сложных шифров), моделирования ядерных взрывов и других задач национальной безопасности, где требуются эксклюзивные вычислительные мощности.

Все эти сферы выигрывают от применения суперкомпьютеров: время расчетов сокращается с месяцев (или лет) до часов и минут, а также появляются возможности проводить исследования, ранее недостижимые.

Самые быстрые суперкомпьютеры мира

В начале 2025 года наступила эпоха экзафлопсных суперкомпьютеров. Лидеры мирового рейтинга Top500 преодолели рубеж в один экзафлопс производительности (Linpack). Рассмотрим кратко несколько самых быстрых суперкомпьютеров планеты:

«El Capitan» (США)

El Capitan — самый мощный суперкомпьютер мира по состоянию на февраль 2025 года. Его производительность составляет около 1,74 экзафлопса (то есть 1,74×10^18 операций/с). В системе более 11 миллионов ядер: используется комбинация серверных процессоров AMD EPYC 4-го поколения (24 ядра на чипе) и новейших графических ускорителей AMD Instinct MI300A, объединенных высокоскоростной сетью Cray Slingshot-11.

El Capitan установлен в Национальной лаборатории им. Лоуренса в Ливерморе (США). Он будет использоваться Министерством энергетики США для моделирования ядерных процессов (виртуальные ядерные испытания, поддержание надежности ядерного арсенала), а также для передовых научных исследований в области материаловедения, космоса, климата и развития ИИ. При своей колоссальной мощности El Capitan отличается высокой энергоэффективностью (~59 Гфлопс/Вт), входя в топ экологичных суперкомпьютеров (Green500).

«Frontier» (США)

Frontier — предыдущий лидер рейтинга Top500 (2022–2023), первый официально зарегистрированный экзафлопсный суперкомпьютер. Его производительность – около 1,35 экзафлопса (второе место в мире). Архитектура основана на платформе HPE Cray EX и сочетает 3-е поколение процессоров AMD EPYC (64 ядра, 2,0 ГГц) с графическими ускорителями AMD Instinct MI250X. Общее число ядер превышает 9 миллионов; узлы связаны сетью Slingshot-11.

Frontier работает в Ок-Риджской национальной лаборатории (ORNL, США). Он задействован в широком спектре исследований: вычислительная физика, моделирование климата, астрофизика, разработка новых материалов. Кроме того, Frontier служит платформой для развития технологий искусственного интеллекта и анализа больших данных в проектах Министерства энергетики США.

«Aurora» (США)

Источник: Argonne National Laboratory / Aurora

Aurora — третий по скорости суперкомпьютер в мире на начало 2025 года. Его достижимая производительность – около 1,01 экзафлопса. В отличие от El Capitan и Frontier, построенных на AMD, архитектура Aurora базируется на технологиях Intel: используется платформа HPE Cray EX с комбинацией высокопроизводительных процессоров Intel Xeon Max (по 52 ядра на сокет) и графических ускорителей Intel Data Center GPU Max. Общее число ядер – более 9,2 миллиона, узлы соединены интерконнектом Slingshot-11.

Aurora установлен в Аргоннской национальной лаборатории (ANL, Иллинойс, США). Он предназначен для передовых исследований — от моделирования ядерных реакторов и новых лекарств до проектов в области климатологии и искусственного интеллекта. Aurora является первой экзафлопсной системой на базе процессоров и ускорителей Intel, расширяя разнообразие технологий.

«Fugaku» (Япония)

Fugaku — суперкомпьютер из Японии, который с 2020 по 2022 год занимал первое место в мире. Сейчас (2025) он находится в первой десятке, с производительностью около 442 петафлопса. Fugaku построен компанией Fujitsu на процессорах ARM A64FX (48 ядeр, 2,2 ГГц) без использования GPU-ускорителей. В системе около 7,6 млн ядер, объединенных высокоскоростной сетью TofuD.

Fugaku установлен в научном центре RIKEN (Кобе, Япония). Он применяется для широкого круга задач: фундаментальная наука (материаловедение, химия, астрофизика), моделирование распространения инфекций (в том числе исследования COVID-19), прогнозирование погодных явлений, разработки ИИ и даже поиска лекарственных препаратов.

Китайские суперкомпьютеры

Источник: South China Morning Post / Sunway TaihuLight

Китай также обладает мощными суперкомпьютерами (например, Sunway TaihuLight, Tianhe-2A), однако в последние годы новые китайские системы не представлены в открытом рейтинге Top500, поэтому их точные показатели неизвестны. Лидер Европы — система HPC6 в Италии (~478 петафлопсов), что демонстрирует глобальную конкуренцию в данной сфере.

Самые мощные суперкомпьютеры России

На начало 2025 года в России действуют несколько суперкомпьютеров, входящих в число наиболее мощных мировых систем. В последние годы появились новые установки, значительно поднявшие планку производительности в стране.

Суперкомпьютеры «Яндекса»

Источник: Комсомольская правда / Червоненкис

Крупнейшая ИТ-компания Яндекс создала три суперкомпьютера, которые сейчас являются самыми производительными в России. Все они ориентированы на задачи машинного обучения и обработки данных в сервисах компании:

«Червоненкис» — самый мощный суперкомпьютер России, около 21,5 петафлопса (Linpack). Содержит порядка 1600 GPU NVIDIA A100 в сочетании с серверными CPU AMD EPYC. На момент запуска (2021) входил в топ-20 мира. Используется для обучения больших моделей искусственного интеллекта (поисковые алгоритмы, голосовые помощники, компьютерное зрение и так далее).
«Галушкин» — второй по мощности у Яндекса, около 16 петафлопсов. Архитектура аналогична «Червоненкису», но с меньшим числом узлов. Обслуживает задачи машинного обучения и анализа данных (рекомендательные системы, обработка видео и прочее);
«Ляпунов» — третья система, около 12,8 петафлопсов. Чуть менее масштабна, также задействована в проектах Яндекса по искусственному интеллекту и Big Data.

Суперкомпьютеры Сбербанка

Крупнейший банк страны Сбер (Сбербанк) инвестирует в собственные суперкомпьютерные мощности для развития AI-сервисов:

«Christofari» (Кристофари) — первый суперкомпьютер Сбербанка (2019). Назван в честь первого вкладчика Сбера, его производительность около 6,7 петафлопсов (Linpack), пик – 8,8 PFLOPS. Построен на базе узлов NVIDIA DGX-2 с GPU Tesla V100. В момент запуска был самым мощным в России и использовался для внедрения ИИ в сервисы Сбера (голосовой помощник, анализ изображений, обработка транзакций и прочее;
«Christofari Neo» — второе поколение (2021), производительность около 12 петафлопсов. Построен на более чем 700 GPU NVIDIA A100 (80 ГБ) и современных CPU. Стал новым рекордсменом РФ до появления суперкомпьютеров Яндекса. Используется в облачной платформе SberCloud для обучения нейросетей и других задач AI как внутри экосистемы Сбера, так и для внешних клиентов.

Академические и промышленные системы

«Ломоносов-2» (МГУ) — суперкомпьютер Московского государственного университета, введенный в строй в 2014 году. Производительность – 2,5 петафлопса (Linpack), пик ~4,9 PFLOPS. Содержит тысячи ядер Intel Xeon и десятки GPU-ускорителей, объединенных высокоскоростным интерконнектом. На протяжении нескольких лет был лидером российской суперкомпьютерной мощности, широко применяется в научных исследованиях (от физики и химии до экономики) и обслуживает ученых по всей стране. Хотя по мировым меркам «Ломоносов-2» устарел и ныне находится за пределами топ-200, он остается важным звеном научной инфраструктуры страны.

Среди 50 самых мощных систем России присутствуют кластеры госкорпораций и компаний. Например, «Гром» (МТС) с производительностью порядка 1 петафлопса применяется для внутренних задач телеком-оператора. Новые вычислительные центры появляются и в регионах. Планируется, что к концу десятилетия в РФ могут быть созданы суперкомпьютеры экзафлопсного класса, однако реализация этих планов зависит от развития отечественных технологий и доступности современных комплектующих.

Суперкомпьютеры остаются критически важным инструментом науки и техники. На начало 2025 года мировые лидеры уже оперируют экзафлопсными мощностями, что открывает новые горизонты исследований. Россия, хоть и уступает лидерам по абсолютной производительности, развивает собственные высокопроизводительные системы и внедряет их в бизнес (Яндекс, Сбер) и науку (МГУ и другие). Ожидается дальнейший рост мощностей и расширение сфер применения суперкомпьютеров — от фундаментальных исследований до повседневных сервисов на базе ИИ.

Заглавное фото: PC Mag