On Tuesday, October 10, 2017 at 4:15:05 AM UTC+2, bartekltg wrote:
> On Monday, October 9, 2017 at 12:33:17 PM UTC+2, M.M. wrote:
> > On Monday, October 9, 2017 at 6:51:32 AM UTC+2, bartekltg wrote:
> > > On Wednesday, October 4, 2017 at 9:39:50 PM UTC+2, M.M. wrote:
> > > > Superkomputer, obecnie TOP1.
> > > >
> > > > Według pclab używany do symulacji pogody, klimatu i innych zastosowań.
> > > > http://pclab.pl/news70290.html
> > > >
> > > > Wiadomo coś o wynikach jakie mają?
> > > Co rozumiesz przez wyniki?
> >
> > Hmmm np. wyobrażałem sobie coś takiego. Do tej pory stosowano taki i
> > taki algorytm do takich i takich symulacji. Zrobiono sto wersji
> > tego algorytmu i uruchomiono wszystkie wersje równolegle. Okazało się
> > że wersja numer 34 jest lepsza od wszystkich pozostałych, więc
> > teraz na całym świecie stosuje się wersję 34.
>
>
> Jeśli jajogłowy dostanie grant obliczeniowy na coś takiego, to czemu nie.
> Ale takie porównania często można robić albo na mniejszych danych, albo na
> relatywnie krótkim czasie obliczeń. Jak na gigabajcie '34' jest najszybsze,
> to pewnie i na 1TB będzie...
Hmmmm w sumie dużo racji w tym jest. Chociaż jeśli skuteczność algorytmu
zależy od danych, to trzeba zrobić np. 1000 restartów. Na 1000 rdzeniach
wyniki będą 1000 razy szybciej.

> Tylko wtedy wchodzi komunikacja między węzłami. To może oznaczac, że '37'
> jest lepszy. Ale tylko na tym klastrze, bo jest tak a tak powiązany,
> i jeśli używamy MPI od Intela, bo OpenMPI lepiej dogaduje się z '77'.
> ;-)
Tak, komunikacja i nie-zunifikowany-dostęp-do-pamięci to dodatkowy aspekt.



> A do tego można też testować inne aspekty algorytmów. W CFD schamt
> może wyprodukować poprawny przepływ, a nagle zaczać generowac bełkot.
Hmmmm.


> Z tego co wiem jadnak głowne obciążenia to nie badanie algorytmów
> a zastosowanie ich do konkretnego zagadnienia z fizyki/chemii/biologii...
W linkach które podałeś zauważyłem bardzo dużo chemii i aminokwasów.



>
>
> > > Co się tam robi? A wszytko się robi, możesz poczytać opisy:
> > > z ICM
> > > https://granty.icm.edu.pl/IcmGrants/displayGrant/sho
wGrants.jsp
> > > Albo CIŚ
> > > https://www.cis.gov.pl/granty-obliczeniowe
> > Dzięki, poczytam sobie.
> >
> >
> >
> > > Teraz weźmy kolaster, na którym pracuje kilkadziesiąt razy więcej
> > > ludzi i mają razy większe wymagania. NAgle chińskie zestawy nie wydają
> > > się takie przesadne.
> > Racja, można tak porównywać.
> >
> >
> > > Pogoda... Pogoda na superkomputerach to głownie... PR. Marketing;-)
> > A tak odbiegając trochę, nie można wziąć trochę więcej pomiarów,
> > trochę lepszych algorytmów i mocniejszych komputerów, aby mieć
> > lepsze przewidywania? Przewidywanie pogody z definicji nie
> > przekroczy jakiejś skuteczności do której się już zbliżyliśmy?
>
> Równania na pogodę mają dodatni wykładnik Lapunowa (pomjam milczeniem
> pytanie o to, jakie modele i że one wzystkie sa uproszczeniami:).
> Niepewności stanu początkowego rosną wykładniczo z czasem, nawet
> pomijając kwestie numeryczne. W ktgórejś ksiazce Arnolda jakoś
> to na prostym modelu szacuje i wychodzi chyba ogranicenie rzędu 3
> tygodnie.
Hmmm 3 tygodnie to dużo. Ale to jest pewnie na zasadzie: jeśli
weźmiemy dużo czujników, szybki komputer i nie stanie się nic
nieprzewidywalnego(!), to najwyżej do 3 tygodni można przewidzieć.



> > > ICM chciał swoją prognozę uciąć, ale połapali się, że dzięki tej prognozie
> > > w ogole ludzie o nich szłyszeli;)
> > > W artykule to samo: człowiek z ulicy zrozumie, że pogoda potrzebna,
> > To ja też się dałem nabrać na pogodę.
> >
> > > a jak mu będzie się gadało o symulowaniu fal uderzeniowych w plazmie
> > > to sie tym za bardzo nie wzruszy.
> > > Zajmuje to trochę czasu koputera, ale też nie przesadnie.
> > >
> > > > Dlaczego warto wydawać 150mln
> > > > dolarów na komputer
> > >
> > > Bo inaczej każdy będzie sobie kupował maszynki dla siebie, na wyniki będą
czekać dłużej, a maszyny będa w wielu przypadkach 90% czasu stać nieużywane.
> > > Wsadzenie tego w kilka worków i zatrudnienie systemu kolejkowego ma prawie
> > > same zalety:
> > > -wszystko pracuje czały czas.
> > > -Możesz chwilowo użyć bardzo dużej mocy obliczeniowej.
> >
> > To jest dobre uzasadnienie w sensie kosztu alternatywnego.
> > Bardziej zastanawiałem się jakie będą zyski i z jakich obliczeń że
> > te kwoty się zwrócą.
>
>
> To jest tylko drobne przedłużenie pytania, po co finansować naukę*).
> Jeśli na nie satysfakcjonująco odpowiemy, to jedynie dopowiadamy:
> jajogłowi do skutecznej pracy potrzebują petaflopów;-)
> Sprzęt badawczy potrafiący tworzyć coś naprawdę nowego nie jest
> tani, taki ICM czy cyfronet(AGH, najsilniejszy nasz z top500, 1.6PF).

Gdy się nasłuchałem jak sztuczne sieci neuronowe udoskonalały procesy
technologiczne, to wciąż się zastanawiam, czy SSN na odpowiednio
mocnym kompie mogłyby sugerować rozsądne przepisy na technologię
wytwarzania różnych rzeczy z nanorurek.


> A czy te inwestycje są takei drogie w stosunku do reszty?
> Prometeusz cyfronetu w 2014 kosztował 41 mln i wylądował ok 30
> miejsca w top500.
> Porządny mikroskop elektronowy kosztuje kilkanaście mln.
> Kilkuletni projekt średniego szczebla (grant Sonata) to większe
> kilkaset tysiecy.
Hmmmm a teleskop jamesa webba wyniesie coś w okolicach 9mld dolarów.
Koszt LHC jest/był niewiele mniejszy. Nie zdziwiłbym się, gdyby za
taką kasę dało się zamówić miliard porządnych GPU, a 200mln to na
pewno.


> *) skoro juz o AGH było, to o ile pytanie, po co finansować
> rozwój kwantowej grawitacji pętlowej mogę zrozumieć (należy wtedy
> cierpliwie tłumaczyć;-)) to potrzeby badań technologicznych
> tłumaczyć nie trzeba. A symulacja lotu samolotu czy pracy
> silnika/turbiny są bardzo mocożerne.

No tak, ale przy inwestycjach typu LHC, to super-komputery nie
są takie drogie.

Pozdrawiam