Najszybszy komputer na świecie jest jeszcze szybszy. Pobił własny rekord

Superkomputer Frontier jako pierwszy na świecie przekroczył barierę eksaskali. Osiągnięcie tej wielkości szacowanej moc może umożliwić w przyszłości znaczący rozwój badań z zakresu nauczania maszynowego, ze względu na podobną moc przetwarzania ludzkiego mózgu.

Obliczenia eksaskalowe odnoszą się do systemów obliczeniowych zdolnych do obliczenia co najmniej 1018 operacji zmiennoprzecinkowych na sekundę. Superkomputer Frontier z Laboratorium Oak Ridge ma być w stanie uzyskiwać 1,1 eksaflopa wydajności i oferuje teoretyczną szczytową wydajność wynoszącą 2 eksaflopy, czyli dwa kwintyliony obliczeń na sekundę.

Dyrektor Oak Ridge, Thomas Zacharia, jest zdania, że Frontier może zapoczątkować nową erę obliczeń eksaskalowych. Z jego pomocą naukowcy będą w stanie rozwiązać największe wyzwania naukowe. Obecnie system wykorzystuje wiedzę laboratorium na cele opracowywania krytycznie potrzebnych technologii dla bezpieczeństwa energetycznego, gospodarczego i narodowego.

Frontier składa się 74 szaf HPE Cray EX, a każdy węzeł zawiera jeden zoptymalizowany procesor EPYC i cztery akceleratory AMD Instinct, co daje łącznie ponad 9400 procesorów i ponad 37 tys. GPU w całym systemie. System plików Orion zapewnia około 700 petabajtów pojemności pamięci i szczytową prędkość zapisu 5 terabajtów na sekundę. Całość jest energooszczędna dzięki możliwościom chłodzenia cieczą, która zapewnia cichsze centrum danych.

Podziel się postem:

Najnowsze:

Oprogramowanie

Unia Europejska przejdzie na Linuxa? Powstaje dystrybucja EU OS

Unia Europejska może wkrótce podjąć kroki w kierunku uniezależnienia się od amerykańskiego oprogramowania. Społeczność entuzjastów pod patronatem władz UE pracuje nad projektem EU OS, który ma zastąpić system operacyjny Windows w instytucjach rządowych. Wybór padł na modyfikację dystrybucji Fedora Linux, która zostanie dostosowana do potrzeb urzędników poprzez interfejs przypominający Windows.

Bezpieczeństwo

Przełomowa kwantowa technologia generowania liczb losowych z WAT: Szczegółowa analiza i perspektywy

W dzisiejszym zaawansowanym technologicznie świecie, prawdziwie losowe liczby stanowią fundament wielu kluczowych dziedzin. Od zabezpieczania komunikacji poprzez kryptografię aż po przeprowadzanie złożonych symulacji naukowych i inżynierskich , generowanie nieprzewidywalnych sekwencji danych jest niezbędne. Losowość odgrywa również istotną rolę w grach losowych , w sektorze finansowym , gdzie zapewnia unikalność transakcji, oraz w badaniach statystycznych. W kryptografii, siła klucza szyfrującego jest bezpośrednio związana z jakością i stopniem losowości użytym do jego wygenerowania . Im wyższa entropia źródła losowego, tym trudniejszy do złamania staje się klucz. Prawdziwa losowość jest zatem kluczowym elementem zapewniającym bezpieczeństwo w cyberprzestrzeni, wzmacniając algorytmy szyfrujące i chroniąc integralność przesyłanych oraz przechowywanych danych . Zapotrzebowanie na generatory liczb losowych o wysokiej jakości i nieprzewidywalności stale rośnie, co jest bezpośrednio powiązane z postępem technologicznym i coraz większym znaczeniem bezpieczeństwa informacji. Wraz z dynamicznym przenoszeniem coraz większej liczby aspektów naszego życia do sfery cyfrowej, ilość generowanych i przesyłanych danych nieustannie wzrasta. Ochrona tych danych przed nieautoryzowanym dostępem i manipulacją staje się priorytetem, a prawdziwa losowość jest nieodzownym narzędziem do skutecznego szyfrowania i zabezpieczania przed różnego rodzaju atakami.

Bezpieczeństwo

Prawdopodobnie DeepSeek Zna Twoje Sekrety: Analiza Bezpieczeństwa Danych Treningowych LLM

Prawdopodobnie DeepSeek zna Wasze sekrety oraz klucze API! Takie ostrzeżenie pojawiło się na łamach Sekurak.pl. W dynamicznie rozwijającym się świecie dużych modeli językowych (LLM), gdzie innowacje pojawiają się niemal codziennie, DeepSeek AI szybko zyskał miano znaczącego gracza, budząc zainteresowanie swoimi możliwościami i efektywnością. Jednakże, wraz z postępem technologicznym, pojawiają się również nowe wyzwania w obszarze bezpieczeństwa. Niedawne odkrycie dokonane przez badaczy z Truffle Security rzuca nowe światło na potencjalne zagrożenia związane z danymi treningowymi tych zaawansowanych modeli. Wnikliwa analiza publicznie dostępnego zbioru danych Common Crawl, wykorzystywanego do trenowania LLM, w tym DeepSeek, ujawniła obecność licznych, potencjalnie wciąż aktywnych kluczy API i haseł.

Dodaj komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany. Wymagane pola są oznaczone *