Cray展示了它最快的超级计算机，在单个机柜内实现了petaflop级的计算能力。Cray还表示，它正在将机器学习能力添加到不同的系统中。
Cray表示，相较此前他们任何超级计算机，新型XC50将提供密度最高的性能
XC50超级计算机是专为最苛刻的高性能计算用户设计的，Cray表示，超级计算应用正在发展到包括更多深度学习算法，因此在系统中采用GPU将“使得我们的客户使用新的分析技术从越来越大、越来越复杂的数据中获得洞察”。
Cray表示，新设备提供了相比其他任何Cray超级计算机“最高性能的密度”，让客户可以应对更大、更复杂的工作负载。
位于卢加诺的瑞士国家超级计算中心（CSCS）目前正在升级它的Cray XC30超级计算机（昵称Piz Diant）为Cray XC50系统，并将其与该中心的Cray XC40超级计算机结合起来。
“我们新的Cray XC50超级计算机将大幅加速我们的计算研究能力，让我们的用户能够在广泛的科学研究中进行更高级的、数据密集的仿真、可视化、虚拟化和数据分析，”该中心教授Thomas Shlthess这样表示。
“Cray的下一代超级计算和持续集成GPU加速，已经创造了强大的、高效的混合多核系统，用于解决我们现有的及未来的高性能计算工作负载。”
Cray XC50超级计算的特性包括Aries网络互连，这是针对数据中心GPU加速应用设计的，在这方面，较高的节点对节点通信性能是很关键的，“创新的”冷却系统用于降低客户的总拥有成本，支持NVIDIA Tesla P100 GPU加速卡，以及下一代英特尔至强和英特尔至强Phi处理器。
Cray还表示，它将把深度学习能力添加到超级计算机和集群系统中。
“超级计算和大数据分析的融合正在发生，深度学习算法的崛起证明了客户正在越来越多地使用高性能计算技术来加速分析应用，”Cray公司高级副总裁、首席技术官Steve Scott这样表示。
“培训问题看起来是超级计算的典型难题。”
海洋地球物理公司PGS正在Cray XC40超级计算机——昵称Abel——上运行机器学习算法。
规则化和操控这样的机器学习技术可以运用于地震勘探中的重要计算问题中，全波形反演正在被用于高分辨率、高保真地呈现极深的墨西哥海湾。
“这类问题是非常难的，”PGS负责成像和工程的全球首席地理学家Sverre Brandsberg-Dahl博士这样表示。
“这是一个多维度不适定优化问题，远远没有实现自动化，要求大量技术资源的干预，在很多情况下更多地是一种艺术多过于科学。”
“我们的Cray XC40系统能力学习如何更好地引导折射和潜水波的深层模型更新，以及如何最好地再现墨西哥湾清晰的盐湖边界。在Cray上进行的大规模机器学习显示了转换流程相对于目前最好的FWI来说质量上的改善。”
本文转自d1net（转载）
