Tianhe-1A, быстрейший суперкомпьютер, занимается вопросами изучения полупроводников

Исследователи китайского научного центра запустили в работу крупнейшее моделирование с целью изучить эффективные методы более продуктивного производства и использования поликристаллического кремния - материала, используемого в солнечных панелях и индустрии полупроводников.

Cотрудники Института Технологий Китайской Академии Наук (Institute of Process Engineering (CAS-IPE), Chinese Academy of Sciences) используют для этого Tianhe-1A, быстрейший суперкомпьютер в мире. Вычислительные работы, производимые на тысячах GPU NVIDIA Tesla, являют собой симуляцию поведения 110 миллиардов атомов при беспрецедентой производительности комплекса в 1,87 петафлопс. Предыдущий рекорд моделирования этого типа был поставлен симуляцией 49 млрд. атомов при производительности 369 терафлопс (приставка "пета" означает число с 15-ю цифрами после запятой, "тера" - с 12-ю). Для сравнения, производительность процессора Intel Core i7-975, при работе в режиме Turbo Clock (3,46 ГГц), соответствует уровню 55,36 гигафлопс.

"Компьютерное моделирование имеет решающее значение в изучении новых материалов и методов производства, так как оно может раскрыть гораздо больше деталей, чем экспериментальные измерения, при значительно меньших затратах" - говорит доктор Венлай Хуанг (Dr. Wenlai Huang), научный сотрудник института. "Уровни производительности, достигнутые нами с использованием 7168 чипов NVIDIA в суперкомпьютере Tianhe-1A, позволили нам понять лучше, как никогда, с помощью моделирования, поведение материала в различных аспектах" - отметил Хуанг.

Tianhe-1A, размещенный в Национальном Суперкопьютерном Центре (National Supercomputing Center), город Тяньцзинь, Китай, назван организацией Top 500 быстрейшим суперкомпьютером в мире. Кроме научных расчетов в сфере полупроводников, суперкомпьютер используется для изучения областей разведки нефти, лекарств и моделирования погоды.

Работы CAS-IPE в области полупроводников продолжаются - в институте ожидаются новые рекорды моделирования молекулярной динамики.

Увеличить рисунок