NASA 的任务因超级计算机短缺而被推迟

NASA的任务因超级计算机短缺而被推迟美国宇航局(NASA)的超级计算能力未能跟上最新技术发展的步伐,并且“超额认购和负担过重”,导致任务延迟,有时需要由团队购买自己的基础设施来解决。NASA内部审计机构监察长办公室发布的审计报告称“NASA需要新的承诺和持续的领导关注,以重振其高端计算工作。如果不做出重大改变,该机构的高端计算可能会限制未来的任务优先事项和目标。”NASA当前的超级计算设施存在超额分配、超负荷使用和过时的问题。例如,NASA的“先进超级计算设施”只有48个GPU和18,000个CPU。而SLS团队每年花费25万美元购买独立计算资源,而不是等待现有的资源可用。——

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NASA任务连战连捷 超级计算机在幕后做了什么努力?

NASA任务连战连捷超级计算机在幕后做了什么努力?这个气流可视化显示了美国宇航局的六人倾斜翼概念高级空中机动车在巡航或"飞机模式"下的涡流尾流。该图像显示了倾斜翼多旋翼配置的气流的复杂性,其中许多旋翼相互作用,机翼和机身。资料来源:NASA/PatriciaVenturaDiazfesta1.设计安全、高效的空中出租车。利用美国宇航局强大的超级计算机,研究人员正在模拟几种有前途的空中出租车配置的空气动力学性能,这些载具有朝一日将在城市和郊区运送乘客和货物。高度复杂的模拟将被用来帮助设计和开发这些未来的空中出租车--也被称为先进空中机动性(AAM)载具--它们将是安全、安静和高效的。美国宇航局通过确定关键研究领域和构思AAM载具的设计,在AAM的发展中发挥了重要作用。最近的模拟重点是倾斜翼和安静的单主旋翼AAM概念飞行器的性能。仿真是在美国宇航局位于加州硅谷的艾姆斯研究中心的高级超级计算机(NAS)设施上进行的,这使得这种复杂的仿真可以在短短几天内得到解决。了解这些旋转翼飞机的复杂流动结构是达到AAM性能和噪音水平目标的关键。先进超音速降落伞充气研究实验(ASPIRE)模拟的图像显示了流体-结构相互作用的动态和相对流速(马赫数,黄色为高,黑色为低)。该模拟的目的是与ASPIRE第一次飞行测试期间将出现的峰值充气力相匹配。资料来源:NASA/MichaelBarad和JonathanBoustani2.在危险的着陆过程中保持行星探测装置的安全。美国宇航局火星登陆器的进入、下降和着陆(EDL)序列被称为"恐怖七分钟",因为由于两个星球之间的信号滞后,数百个关键事件需要在没有地球干预的情况下成功发生。大约在下降四分钟后,航天器展开了一个降落伞,该降落伞必须尽可能均匀地充气,尽管有湍流的空气尾流,而且紧密编织的织物没有任何裂缝或破损。这是EDL最危险的方面之一,也是众所周知的对预测的挑战。利用该机构的艾特肯超级计算机,埃姆斯的工程师们正在开发通过模拟和分析超音速降落伞膨胀的许多情况来降低风险和成本的能力,而使用飞行试验来研究这些情况成本太高。仿真的另一个优势是可以提取精细的细节--这些信息可以帮助工程师开发下一代EDL系统,能够处理未来机器人火星任务的更重的有效载荷,如火星采样返回。这个可视化显示了使用NASA的多孔微结构分析(PuMA)软件对由碳/石墨制成的纤维毡状材料进行的传热模拟。在模拟中,一个小的温度梯度被强加在材料的微结构上,稳态温度曲线和热通量被确定。资料来源:NASA/JosephC.Ferguson,StanfordUniversity;FedericoSemeraro和JohnThornton,NASA/Ames3.在微观层面上对航天器的热屏蔽材料进行建模。NASA的多孔微结构分析(PuMA)软件使用X射线显微层析技术来生成材料内部结构的高分辨率三维图像。在埃姆斯开发的PuMA为用于航天器热屏蔽、超音速降落伞和陨石分析的材料提供了前所未有的洞察力。NASA的研究人员使用PuMA为未来的太空任务开发新的热保护系统(TPS)材料,而NASA的高性能超级计算机为材料科学家提供了对材料的微观结构进行全面建模的能力。这有助于确保未来航天器的安全,特别是在危险的下降阶段。虽然这个开源软件最初是作为预测航天器TPS的材料特性的工具而创建的,但PuMA已经扩展到为科学家提供将材料生成--从简单的形状到复杂的纤维编织几何形状--与材料的性能研究相结合的能力,如其导电性、弹性、渗透性,甚至其氧化的方式。2019年10月7日,西太平洋上的强热带气旋"海吉星"达到了超强台风级别。插图是2019年10月10日来自Himarawi-8卫星的可见光卫星图像。较大的图像是实验性GEOS模型产生的可见云图像。哈吉比斯有一个明确的台风眼,充满了浅层的、低层的云,周围是深层的对流带和长长的云流,被卷入东北方向的一个热带外锋系统。资料来源:NASA/WilliamPutnam4.预测天气和气候以保证人类安全。美国宇航局正在推动建模能力的边缘,利用超级计算机创建一个1.5公里(约1英里)分辨率的全球数字孪生地球。位于马里兰州格林贝尔特的NASA戈达德太空飞行中心的全球建模和同化办公室正在使用历史观测数据来模拟地球系统的天气和气候。美国宇航局全球地球观测系统(GEOS)模型和同化系统是该机构的旗舰系统,用于加强对美国宇航局大量地球观测数据的使用。随着机器学习能力的巨大扩展和超高速图形处理单元编程范式的改进,GEOS现在已经准备好在NASA内部为天气和气候研究提供一个实验性框架。GEOS模型将具有一系列能力,包括海洋-大气耦合地球系统建模,碳排放的高级研究,以及超高分辨率的传输。30亿年前金星的模拟表面温度图,有310米深的动态海洋。大陆上的温度大约或低于水的冰点。这是因为这个星球旋转得非常慢,在金星的夜晚,大陆变得相当寒冷。资料来源:美国国家航空航天局/迈克尔-韦5.探索我们太阳系内外行星的过去、现在和未来。超级计算机就像计算的"时间机器",科学家用它们来探索过去、现在和未来的宇宙。使用美国宇航局气候模拟中心的Discover超级计算机和ROCKE-3D计算机模型,来自纽约美国宇航局戈达德空间研究所的科学家正在模拟太阳系内外行星的气候。这些模拟显示,30亿年前,地球最近的行星邻居金星可能已经有足够长的时间处于温带状态,以至于有了海洋--使金星可能成为我们太阳系中的第一个宜居世界。在离地球更远的地方,科学家们在运行ROCKE-3D时发现,海洋特征比以前的模型更真实,太阳系外的半人马座b比以前认为的更适合居住。在离家更近的地方,对月球的模拟显示,靠近月球赤道的古火山所释放的水可以找到它的途径,进入永久阴影的极地地区,在那里我们有可能利用它进行未来的探索。...PC版:https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1355405.htm手机版:https://m.cnbeta.com.tw/view/1355405.htm

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从阿波罗到阿耳忒弥斯:利用NASA的超级计算机推进登月计划

从阿波罗到阿耳忒弥斯:利用NASA的超级计算机推进登月计划美国国家航空航天局(NASA)的"阿耳特弥斯"(Artemis)任务旨在扩大月球探索的范围,这些任务面临着新的挑战,因为着陆器体积更大,运行风险更高。这些任务必须在低重力和多尘表面等具有独特挑战的环境中驾驭复杂的月球着陆和升空。资料来源:帕特里克-莫兰,美国宇航局艾姆斯研究中心/安德鲁-韦弗,美国宇航局马歇尔太空飞行中心通过"阿耳特弥斯",NASA计划在月球表面执行人类和机器人任务,探索比以往更多的月球区域。由于未来的着陆器将比阿波罗着陆器更大,配备的发动机也更强劲,因此与着陆和升空期间的操作相关的任务风险要大得多。由于美国宇航局的目标是在月球上建立持续的人类存在,因此任务规划人员必须了解未来的着陆器在未开发的月球表面着陆时是如何与月球表面相互作用的。在月球上着陆非常棘手。当宇航员和有效载荷飞抵月球表面时,航天器通过启动火箭发动机来抵消月球的引力,从而控制飞船的下降。这种情况发生在地球上难以复制和测试的极端环境中,即低重力、无大气层以及月球碎屑的独特性质,尤其是月球表面一层细小、尖锐、松散的尘埃和岩石会对航天器造成极大威胁。美国宇航局位于阿拉巴马州亨茨维尔的马歇尔太空飞行中心的研究人员制作了阿波罗12号着陆器发动机羽流与月球表面相互作用的模拟动画。该动画描述了发动机关闭前最后半分钟的下降过程,显示了羽流在平坦的计算表面上施加的预测力。这种力被称为剪应力,是施加在一定面积上的横向力或侧向力,是流体流经表面时造成侵蚀的主要原因。这里,波动的径向图案显示了预测的剪应力强度。较低的剪切应力为深紫色,较高的剪切应力为黄色。资料来源:帕特里克-莫兰,美国宇航局艾姆斯研究中心/安德鲁-韦弗,美国宇航局马歇尔太空飞行中心着陆和升空带来的风险和挑战每次航天器着陆或升空时,其发动机都会向表面喷射出超音速的炽热气体羽流,强大的力量会掀起尘埃,并将岩石或其他碎片高速抛射出去。这会造成视觉障碍和尘埃云等危险,从而干扰导航和科学仪器,或对着陆器和附近的其他硬件和结构造成损坏。此外,羽流还会侵蚀着陆器下方的地表。虽然阿波罗级着陆器没有形成陨石坑,但即将执行的阿耳特弥斯任务计划中的较大型着陆器对表面的侵蚀程度如何,是否会在着陆区迅速造成陨石坑,从而给着陆器的稳定性和着陆器上的宇航员带来风险,这些都是未知数。为了提高对羽面相互作用(PSI)的认识,美国宇航局位于阿拉巴马州亨茨维尔的马歇尔太空飞行中心的研究人员开发了新的软件工具,用于预测美国宇航局项目和任务的PSI环境,包括人类着陆系统、商业月球有效载荷服务计划和未来的火星着陆器。这些工具已被用于预测即将执行的月球任务中的陨石坑和视觉遮挡,并帮助美国宇航局最大限度地降低未来着陆任务中航天器和乘员的风险。NASA马歇尔团队最近制作了阿波罗12号着陆器发动机羽流与月球表面相互作用的模拟,预测的侵蚀与着陆时发生的情况非常吻合。(该动画描述了发动机熄火前最后半分钟的下降过程,显示了羽流对平坦计算表面施加的预测力。这种力被称为剪应力,是施加在一定面积上的横向力或侧向力,是流体流经表面时造成侵蚀的主要原因。这里,波动的径向图案显示了预测的剪应力强度。较低的剪应力为深紫色,较高的剪应力为黄色。这些模拟在位于加利福尼亚硅谷美国宇航局艾姆斯研究中心的美国宇航局高级超级计算设施的Pleaides超级计算机上运行了数周,产生了数TB的数据。...PC版:https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1398479.htm手机版:https://m.cnbeta.com.tw/view/1398479.htm

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评估认为NASA的超级计算机严重落后拥有18000颗CPU却只搭配48颗GPU目前,NASA拥有五台超算,安放在加州艾莫斯的NASA先进超算中心(NAS)、马里兰州戈达德的NASA气候模拟中心(NCCS)。性能最好的是Aitken,性能也只有13.12PFlops(每秒1.312亿亿次浮点计算),美国重返月球项目用的就是它。还有Electra8.32PFlops、Discover8.1PFlops、Pleiades7.09PFlops、Endeavour15.48TFlops。这些超算不但性能平平,而且架构技术都不算先进,仍然几乎完全依赖传统CPU处理器。NAS拥有总计超过18000颗GPU,却只有48颗GPU,NCSS部署的GPU更少。NASA在报告中称,超算基础设置的严重落伍,严重影响了NASA的项目进展,而且管理方式落后,利用效率低下,还存在很多安全隐患,因此强烈建议转向GPU为主的新型超算。两个字总结:打钱!...PC版:https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1423996.htm手机版:https://m.cnbeta.com.tw/view/1423996.htm

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IBM创建Vela云原生超级计算机可用于训练AI模型一些专家表示,计算能力将成为开发更大的下一代基础模型的最大瓶颈,因为训练它们需要花费大量时间。据报道,云原生超级计算技术融合了高性能计算的强大算力和云服务的安全性与易用性。IBM工程师写道:“拥有合适的工具和基础设施是提高研发效率的关键因素。”“许多团队选择遵循为人工智能构建传统超级计算机的可靠路径……我们一直致力于更好的解决方案,提供高性能计算和高端用户生产力的双重好处。”据了解,人工智能需要很大的性能基础。最近,大型语言模型已经撼动了整个行业,OpenAI打造的ChatGPT被许多人视为人工智能的“iPhone时刻”。这些模型不需要监督,但确实需要大量的计算。...PC版:https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1343373.htm手机版:https://m.cnbeta.com.tw/view/1343373.htm

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谷歌宣布量子计算机新突破:经典超算需47年的任务可在几秒内完成谷歌科学家近日在ArXiv平台上发布预印本论文,表示在量子计算机方面取得重大突破,可以在几秒内完成了一台经典超级计算机需要47年才能完成的计算任务。谷歌于2019年推出了53量子位的Sycamore处理器,而本次实验进一步升级了Sycamore处理器,已提升达到70个量子位。谷歌表示升级Sycamore处理器之后,虽然受到相干时间等其它因素的影响,其性能是此前版本的2.41亿倍。在实验中,科学家们执行了随机电路采样任务。在量子计算中,这涉及通过运行随机电路和分析结果输出来测试量子计算机的性能,以评估其在解决复杂问题方面的能力和效率。谷歌表示业内最先进的超级计算机Frontier需要47.2年才能计算完成的任务,53个量子位的Sycamore处理器只需要6.18秒就能完成,而新版70个量子位的Sycamore处理器速度更快。https://www.ithome.com/0/703/808.htm投稿:@ZaiHuaBot群组:@ZaiHuaChat频道:@TestFlightCN

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谷歌的新量子计算机能在几秒内执行其竞争对手47年才能完成的任务谷歌近日宣布在量子计算机研发方面取得重大突破,声称已实现“量子霸权”。他们声称,他们的量子计算机可以在几秒钟内执行超级复杂的计算,而竞争对手最快的超级计算机需要大约47年才能完成。这不是谷歌第一次提出这样的说法。2019年,他们宣称量子霸权,但怀疑论者质疑他们主张的有效性。他们的竞争对手IBM认为,谷歌Sycamore量子计算机完成的任务并不是特别具有挑战性,并且在技术上可以由经典机器执行,尽管速度要慢得多。这一成就背后的谷歌研究人员在他们发表在arXiv预印本服务器上(尚未经过同行评审)的论文中解释说,量子计算机有潜力执行超出经典计算机能力的任务。他们进一步强调,在根据改进的经典方法评估计算成本时,他们的实验超越了现有的经典超级计算机。谷歌宣布推出的Sycamore量子处理器的升级版本,其现在运行在70个量子位上,而之前的量子位为53个。量子处理器拥有70个量子位,可以存储和处理70个量子信息单位,这对于任何经典计算机来说都是不可能完成的任务,无论其速度如何。为了说明功率的增加,该团队表示,经典超级计算机Frontier需要6.18秒才能匹配Google53量子位计算机的计算,但需要47.2年才能匹配最新计算机的计算。——

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