Perlmutter बना दुनिया का सबसे तेज AI Supercomputer, 6144 Nvidia GPUs के साथ

May 27, 2021, ही वो दिन था जब दुनिया के सबसे तेज AI Supercomputer को शुरू किया गया। इस supercomputer को बनाने के पीछे tech giant Nvidia और National Energy Research Scientific Computing (NERSC)। ये सूपर कम्प्यूटर अभी तक का सबसे तेज सूपर कम्प्यूटर है। इस सूपर कम्प्यूटर का नाम Perlmutter रखा गया है। इस सूपर कम्प्यूटर का नाम Saul Perlmutter जी के ऊपर रखा गया है। 

Saul Perlmutter जी जो की एक astrophysicist भी हैं Lawrence Berkley National Laboratory में। “Perlmutter” की बात करें तब artificial intelligence (AI) सम्बंधित कार्यों को करने में ये सूपर कम्प्यूटर सबसे ज़्यादा तेज बताया जा रहा है।

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Nvidia के उत्पाद विपणन नेतृत्व ने एक आधिकारिक ब्लॉग पोस्ट के माध्यम से पर्लमटर के विवरण का खुलासा किया। हैरिस ने कहा कि 16-बिट और 32-बिट मिश्रित-सटीक गणित सहित वर्कलोड को संसाधित करने के लिए पर्लमटर “ग्रह पर सबसे तेज़ प्रणाली है” जिसका उपयोग विभिन्न कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुप्रयोगों में किया जाता है।

हालांकि, शुरुआत में, पर्लमटर को भविष्य में अन्य AI-आधारित परियोजनाओं पर जाने से पहले हमारे ब्रह्मांड का अब तक का सबसे बड़ा 3डी नक्शा बनाने का काम सौंपा जाएगा। इसके अलावा, शोधकर्ता इस साल के अंत में इसके विकास के दूसरे चरण के तहत सिस्टम में और भी अधिक AI computing शक्ति जोड़ेंगे।

“एक परियोजना में, सुपरकंप्यूटर दृश्य ब्रह्मांड के अब तक के सबसे बड़े 3D मानचित्र को इकट्ठा करने में मदद करेगा। यह डार्क एनर्जी स्पेक्ट्रोस्कोपिक इंस्ट्रूमेंट (डीईएसआई) से डेटा को प्रोसेस करेगा, एक तरह का कॉस्मिक कैमरा जो एक ही एक्सपोजर में 5,000 आकाशगंगाओं को कैप्चर कर सकता है, ”ब्लॉग पोस्ट में डायोन हैरिस ने लिखा।

अब, कंप्यूटर के आंतरिक भाग में आकर, पर्लमटर 6,144 एनवीडिया ए 100 टेंसर कोर जीपीयू पैक करता है। 

तो, छह हजार से अधिक एनवीडिया जीपीयू सिस्टम को कुछ सबसे जटिल एआई-आधारित कार्यों को संसाधित करने की शक्ति देंगे। यह 7,000 से अधिक एनईआरएससी शोधकर्ताओं को एआई-आधारित वैज्ञानिक शोधों के लिए मिश्रित-सटीक कंप्यूटिंग प्रदर्शन के चार एक्साफ्लॉप तक पहुंच प्रदान करने की उम्मीद है।

“पारंपरिक सुपरकंप्यूटर क्वांटम एस्प्रेसो जैसे कार्यक्रमों के साथ कुछ नैनोसेकंड में कुछ परमाणुओं के सिमुलेशन उत्पन्न करने के लिए आवश्यक गणित को मुश्किल से संभाल सकते हैं। लेकिन मशीन लर्निंग के साथ उनके अत्यधिक सटीक सिमुलेशन को जोड़कर, वैज्ञानिक लंबे समय तक अधिक परमाणुओं का अध्ययन कर सकते हैं, ”एनईआरएससी की डेटा और एनालिटिक्स सेवा टीम के कार्यवाहक प्रमुख वाहिद भीमजी ने कहा।

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