В России запущен суперкомпьютер «Сергей Годунов» производительностью 54,4 Тфлопс

В Институте математики имени С. Л. Соболева Сибирского отделения Российской академии наук (ИМ СО РАН) введён в эксплуатацию вычислительный комплекс «Сергей Годунов», названный в честь известного советского и российского математика. Монтажом и тестированием системы занимались специалисты группы компаний РСК.

Суперкомпьютер создан на базе высокоплотной и энергоэффективной платформы «РСК Торнадо» с жидкостным охлаждением. Каждый из узлов в составе системы оснащён двумя процессорами Intel Xeon Ice Lake-SP с 38 ядрами, работающими на базовой частоте 2,4 ГГц. Производительность кластера на момент запуска составляет 54,4 Тфлопс.

Предполагается, что HPC-комплекс поможет повысить эффективность научных исследований и будет способствовать развитию новых технологий. Среди сфер применения суперкомпьютера названы: медицинская электроакустическая томография; моделирование эпидемиологических, экологических, экономических и социальных процессов; вычислительная аэрогидродинамика и задачи оптимизации турбулентных течений; моделирование и построение сценариев развития системы биосфера-экономика-социум с учётом безуглеродного и устойчивого развития и изменения климата; решение обратных задач геофизики прямым методом на основе подхода Гельфанда-Левитана-Крейна».

Отмечается, что монтажные и пусконаладочные работы в рамках проекта произведены в сжатые сроки — за 3,5 недели. В перспективе возможности системы будут расширяться.

«У нас появилась возможность решать мультидисциплинарные задачи, моделировать объёмные процессы и предсказывать поведение сложных математических систем. На суперкомпьютере проводятся вычисления по критически важным проблемам и задачам, стоящим перед РФ», — отмечает исполняющий обязанности директора ИМ СО РАН Андрей Миронов.

В целом, запущенный комплекс является основным инструментом для проведения исследований и прикладных разработок в Академгородке Новосибирска и создания технологической платформы под эгидой Научного совета Отделения математических наук РАН по математическому моделированию распространения эпидемий с учётом социальных, экономических и экологических процессов.