Site: Cyfronet - Kraków
System URL: http://www.cyfronet.pl
Manufacturer: Format
Cores: 47,616
Processor: AMD EPYC 7742 64C 2.25GHz
Interconnect: Infiniband HDR
Installation Year: 2021
Linpack Performance (Rmax) 5.05 PFlop/s
Theoretical Peak (Rpeak) 7.71 PFlop/s
Nmax 1,391,616
HPCG [TFlop/s 89.8331
Power: 146.56 kW (Optimized: 146.56 kW)
Power Measurement Level: 2
Operating System: CentOS
Compiler: NVIDIA NVCC V11, Intel Composer 2020.0.166
Math Library: Intel MKL 2020.0.166 / NVIDIA CUDA CUBLAS 11.4.1.1043
MPI: OpenMPI 4.1.3 + UCX 1.12.1
Athena osiąga teoretyczną moc obliczeniową ponad 7,7 PetaFlopsów (7709 TeraFlopsów), co zapewniło maszynie zajęcie 113 miejsca na listopadowej liście TOP500 oraz sprawia, że jest to obecnie najszybszy superkomputer w Polsce. Zainstalowany w 2021 roku w Cyfronecie system ma dostarczyć polskiemu środowisku naukowemu i gospodarce najnowocześniejszych zasobów obliczeniowych opartych o procesory i akceleratory GPGPU najnowszej generacji wraz z niezbędnym podsystemem składowania danych opartym o bardzo szybkie pamięci flash. Konfiguracja Atheny obejmuje: 48 serwerów z procesorami AMD EPYC i 1 TB pamięci RAM (w sumie 6144 rdzenie obliczeniowe CPU) oraz 384 karty GPGPU NVIDIA A100.
Niezbędnym elementem umożliwiającym wykorzystanie tak dużej mocy obliczeniowej w efektywny sposób jest zapewnienie wysokowydajnej sieci wewnętrznej superkomputera (Infiniband HDR o przepustowości 4 x 200 Gb/s na serwer) oraz bardzo szybkiego podsystemu dyskowego. Jest on zbudowany w oparciu o otwarte oprogramowanie Lustre, używane również w systemach dyskowych superkomputerów Prometheus i Ares, oraz dedykowane serwery dyskowe wyposażone w pamięci flash w standardzie NVMe. System został zainstalowany w istniejącym centrum danych Cyfronetu oraz zintegrowany z infrastrukturą PLGrid.
Tego typu infrastruktura wychodzi naprzeciw potrzebom użytkowników superkomputerów Cyfronetu, którzy wykorzystują infrastrukturę obliczeniową zarówno do wykonywania standardowych wysokowydajnych symulacji naukowych (HPC), jak i do aplikowania metod sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML) w badaniach z zakresu medycyny, farmakologii, biologii, chemii, fizyki oraz wielu innych dziedzin nauki. Moc obliczeniowa Atheny dla obliczeń AI to prawie 240 PetaFlopsów.
II LO im. ks. prof. Tischnera, Rabka-Zdrój
