NEC похвалилася найпотужнішим комп'ютером в світі

Японская корпорація NEC оголосила в четвер про появу на світ суперкомп'ютера SX-9, якого сама корпорація вважає найшвидшим векторним суперкомп'ютером у світі. Він призначений в першу чергу для складних обчислень у наукових дослідженнях.

Начіная з 1970-х років, провідні проізводітелі компьютеров (такі як NEC, Fujitsu і Hitachi в Японії і IBM, Intel і SGI в Сполучених Штатах) б'ються в конкурентній боротьбі за статус виробника комп'ютера, потужність якого обчислюється гіга-і терафлопа.

NEC стверджує, що їх остання розробка - суперкомп'ютер SX-9 - здатна виконувати обчислення зі швидкістю 839 терафлоп, тобто 839000000000000 (10 в 12-й ступеня) операцій з плаваючою крапкою в секунду.

"SX-9 розроблений для задоволення потреб тих, кому необхідно дуже швидко робити складні розрахунки при комп'ютерному моделюванні і серйозних наукових дослідженнях ", - говорить Ешіказу Маруяма (Yoshikazu Maruyama), старший віце-президент корпорації NEC.

Суперкомпьютери NEC використовуються в службах довгострокового прогнозу погоди, аерокосмічної індустрії і у великих науково-дослідних інститутах і компаніях.

Корпорація повідомила, що вже продано більше 1000 суперкомп'ютерів серії SX. Новий SX-9 буде вперше представлений публіці на конференції з суперкомп'ютерів, яка пройде в наступному місяці в місті Ріно (штат Невада). Сучасні інформери новостей допоможуть вам стежити за курсом світової економікі.

По матеріалами (на англ. Мовою): Mydigitallife.info

• Новая работа создает дорожную карту для следующего поколения биоэлектронной медицины
• Средневековая нанотехнологичная кольчуга
• Исследование показывает, что телетерапия не улучшила доступ к психиатрической помощи
• Eni будет искать энергоресурсы с помощью суперкомпьютера нового поколения
• Искусственный интеллект: новая реальность трудового рынка
• 3D-печатная грибная топливная ячейка предлагает биоразлагаемое решение для получения энергии
• Колебания доменных стенок в 2D материалах раскрывают новый механизм сверхпроводимости
• IBM ускоряет обучение ИИ на скорости света при минимальном энергопотреблении