11月，当我们团队的一些人展示在MEF19在美国，我们又派了一个团队去科罗拉多州的丹佛市参加国际高性能计算、网络、存储和分析会议SC19．在这篇文章中，我们将重点介绍这场精彩表演中一些更发人深省的时刻，以及我们在冠军一号上是如何为使之成为可能做出贡献的。beplay 类似
力量和速度
在超级计算中，衡量性能的一个关键指标是每秒浮点运算次数(FLOPs)。作为一个比较点，据估计人类大脑的能力是1 exaFLOP(或10亿亿个FLOPs)。目前的超级计算机可以执行大约250 petaFLOPs的运算，大约相当于人类大脑的四分之一。然而，人们普遍预计，在十年内，计算机将超过这一基准能力。
然而，这些高性能计算机使用的瓶颈是支持其实验和应用的网络骨干网。需要大量的带宽来收集、存储和传输这些计算机可以处理的大量数据。许多大学的研究人员目前正在研究消除这一障碍的解决方案，包括织物的项目来自北卡罗莱纳大学
如何保持冷静
高性能计算应用推动了网络设备的密集化。一个标准的机柜现在装满了今天的设备，需要4-6倍于几年前同样的完整的机柜。因此，一个新的挑战出现了:如何保持一个足够凉爽的大气?
我们看到了两种主要类型的冷却挑战的解决方案:液体和强制空气。许多冷却系统现在是独立的，也就是说，集成到它们冷却的机架和机柜中。似乎液体系统可以更复杂，但可以说更有效。
超级计算机的阴暗面
超级计算能力的加速是有代价的。SC19上最发人深省的会议之一是标题不详的全体会议，“当技术毁灭时”。这次会议的重点是技术失败可能带来灾难性致命后果的领域的技术伦理发展，包括无人驾驶汽车、航空航天、远程外科手术，甚至气象学。在后一种情况下，天气服务依赖于超级计算来获得精确和准确的报告，特别是在自然灾害的情况下。但是，当可用数据超过了预测建模的能力时，会发生什么呢?我们已经成为太在这些应用中依赖超级计算?
加速进入市场的必要性加剧了新技术在这些关键应用中的危险:“足够好”真的足够好吗?引申开来，这一讨论重新提出了一个关于进步的永恒问题:仅仅因为我们可以，这是否意味着我们应该(现在，甚至永远)?此外，技术能力和人类理解其后果和有效监管的能力之间的差距正在扩大。是时候停下来，重新考虑我们与我们所创造的东西之间的关系了吗?
C1起作用
所有这些令人兴奋的应用程序和高性能计算能力的演示都依赖于一件事:足够的网络容量。为了支持这项计划，Champion ONE向SCinetbeplay 类似提供了几十个100G光模块，SCinet是SC19用于wi-fi和超级计算演示的官方网络。
SCinet是世界上速度最快的网络。它的速度为4.22Tbps，可以在6分钟内下载整个苹果音乐库。这个强大的网络有近50英里的光纤电缆，以及来自34家参与供应商价值8000万美元的网络硬件。
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