La nuova classifica mondiale dei computer più potenti, rilasciata nei giorni scorsi, vede al primo posto il supercomputer Titan, un sistema Cray XK7 installato presso l'Oak Ridge National Laboratory in Tennessee.
Annunciata ufficialmente nell'ambito della SC12 International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis in corso a Salt Lake City, la nuova lista dei 500 computer più potenti al mondo sostituisce quella di sei mesi fa, che vedeva dominatore assoluto il supercomputer Sequoia, un sistema IBM BlueGene/Q in servizio presso il Lawrence Livermore National Laboratory. Mentre lo scorso giugno la velocità di calcolo di Sequoia, verificata con i cosiddetti Linpack benchmarks, raggiungeva i 16.32 Petaflop/s, il nuovo capoclassifica ha mostrato una prestazione di 17.59 Petaflop/s, ma i progettisti ritengono che Titan potrebbe teoricamente raggiungere l'incredibile velocità di 27 Petaflop/s.
Gran parte di questa potenza di calcolo è dovuta all'innovativa struttura, che utilizza in modo intensivo tecnologie inizialmente sviluppate in sistemi per videogiochi quali Xbox 360 e PlayStation3. Titan, infatti, affianca alle tradizionali CPU (central processing unit) le innovative GPU (graphic processing unit), create proprio per gestire le particolari necessità di calcolo richieste dai videogames. Il supercomputer comprende 18.688 nodi di calcolo, ciascuno dei quali è costituito da un processore 16-core AMD Opteron 6274 e un acceleratore NVIDIA Tesla K20X, il tutto supportato da 710 terabytes di memoria e governato da un sistema operativo basato su Linux.
All'Oak Ridge National Laboratory la mostruosa potenza di calcolo di Titan sarà destinata soprattutto a supportare le ricerche in campo energetico e nello studio di nuovi materiali.
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I supercomputer hanno un nuovo re
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La medicina di precisione non può fare a meno degli small data

I big data promettono di rivoluzionare la medicina, ma rischiano di nascondere più di quanto rivelino quando si tratta di curare il singolo paziente. Lorenzo Farina argomenta che gli small data - i dati «piccoli» abbastanza da essere compresi direttamente dal clinico - non sono un residuo del passato ma un elemento irrinunciabile della medicina di precisione. La vera sfida non è scegliere tra i due paradigmi, ma abbandonare l'approccio data-driven e tornare a ragionare per domande: prima la questione clinica, poi i dati necessari a rispondervi.
Gli small data sono definiti come quei dati di dimensione abbastanza «piccola» da poter essere immediatamente compresi da un essere umano, non tanto nella loro interpretazione che ovviamente ha sempre e necessariamente bisogno della analisi, ma nel loro significato biologico generale. Tipicamente, sono il risultato di esperimenti di laboratorio che non utilizzano macchine per l'analisi dei dati omici, bensì altre biotecnologie in grado di misurare relativamente «pochi» dati per provare a rispondere alla domanda che interessa.