
يشير مصطلح الحوسبة فائقة الأداء إلى أنظمة الحوسبة عالية الأداء القادرة على تنفيذ ما لا يقل عن واحد إكسافلوب - 10¹⁸ عملية حسابية بنقطة عائمة في الثانية - وهو عتبة تم تجاوزها رسميًا مع نشر Frontier في مختبر أوك ريدج الوطني في عام 2022، تلاه Aurora في Argonne و El Capitan في Lawrence Livermore.
إن التطبيقات العلمية التي تبرر هذه البنية التحتية - نمذجة المناخ بدقة كاملة، ومحاكاة المخزون النووي، ورسم خرائط الدوائر العصبية للدماغ بأكمله، وعلم الكونيات الدقيق، والنمذجة الوبائية على نطاق الوباء - تشترك في سمة مشتركة: مشاكل تم إثبات أن دقتها المكانية أو الزمنية محدودة بإنتاجية حسابية بيتا سكيل.
توثق المنشورات وبراءات الاختراع المفهرسة أدناه بنى الأجهزة، وبرامج النظام، ونماذج البرمجة، والتطبيقات الخاصة بالمجال التي تحدد حدود البحث الحالية في مجال الحوسبة فائقة السرعة (exascale).
This is our latest selection of worldwide publications and patents in english on Exascale Computing, between many scientific online journals, classified and focused on exascale comput, exaflop, Frontier supercomputer, Aurora supercomputer, El Capitan supercomputer, exascale HPC, exascale workload, high-performance computing node, exascale interconnect, Slingshot interconnect, exascale storage hierarchy, parallel file system, liquid cooling HPC, exascale memory bandwidth, high-bandwidth memory HPC, exascale MPI, exascale OpenMP, exascale fault tolerance, checkpoint restart HPC, exascale, exascale accelerator and GPU cluster HPC.
منشور: no recent news on this particular topic. Please try the extensive manual search in the Publication Database linked just above.
Selective inline compression using data processing unit on a parallel file system
Patent published on the 2026-07-16 in US under Ref US20260202962 by DELL PRODUCTS L P [US] (Doddaiah Ramesh [us], Chen Xiangping [us], Krasner Jonathan Ichael [us])
Abstract: Embodiments disclosed herein relate to selective inline compression of data using data processing units (DPUs) of hosts running on the file system prior to storing the data on a remote storage system. To be compressed by the DPUs of the hosts, data should be not already compressed, the data should not subject to frequent read/write cycles off the remote storage system, and the DPU should have sufficient computing resources to compress the data. A file system is connected to the hosts and the rem[...]
Our summary: Selective inline compression is performed using data processing units (DPUs) on hosts before storing data in a remote storage system. The process relies on a file heatmap generated by machine learning to assess data access frequency. Only uncompressed data that meets specific criteria is eligible for compression by the DPUs.
inline compression, data processing unit, file system, machine learning
Patent

















