Сінгапур ввів суперкомп’ютер ASPIRE 2B: 115 PFLOPS і 1536 NVIDIA H200

2 хв. читання
Приз-фонд $40K+
BINANCE
Приз-фонд $40K+
Перший до $175M обсягу — +7000 USDC
ТОРГУВАТИ

У червні 2026 року Національний суперкомп’ютерний центр Сінгапуру (NSCC) ввів в експлуатацію ASPIRE 2B — систему нового покоління потужністю до 115 петафлопс. В основі — 1536 GPU NVIDIA H200 у версії з 141 ГБ пам’яті HBM3e і процесори AMD EPYC 9655.

Що сталося

Сумарна розрахункова потужність ASPIRE 2B: – GPU-кластер: ~103 петафлопс (NVIDIA H200 × 1536) – CPU-кластер: ~12 петафлопс (AMD EPYC) – Разом: до 115 петафлопс теоретичного піку

NVIDIA H200 — це GPU попереднього покоління (Hopper), але з 141 ГБ пам’яті HBM3e, що дає суттєву перевагу для задач із великими моделями: Llama-class 70B+ можуть працювати у повній точності на невеликій кількості GPU.

ASPIRE 2B орієнтована на задачі: великомасштабні AI-дослідження, кліматичне і погодне моделювання, прискорення відкриттів у охороні здоров’я та матеріалознавстві, гібридні квантово-класичні обчислення.

Система надається через NSCC дослідникам університетів і держструктур Сінгапуру. Це наступник попереднього суперкомп’ютера ASPIRE 2A.

Що це означає

115 петафлопс — серйозна потужність для академічної установи. Для порівняння: суперкомп’ютер VISION від Texas A&M, що дебютував у Top500 на #66 цього самого тижня, входить у ту саму вагову категорію академічних AI-систем.

1536 H200 з 141 ГБ HBM3e на кожному — це сумарна GPU-пам’ять близько 216 ТБ. Це дозволяє запускати моделі, що попросту не поміщаються у споживче або навіть професійне залізо.

Для регіонального контексту: Сінгапур послідовно будує національну AI-інфраструктуру — ASPIRE 2B продовжує лінію, розпочату ще у 2020-х. Країна конкурує за статус AI-хабу Південно-Східної Азії з Японією, Південною Кореєю і, у перспективі, Індією (пор. інвестиції Amazon цього самого тижня).

Mystery Box до 500 USDC
BINANCE • до 26.06
Mystery Box до 500 USDC
Запрошуй друзів на Binance — збирай бокси
Приєднатися
Поділитися
Зв'язатися:
Крипто- та data-аналітик, інженер-програміст (факультет комп'ютерних наук ХНУРЕ). В IT з 2008 року: адміністрував корпоративний моніторинг у «Vodafone Україна», сім років розробляв і просував веб-проєкти, п'ять років керував маркетингом на метриках — конверсія, CTR, ROI, LTV.Криптовалютними ринками займаюся з 2021 року: ончейн-метрики, токеноміка, макроекономічні індикатори. Розробив власну data-driven модель аналізу ринку на 30+ метрик. Стек — Python (pandas, NumPy, SciPy, matplotlib), математична статистика та EDA; збір і звірку даних автоматизую AI-агентами.Принцип — «Don't trust, verify»: кожна цифра перевірена за першоджерелом, ключові — щонайменше за двома незалежними; прогнози — лише сценарії з умовами. Теза без даних не публікується.