Высокопроизводительные вычисления — основа экономики завтрашнего дня

Рассказывает Андрей Семин, технический директор сектора высокопроизводительных вычислений корпорации Intel в регионе EMEA.

Высокопроизводительные вычисления, или НРС, всегда были актуальны, но в последние годы их важность возросла, как никогда. НРС становятся более значительными по сравнению с корпоративными или «облачными» вычислениями, поскольку все больше задач моделирования и дизайна в самых разных областях — будь то химические препараты или автомобили, финансовые рынки и многое другое — решается с помощью высокопроизводительных суперкомпьютеров, а не в блокнотах аналитиков.

Например, 20-25 лет назад люди только начинали использовать суперкомпьютеры для анализа аэродинамических свойств автомобилей и самолетов, а сегодня практически все новые автомобили проходят через стадию дизайна и крэш-тесты, которые полностью проводятся на суперкомпьютерах. С помощью суперкомпьютеров сегодня моделируются и многие детали конструкции автомобиля — от дизайна салона до цилиндров сгорания топлива. Очень важной сегодня становится и проблема снижения уровня выбросов выхлопных газов в атмосферу — здесь тоже без суперкомпьютеров не обойтись.

Расчеты на суперкомпьютерах становятся все более популярными еще и потому, что экономически выгодны: тщательно просчитанная аэродинамика самолета приводит к заметной экономии топлива и экономический эффект от этого для авиакомпаний может достигать сотен миллионов долларов. Кроме того, повышается и надежность перелетов, что немаловажно.

Очень популярна сейчас и тема нанотехнологий и наноматериалов. Малые размеры структур обусловливают наличие сложных химических взаимодействий на молекулярном уровне, а современные вычислительные мощности позволяют проводить их моделирование и создавать материалы не методом проб и ошибок, «смешивая реагенты пробирке», а на основе тщательных расчетов и моделирования протекания сложных реакций.

Вот лишь несколько примеров востребованности высокопроизводительных вычислений — этот список значительно больше и постоянно пополняется.

Прогресс НРС основан на нескольких факторах, прежде всего на уменьшении стоимости самих вычислений. Мощность суперкомпьютера 60-х годов, который стоил десятки миллионов долларов и производился в количестве нескольких штук в год, сегодня заключена в простейшем бытовом калькуляторе. Полвека назад создавать и эксплуатировать суперкомпьютеры могли позволить себе только правительства развитых стран, а сегодня они становятся доступными все большему числу людей. Стоимость одной вычислительной операции за полвека снизилась в миллиарды, а может, даже в триллионы раз, именно поэтому НРС по средствам все большему числу компаний. И чем больше систем покупается, тем дешевле они становятся и тем лучше продаются, становясь доступными все более широкому кругу пользователей, что открывает новые модели использования.

Здесь стоит отметить, что компания Intel уже много лет является крупным игроком на рынке НРС. Чтобы убедиться в этом, достаточно заглянуть в рейтинг 500 самых мощных суперкомпьютеров планеты. Более чем три четверти систем в этом списке — 378 суперкомпьютеров — сделаны с использованием процессоров Intel. Процессоры Intel применяют самые разные производители — от грандов ИТ-рынка IBM и НР до местных компаний. Один из главных аргументов в пользу процессоров Intel — это их экономическая эффективность. Не надо забывать, что еще 10 лет назад число таких систем исчислялось единицами.

Популярность процессоров Intel означает и высокую ответственность: Intel постоянно вкладывает существенные средства в исследования и разработки новых процессоров, создание больших систем и решение проблем, стоящих перед их изготовителями. Intel не только предоставляет изготовителям систем свои процессоры, но и помогает им внедрять и тестировать системы, открывает доступ к развитой экосистеме разработки ПО, помогая создавать специальное программное обеспечение для высокопроизводительных вычислений. В лабораториях Intel, в частности в России, разрабатывается самое разное ПО, в том числе и для высокопроизводительных вычислений. Это компиляторы, инструменты для отладки и анализа производительности приложений, различные библиотеки, позволяющие гораздо более эффективно использовать имеющиеся вычислительные мощности.

Сектор высокопроизводительных вычислений можно разделить на два сегмента. Первый — это high-end, высокопроизводительные системы, входящие в число ведущих суперкомпьютеров мира; уникальные и очень дорогие системы, созданные при значительной поддержке государства и ориентированные на решение задач, которые по своему масштабу недоступны индивидуальным компаниям. Действительно, инвестиции в десятки и даже сотни миллионов долларов трудно осуществить без поддержки государства. Большая часть вычислительного времени таких систем используется для решения задач государственной важности или бесплатно предоставляется университетам и научно-исследовательским институтам для решения передовых научных проблем.

В России есть несколько программ такого рода и несколько ведущих центров. Прежде всего это межведомственный суперкомпьютерный центр (МСЦ) Академии наук, который предоставляет вычислительные сервисы для академических учреждений и работает в сфере НРС уже более 10 лет. Этот центр обладает самым передовым сегодня суперкомпьютером НРС в России с производительностью около 95 терафлопов.

В некоторых научно-исследовательских институтах, например в Курчатовском научном центре, есть мощные вычислительные системы, которые необходимы им для решения собственных научных и производственных задач.

Более того, есть специальные государственные программы, например программа СКИФ союзного государства России и Белоруссии, которая направлена на развитие национальной экосистемы высокопроизводительных вычислений и технологической экспертизы российских производителей суперкомпьютеров.

В последние годы в России наблюдается положительная тенденция: в 2003 году в Top 500 была всего одна российская система (которая обычно стояла в МСЦ), а сегодня их уже восемь, причем увеличение их числа произошло благодаря появлению суперкомпьютеров прежде всего в университетах — Томском, Московском, Нижегородском, Кировском, Уфимском и др. За этими суперкомпьютерами стоят вполне конкретные задачи, есть планы по их развитию — например Московский государственный университет принял решение создать в 2009 году у себя систему мощностью до 500 терафлопс.

Если говорить о сфере применения суперкомпьютеров, то интересно обратиться к примеру Германии, где установлено 49 систем из списка Топ 500. Большинство немецких суперкомпьютерных центров активно сотрудничают с промышленностью, причем далеко не всегда с крупными компаниями. Например, компьютерный центр в Штутгарте предоставляет вычислительное время для относительно небольших компаний — поставщиков комплектующих для автоконцерна «Даймлер» и т.п. Им бывает необходимо рассчитать аэродинамику салона для наиболее эффективного расположения вентиляторов или решить другие задачи. Такие расчеты выполняются несколько раз в год, поэтому приобретать собственные вычислительные средства неэффективно, гораздо выгоднее брать их в аренду. Подобная схема использования выгодна и вычислительному центру, и небольшим компаниям.

Сейчас все более популярными становятся вычисления в «облаке», но мало кто задумывается, что высокопроизводительные вычисления уже давно эксплуатируют такие технологии применительно к потребностям малого и среднего бизнеса. По сути дела, «облачные» вычисления — это одна из форм продажи НРС, конкретная бизнес-модель предоставления вычислительных мощностей широкому кругу пользователей, каждый из которых не заинтересован в строительстве собственного суперкомпьютера. На этом рынке сегодня большой спрос, поэтому он развивается и будет развиваться еще активнее. Ведущими компаниями здесь сейчас являются Amazon и Google. Недавний интересный пример высокопроизводительных вычислений «в облаке» — запуск проекта «Альфа» компанией «Вольфрам».

Россия пока отстает, но есть надежда, что в ближайшее время начнут появляться центры коллективного пользования высокопроизводительными вычислениями, ориентированные на промышленные предприятия и исследовательские разработки.

Отдельный вопрос, кому и зачем нужны суперкомпьютеры и стоит ли тратить большие средства на создание еще более быстрых систем? В качестве примера можно рассмотреть использование высокопроизводительных вычислений при разработке новых лекарств. Нужны ли вычислительные мощности в один экзафлоп? Пока рекордсмен по мощности — это система с производительностью около одного петафлопа. На данной системе, например, может быть рассчитано воздействие лекарств на некоторые части человеческих клеток. Таким образом можно проводить огромное количество виртуальных медицинских экспериментов, что позволит более правильно подобрать формулу требуемого лекарства. Для моделирования взаимодействия с целой клеткой может понадобиться система в тысячу раз более мощная (с производительностью около экзафлопа), которая сможет полностью обсчитать одну клетку головного мозга. Тогда станет ясно, как, например, будет реагировать на лекарство клетка головного мозга целиком, что значительно повысит качество разрабатываемого лекарства и снизит побочные эффекты. Можно будет моделировать и изучать развитие раковых опухолей или распространение вируса в организме. Моделирование более сложных структур потребует еще большей вычислительной мощности, поэтому ответ на вопрос, кому нужна столь большая вычислительная мощность, очевиден: если ученым дать еще более мощный инструмент для вычислений, они найдут ему достойное применение.

Можно посчитать и экономический эффект от НРС. Когда врачи и фармацевты смогут тестировать лекарства виртуально, это не только удешевит и ускорит процесс их разработки, но и позволит создавать лекарства индивидуально, с учетом специфики пациентов. Генно-специфические лекарства — это одно из применений НРС в уже вполне обозримом будущем. Кроме того, можно будет заняться разработкой методов лечения тяжелых наследственных болезней.

Анализируя тенденции развития НРС в мире, можно ожидать появления систем с производительностью в один экзафлоп к 2017-2018 годам. Таким образом, на протяжении долгих лет НРС будут развиваться и находить все новые способы применения.

Очень часто суперкомпьютеры сравнивают с болидами «Формулы-1», но, по-моему, между ними есть одно очень важное различие — cуперкомпьютеры решают очень широкий спектр актуальных и конкретных задач в самых разных областях человеческой жизни и деятельности. Поэтому НРС — это не только спорт высоких достижений, но и реальная помощь в решении проблем, стоящих перед человечеством. Именно поэтому вполне естественна потребность в государственной поддержке для проектов НРС. При этом надо помнить, что создание суперкомпьютеров не просто влечет за собой развитие дополнительных высокотехнологичных отраслей, таких как разработка ПО и энергетика, но и создание системы ПО и экосистемы пользователей.

Если говорить о развитии сектора НРС в России, то это один из самых динамичных рынков в регионе ЕМЕА (Европа, Ближный Восток и Африка). Многое делается в рамках программы СКИФ. Если провести аналогию с 20-30-ми годами прошлого века, когда перед СССР стояла задача создания собственного машиностроения, на базе которого можно было бы создавать и развивать другие сферы экономики, то теперь Россия озабочена созданием отрасли высокопроизводительных вычислений, на базе которой можно будет развивать нанотехнологии, фармацевтику и другие инновационные направления. Мне кажется, пройден очень важный этап — продемонстрирована востребованность и результативность НРС — и в дальнейшем развитие этого направления пойдет еще активнее. Кстати, на Западе уже есть специальные центры развития нанотехнологий и все они оснащены мощными суперкомпьютерами. Я думаю, в России со временем тоже должны появиться такие центры.

Корпорация Intel активно способствует продвижению НРС в России. В прошлом году мы провели специальный конкурс среди разработчиков приложений для НРС, чтобы увидеть тех людей, кому нужны суперкомпьютеры для расчетов. В результате удалось выявить большое количество интересных задач и научных коллективов, которым реально нужны суперкомпьютеры мощностью в петафлоп и выше.

Кроме того, мы работаем с ведущими потребителями суперкомпьютерных систем, у нас есть совместный центр компетенции с Росгидрометом, поскольку, как и во всем мире, прогнозирование погоды является одной из первостепенных задач для высокопроизводительных вычислений. Кстати, Росгидромет несколько лет назад построил большой суперкомпьютер и использует его для своих ежедневных прогнозов и обмена результатами расчетов с суперкомпьютерными центрами других стран в рамках Всемирной метеорологической организации.

В дальнейшем мы планируем поддерживать в России несколько направлений развития НРС. Первое — это создание собственной инфраструктуры для разработки суперкомпьютерных систем, поскольку уникальные системы нельзя скопировать или растиражировать, их надо создавать самостоятельно. Мы уже помогаем нескольким российским разработчикам как в области самих систем, так и в области «интерконнекта».

Второе — мы продолжаем сотрудничать с разработчиками ПО, развивая программирование для параллельных вычислений, системы тестирования и оптимизации ПО. Эти работы активно ведутся в наших центрах разработки в Нижнем Новгороде, Москве, Санкт-Петербурге, Новосибирске, и наши инженеры помогают заказчикам в решении многих проблем. Кстати, в нашем нижегородском центре создано немало интересных библиотек для НРС и средств для мониторирования вычислений.

Третье — мы активно общаемся с нашими пользователями НРС-систем и выясняем их пожелания, чтобы в дальнейшем сделать нашу продукцию еще более востребованной.

Если говорить об уровне развития НРС в России, то я бы отметил, что хотя Россия по некоторым показателям отстает от ведущих европейских развитых стран, но делает достаточно успешные попытки их догнать. Россия развивается быстрее и сегодня находится на уровне таких стран, как Испания, Франция, Швеция, и по мощности суперкомпьютеров, и по уровню получаемых на них результатов.

 

В начало В начало

КомпьютерПресс 7'2009

1999 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
2000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
2001 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
2002 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
2003 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
2004 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
2005 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
2006 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
2007 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
2008 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
2009 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
2010 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
2011 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
2012 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
2013 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Популярные статьи
КомпьютерПресс использует