Хабр Курсы для всех
РЕКЛАМА
Большая витрина: от крупнейших школ до частных авторов. Сравнивайте по цене, длительности, формату и выбирайте самый подходящий курс!
Хабр доступен 24/7 благодаря поддержке друзей
Комментарии 67
Спасибо за интересный анализ. А что со специализированными для конкретной задачи решениями? Для тех же биткоинов, требующих так же огромных вычислительных мощностей, сделали железки, которые на порядки «уделывают» не только универсальные CPU, но и менее универсальные, но более пригодные для определенных вычислений GPU. Кстати — а что на счет GPU в деле применения в суперкомпьютерах?
GPU и специализированные акселераторы используются очень широко — все новые машины и верхние две строчки в рейтинге используют GPU. Специализованное железо, да, намного быстрее (несколько порядков), но его проблема в том, что нужно делать чип под каждую достаточно узкую задачу. Это очень и очень дорого и имеет смысл только при окончательном конце экспоненциального тренда.
Вот здесь и могут крыться корни новой эпохи — быстрое и относительно дешёвое автоматизированное производство специализированных чипов.
Тем не менее, я так понимаю, что задачи, под которые строятся суперкомпьютеры все-таки достаточно ограничены, вы их и описали. По идее ведь можно оптимизировать процессоры только под определенные математические формулы, отойдя от использования процессоров для общего назначения. Собственно, а почему бы и нет? Хотя может быть, конечно, все значительно сложнее, чем кажется мне, обывателю)
Можно практические выводы?
Как я понял, топовый компьютер, купленный сегодня, за ближайшие лет десять морально не устареет?
Как я понял, топовый компьютер, купленный сегодня, за ближайшие лет десять морально не устареет?
В самом топовом всё-таки включена наценка «за фанатcтво») Но серьёзный компьютер купленный сегодня будет актуален гораздо дольше, чем в начале 1990-х.
Сегодня вполне можно работать на компьютере 2005 года. В принципе до недавнего времени я более-менее комфортно использовал комп 2001 года, а многие и продолжают его использовать. В то время как в 2005 году использование компа 1995 года было, мягко говоря, не комфортным. А это, стоит сказать, что-то вроде Pentium 166
У меня пока только одно слово — FPGA.
Я не просто удивлен, я негодую, почему эти технологии, в купе с продвинутыми компиляторами, не внедряются и наверное не сильно то и развиваются последние 5-10 лет.
Почему такая крутая технология, позволяющая на порядок повысить производительность при обычных вычислениях и на несколько порядков — распараллеливаемых при том же энергопотреблении, до сих пор находится исключительно как прерогатива железячников?
Где рост количества программируемых вентилей? Где мульти-чиповые решения? Где грамотная сетевая интеграция с модулями памяти и друг с другом? Где стандартизация этих решений и внедрение в персональное оборудование типа ПК, планшетники, мобильники,..?
p.s. у меня складывается впечатление, что современные суперкомпьютеры это сговор нескольких чиновников (принимающих решения в этой области) и производителей чипов (intel/amd/nvidia), сливающих основные объемы своих поставок на создание суперкомпьютеров?
Я не просто удивлен, я негодую, почему эти технологии, в купе с продвинутыми компиляторами, не внедряются и наверное не сильно то и развиваются последние 5-10 лет.
Почему такая крутая технология, позволяющая на порядок повысить производительность при обычных вычислениях и на несколько порядков — распараллеливаемых при том же энергопотреблении, до сих пор находится исключительно как прерогатива железячников?
Где рост количества программируемых вентилей? Где мульти-чиповые решения? Где грамотная сетевая интеграция с модулями памяти и друг с другом? Где стандартизация этих решений и внедрение в персональное оборудование типа ПК, планшетники, мобильники,..?
p.s. у меня складывается впечатление, что современные суперкомпьютеры это сговор нескольких чиновников (принимающих решения в этой области) и производителей чипов (intel/amd/nvidia), сливающих основные объемы своих поставок на создание суперкомпьютеров?
А где компилятор С (а лучше — С++) в RTL?
Слишком дорого выбросить все программные наработки и выдумывать велосипед заново.
Слишком дорого выбросить все программные наработки и выдумывать велосипед заново.
Извините но с текущими наработками и парадигмой мы уже встреваем:
p.s. OpenCl компилятор для FPGA например может облегчить переход, хотя бы на первое время.
в ближайшие 10 лет существующая парадигма закончится, а другой парадигмы у нас для вас нет.
p.s. OpenCl компилятор для FPGA например может облегчить переход, хотя бы на первое время.
Вы не поверите…
http://www.xilinx.com/products/design-tools/vivado/integration/esl-design.html
http://www.xilinx.com/products/design-tools/vivado/integration/esl-design.html
Мы когда-то пытались брутефорсить блочный шифр на FPGA.
Казалось, что FPGA для этого идеально подходит.
Я довольно быстро накатал прогу на Verilog. Так вот она у меня не смогла скопмилится. Даже один раунд.
Проблема в том, что ячейки в FPGA не соединяются каждая с каждой, а имеют ограниченное количество связей.
А в шифре есть таблица битовых перестановок. Получается такое себе битовое выражение, которое компилер пытался упростить,
чтобы вложится в доступное к-во связей. :)
Самое смешное, что трудоёмко, но вполне реально, сделать раунд блочного шифра на макетке, используя обычные логические микрухи и соединив их обычными проводками.
Так что не всё так просто с FPGA.
Я уж молчу про операции с плавающей точкой.
Казалось, что FPGA для этого идеально подходит.
Я довольно быстро накатал прогу на Verilog. Так вот она у меня не смогла скопмилится. Даже один раунд.
Проблема в том, что ячейки в FPGA не соединяются каждая с каждой, а имеют ограниченное количество связей.
А в шифре есть таблица битовых перестановок. Получается такое себе битовое выражение, которое компилер пытался упростить,
чтобы вложится в доступное к-во связей. :)
Самое смешное, что трудоёмко, но вполне реально, сделать раунд блочного шифра на макетке, используя обычные логические микрухи и соединив их обычными проводками.
Так что не всё так просто с FPGA.
Я уж молчу про операции с плавающей точкой.
Вроде бы Флопс это floating-point operations per second и там давно уже ASIC, сопроцессор по нашему.
Да, он встроен в процессор, но тем не менее.
В любом случае FPGA это возможность сделать много маленьких ядер, с более низкой частотой по сравнению с ASIC (обычный процессор по нашему). Да, этих ядер будет много, конвеер длинный, работать оно может в итоге даже быстрее, но всё это не помогает росту частоты. А нет роста частоты, нет и бесплатных плюшек. Или у FPGA продолжается экспоненциальный рост частоты?
Учимся думать, господа!
Ну и количество ядер у нас не забирают. Учимся использовать много ядер с огромными расстояниями между ними.
PS Размер атома и скорость света меня категорически не устраивает! Атомы должны быть меньше, а свет — быстрее. Хрен с ним с Kinect. Радары жалко, но хрен и с ними. :)
Да, он встроен в процессор, но тем не менее.
В любом случае FPGA это возможность сделать много маленьких ядер, с более низкой частотой по сравнению с ASIC (обычный процессор по нашему). Да, этих ядер будет много, конвеер длинный, работать оно может в итоге даже быстрее, но всё это не помогает росту частоты. А нет роста частоты, нет и бесплатных плюшек. Или у FPGA продолжается экспоненциальный рост частоты?
Учимся думать, господа!
Ну и количество ядер у нас не забирают. Учимся использовать много ядер с огромными расстояниями между ними.
PS Размер атома и скорость света меня категорически не устраивает! Атомы должны быть меньше, а свет — быстрее. Хрен с ним с Kinect. Радары жалко, но хрен и с ними. :)
shebeko, vmarunin это ньюансы реализации конкретных чипов, к тому же совершенно логично, что какие то ограничения и лимиты всегда будут.
Что за глупость! реализовывать на FPGA прцессоры общего назначения чтобы на них опять таки по шагам исполнялся требуемый алгоритм? когда на FPGA можно реализовать алгоритм и максимально оптимально напрямую, на сколько он вообще может быть реализован в железе.
p.s. Мало того, в теории наработки, накопленные по мере разработки различных приложений и библиотек, в будущем могут быть без особых затрат переведены в реальное железо и добавлены к компьютерам как сопроцессоры. Полагаю это однозначно добавит скорости работы.
Что за глупость! реализовывать на FPGA прцессоры общего назначения чтобы на них опять таки по шагам исполнялся требуемый алгоритм? когда на FPGA можно реализовать алгоритм и максимально оптимально напрямую, на сколько он вообще может быть реализован в железе.
p.s. Мало того, в теории наработки, накопленные по мере разработки различных приложений и библиотек, в будущем могут быть без особых затрат переведены в реальное железо и добавлены к компьютерам как сопроцессоры. Полагаю это однозначно добавит скорости работы.
FPGA очень сильно отличается от «максимально прямой реализации» и тем более — от оптимальной.
Работать оно работает, но не сказать что принципиально лучше обычного мощного CPU. Основной плюс FPGA сегодня в том что оно гораздо компактнее и его куда проще впихнуть в небольшую железку, а вот как от «ускорителя» к компьютеру от него мало толку.
Работать оно работает, но не сказать что принципиально лучше обычного мощного CPU. Основной плюс FPGA сегодня в том что оно гораздо компактнее и его куда проще впихнуть в небольшую железку, а вот как от «ускорителя» к компьютеру от него мало толку.
Вы сами ответили на свое же возражение.
FPGA эффективнее на ту же единицу электроэнергии и компактнее, а значит их можно разместить больше…
p.s. и стоимость производства на том же уровне (если не дешевле) что и обычные процессоры, правда стоимость разработки под них значительно выше,… пока.
FPGA эффективнее на ту же единицу электроэнергии и компактнее, а значит их можно разместить больше…
p.s. и стоимость производства на том же уровне (если не дешевле) что и обычные процессоры, правда стоимость разработки под них значительно выше,… пока.
Стоимость FPGA сегодня намного выше чем стоимость GPU.
Performance/watt — это да, в некоторых задачах получше, но это все равно очень нишевое получается решение
Performance/watt — это да, в некоторых задачах получше, но это все равно очень нишевое получается решение
Надо не стоимость сравнивать, а себестоимость. Потому что стоимость определяется прежде всего спросом, а он на FPGA очень низок пока, увы.
А вообще, к.м.к, GPU — это уже некий шаг в сторону использования FPGA. Когда вместо создания «универсального решателя всего на свете» маятник качнулся к «разделению обязанностей». Итог очевиден. На всех хорошопараллелизуемых задачах выигрыш колоссален. Универсальность CPU нафиг не нужна для графики ил моделирования сплошных сред, например.
А FPGA — шаг в сторону умения более гибко подразделять специализации чипов. В идеале — платы, на которых можно будет переключать вентили «в runtime». Вот такие решения здорово выиграют по производительности.
Хотя мне, как разработчику, становится прохладно межд лопаток от того, как сложно будет под них кодить.
А вообще, к.м.к, GPU — это уже некий шаг в сторону использования FPGA. Когда вместо создания «универсального решателя всего на свете» маятник качнулся к «разделению обязанностей». Итог очевиден. На всех хорошопараллелизуемых задачах выигрыш колоссален. Универсальность CPU нафиг не нужна для графики ил моделирования сплошных сред, например.
А FPGA — шаг в сторону умения более гибко подразделять специализации чипов. В идеале — платы, на которых можно будет переключать вентили «в runtime». Вот такие решения здорово выиграют по производительности.
Хотя мне, как разработчику, становится прохладно межд лопаток от того, как сложно будет под них кодить.
Прямо как специально для вас: Intel hybrid CPU
А насчёт статьи статьи: «не верю». Односторонний подбор фактов + отличное умение задорно их подать )
А насчёт статьи статьи: «не верю». Односторонний подбор фактов + отличное умение задорно их подать )
Спасибо за комплимент)
Статья не истина в последней инстанции, но это достаточно распространённая точка зрения среди людей, которые занимаются суперкомпьютерами (хотя и не единственная, конечно). В статье есть цитата от человека, которому в отличие от автора положено быть специалистом в этой области. Во-вторых, по мне так сам факт того, что развитие суперкомпьютера эксафлопс-класса стало стратегической инициативой президента США, говорит о многом.
Статья не истина в последней инстанции, но это достаточно распространённая точка зрения среди людей, которые занимаются суперкомпьютерами (хотя и не единственная, конечно). В статье есть цитата от человека, которому в отличие от автора положено быть специалистом в этой области. Во-вторых, по мне так сам факт того, что развитие суперкомпьютера эксафлопс-класса стало стратегической инициативой президента США, говорит о многом.
А что насчет сетей суперкомпьютеров? Или суперсетей рядовых серваков. Есть же интернет, почему нельзя объединить всю это дикую распределенную мощь умным софтом? Был же SETI@home, другие аналогичные проекты.
Ну так есть проекты наподобие NorduGrid, обьединяющие университетские кластеры и предоставляющие пользователям свободные расчетные мощности.
Один из признаков суперкомпьютера — быстрая сеть (с низкими задержками и высокой пропускной способностью — т.е. локальная сеть — требуемые задержки могут составлять единицы микросекунд). Её наличие необходимо для некоторых классов задач (позволяет намного более эффективно их решать). В то же время есть другие классы задач, почти не требующие обменов данными, они как раз запускаются в BOINC и различных *@home.
Большинство вычислительных алгоритмов в мат. моделировании сводятся к тому, что мы делим пространство на мелкие элементы (трёхмерные пиксели, воксели) и дальше пошагово считаем систему дифур на этих элементах. Причём состояние элемента на следующем шаге зависит только от состояния самого элемента и его соседей на предыдущем шаге.
Казалось бы, алгоритм прекрасно параллелится, воткни побольше процессоров и считай.
Но нет.
Допустим, каждый сервер кластера у нас обсчитывает куб пространства 1000х1000х1000 элементов (1 млрд. всего). Чтобы сшить сетку, сервер должен обмениваться с 6 своими соседями значениями параметров граничных элементов. Таких элементов 6 млн штук. Допустим, каждый элемент описывается 10 параметрами типа double. Это значит, на каждом шаге сервер должен отправить 480 мб данных и столько же принять. На 10-гигабит эзернете скорость симуляции составит 1 шаг по времени за секунду. Это очень медленно. А вы говорите — интернет.
Уменьшение количества элементов, обсчитываемых одним сервером, делает только хуже. Потому что общее количество снижается как куб стороны, а объём передаваемых данных — всего лишь как квадрат. В итоге всё упирается в рост производительности отдельных процессоров, которая последнее время практически стоит.
Казалось бы, алгоритм прекрасно параллелится, воткни побольше процессоров и считай.
Но нет.
Допустим, каждый сервер кластера у нас обсчитывает куб пространства 1000х1000х1000 элементов (1 млрд. всего). Чтобы сшить сетку, сервер должен обмениваться с 6 своими соседями значениями параметров граничных элементов. Таких элементов 6 млн штук. Допустим, каждый элемент описывается 10 параметрами типа double. Это значит, на каждом шаге сервер должен отправить 480 мб данных и столько же принять. На 10-гигабит эзернете скорость симуляции составит 1 шаг по времени за секунду. Это очень медленно. А вы говорите — интернет.
Уменьшение количества элементов, обсчитываемых одним сервером, делает только хуже. Потому что общее количество снижается как куб стороны, а объём передаваемых данных — всего лишь как квадрат. В итоге всё упирается в рост производительности отдельных процессоров, которая последнее время практически стоит.
Спасибо, доходчиво объяснили. но есть наверное задачи которые не требуют большого обмена данными, как упомянули выше?
Но есть наверное задачи которые не требуют большого обмена данными, как упомянули выше?
Да, уже сейчас есть проекты которые считают на домашних компьютерах, объединённых в распределённую сеть. Самый крупный из них BOINC насчитывает 14 миллионов машин и имеет производительность в 140 петафлопс — в 4 раза больше чем китайский суперкомпьютер.
Я не знаю, как биологию считают, но все остальные перечисленные в статье задачи работают именно так.
Есть большой класс задач на перебор, типа взлома шифров, поиска лекарства от рака и прочих там зелёных человечков — вот они да, не генерируют большого трафика.
Задачи, которые можно положить на map-reduce, а это всякий data-mining, тоже относительно мало грузят сеть, если правильно организована архитектура кластера (в частности, СХД).
Есть большой класс задач на перебор, типа взлома шифров, поиска лекарства от рака и прочих там зелёных человечков — вот они да, не генерируют большого трафика.
Задачи, которые можно положить на map-reduce, а это всякий data-mining, тоже относительно мало грузят сеть, если правильно организована архитектура кластера (в частности, СХД).
Полагаю проблема скорости связи решается изменениями в архитектуре всего суперкомпьютера, когда узлы соединятся не в общую сеть а (дополнительно например) в сетевую структуру, где каждый узел связан только со своими соседями — т.е. очень короткие расстояния но зато очень высокие скорости…
И да, в конечном счете при любых технологиях, мы упремся в передачу данных,… это не проблема технологии или постановки задачи,… просто скорость передачи данных растет примерно с той же скоростью с какой растут скорости вычислений.
p.s. суперкомпьютер обычно делают универсальным,… и именно это накладывает на него ограничения по скорости… грубо говоря если сделать весь суперкомпьютер заточенным под одну задачу (класс задач) то его скорость в решении именно этих задач будет на порядок выше 'за те же деньги'.
И да, в конечном счете при любых технологиях, мы упремся в передачу данных,… это не проблема технологии или постановки задачи,… просто скорость передачи данных растет примерно с той же скоростью с какой растут скорости вычислений.
p.s. суперкомпьютер обычно делают универсальным,… и именно это накладывает на него ограничения по скорости… грубо говоря если сделать весь суперкомпьютер заточенным под одну задачу (класс задач) то его скорость в решении именно этих задач будет на порядок выше 'за те же деньги'.
Поздравляю, вы придумали архитектуру «тор» или «гипертор» (когда каждый узел обменивается данными по каналу точка-точка с 4 или 6 ближайшими соседями, а всё вместе выглядит как бублик в 3- или 4-мерном пространстве.
И да, «вычислительные» суперкомпьютеры затачиваются под конкретную задачу — решение феерически огромных СЛАУ (к которым сводятся дифуры на сетке). И даже все эти ваши рейтинги строятся тестом LINPACK
Тут есть, правда, одна хитрость. Можно пренебречь синхронизацией длиной в один шаг на ячейку и передавать данные параллельно с обсчетом ячейки, а не попеременно. То есть каждая ячейка будет знать предыдущее (а не последнее) состояние соседних. При этом виртуальное время на передачу данных придет ко времени копирования этих данных в память конвеера передачи.
Есть такая массивно-параллельная архитектура, вылетело из головы название. Ей неважна производительность отдельных процессоров, хоть Z80 ставь, главное их количество. Но и там всё упирается в латентность (задержку) межпроцессорных соединений.
Я просто имел в виду, что передачу данных можно распараллелить с расчетом, что снизит требования к скорости передачи данных. Мысль интересная…
Саму передачу сильно не распараллелить, сейчас сети всего лишь в разы медленнее чем память, и уже упираются в периферийные шины процессора (Infiniband EDR и Intel Omni-Scale — 100 Гбит/с на порт, каждый порт физически составлен из 4-х lane в каждую сторону по 25.7 Гбит/с каждая. Сетевые адаптеры требуют PCIe 3.0 шириной 16x).
Передача данных одновременно с вычислениями — это хорошая идея, и она используется уже более десяти лет…
www.osti.gov/scitech/servlets/purl/944757 (2008)
> Effective overlap of computation and communication is a well understood technique for latency hiding and
can yield significant performance gains for applications on high-end computers
techpubs.sgi.com/library/dynaweb_docs/0630/SGI_Developer/books/GS_Array/sgi_html/ch04.html#id78697 (image)
Есть и некоторое развитие, например, в MPI-3 или в новых интерфейсах к более умным сетям — blogs.cisco.com/performance/overlap-of-communication-and-computation-part-1
Передача данных одновременно с вычислениями — это хорошая идея, и она используется уже более десяти лет…
www.osti.gov/scitech/servlets/purl/944757 (2008)
> Effective overlap of computation and communication is a well understood technique for latency hiding and
can yield significant performance gains for applications on high-end computers
techpubs.sgi.com/library/dynaweb_docs/0630/SGI_Developer/books/GS_Array/sgi_html/ch04.html#id78697 (image)
Есть и некоторое развитие, например, в MPI-3 или в новых интерфейсах к более умным сетям — blogs.cisco.com/performance/overlap-of-communication-and-computation-part-1
А смысл?
Задержка (latency) гораздо критичнее, чем пропускная способность, тем более, что пропускная способность сети уже близка к пропускной способности памяти, а задержка определяется скоростью света, которую не превысить.
Задержка (latency) гораздо критичнее, чем пропускная способность, тем более, что пропускная способность сети уже близка к пропускной способности памяти, а задержка определяется скоростью света, которую не превысить.
Подготовить задачу для суперкомпьютера не просто — порпобуйте воспользоваться какой-нибудь программой для химии ради интереса. Это ограничивает спрос. Правда, сейчас появилось «глубокое обучение», для которого достаточно иметь много данных, что может подстегнуть спрос.
Стоимоть микросхем быстро снижается с тиражем, и суперкомпьютеры приходится делать на чипах общего назначения. Если появятся коммерчески доступные технологии безмасковой литографии, то это ограничение будет снято.
В общем, шансы есть.
Стоимоть микросхем быстро снижается с тиражем, и суперкомпьютеры приходится делать на чипах общего назначения. Если появятся коммерчески доступные технологии безмасковой литографии, то это ограничение будет снято.
В общем, шансы есть.
А какая для интереса, мощность всех современных домашних компьютеров, ноутбуков? Думаю, ого-го.
Давайте прикинем очень примерно. Думаю ошибусь не более чем на порядок, если посчитаю что в мире около 1 млрд работающих домашних и офисных компов. Производительность возьем 10 ГФлопс — это на уровне простенького офисного компа.
10^9*10*10^9 = 10*10^18 или 10 экзафлопс. Что на самом деле не так уж много, всего в 300 раз больше лучшего суперкомпьютера.
Если к этому добавить все серваки во всех датацентрах, думаю можно увеличить еще на порядок — 100 экзафлопс.
Как-то так. Поправьте если сильно ошибся.
10^9*10*10^9 = 10*10^18 или 10 экзафлопс. Что на самом деле не так уж много, всего в 300 раз больше лучшего суперкомпьютера.
Если к этому добавить все серваки во всех датацентрах, думаю можно увеличить еще на порядок — 100 экзафлопс.
Как-то так. Поправьте если сильно ошибся.
Вроде как и знал, смотрел недавно ТОП-500, и про частоты и неудовлетворительную скорость света, но тут так всё хорошо изложено, что опечалился. А тут ещё «Молчание Вселенной» — «парадокс Ферми», да и термояд застрял глубоко в… Ну, будем надеяться на «сильный антропный принцип», нейронные сети и мемристоры. Аминь.
А квантовые вычисления? И вычислительоные элементы на оптике?
Necessity is the mother of invention ©. Цивилизация внезапно не рухнет из-за того что больше будет нельзя сделать более крутой процессор. Но дополнительного пинка под зад исследованиям для решения этой проблемы оно даст.
А как там дела с графеновыми транзисторами? Они же вроде позволяют делать частоту в сотни гигагерц. Недавно вот нашли способ делать графен в 100 раз дешевле. Может ещё пару таких итераций и он станет вполне массовым.
Отдельные кремниевые транзисторы тоже могут работать на частотах в сотни гигагерц, но у чипа с миллионами подобных транзисторов частота неизбежно получается ниже. Принципиального выигрыша графен емнип пока не дает.
При частоте 100 ГГц, ваш сигнал успеет распространиться на 3 мм за такт. И этот для света в вакууме. В кристалле ещё меньшее расстояние. Какой у нас там общий размер кристалла? Тупо сигнал до другого конца чипа распространиться за такт не успеет.
Ну это только для latency всяких кэшей критично имхо. Размеры функциональных блоков в современных чипах поменьше будут 3 мм
0serg, а каков размер комбинационной логики (длительность такта) в современных чипах в терминах FO4 (метрика для логики, которая позволяет оценить целевую частоту схемы на любом техпроцессе)? В en.wikipedia.org/wiki/FO4 есть некоторые примеры — 13 и 16 FO4 (10-25 FO4). С другой стороны для заданной технологии длительность одного FO4 примерно равна 5τ.
Не могу точно сказать, сколько получится длительность FO4 для транзистора с f_t 100 GHz, однако в news.ycombinator.com/item?id=1104798 для RF КМОП транзисторов 90 нм назывались f_t 150 GHz. Для 65 нм LP CMOS оценивали FO4 в 28 psec. Для 28 нм — FO4 = 12 psec (целый инвертор с частотой порядка 80 ГГц).
В 2008 году техпроцесс 45 нм оценивали в f_t > 200 GHz, Fmax >500 GHz (опять RF, для логики несколько ниже); при сохранении FO4 это не позволило как-то значительно повысить частоты.
Уменьшать количество FO4 в такте в дизайнах особо некуда, т.к. при этом значительно увеличивается длина конвейера, простейшие операции приходится делать в несколько стадий. Увеличиться latency любых операций над широкими данными. Например, лучший 64-битный сумматор имеет длину в 7 FO4, еще немного, от 1 до 3 FO4 надо добавить на clock skew… Пробовали в Pentium 4 и Power6 (13 FO4, 5GHz, www-inst.eecs.berkeley.edu/~cs150/sp10/Collections/Papers/stolt-power6-jsscc200801.pdf), отказались.
Даже тактовые генераторы требуют определенной задержки, порядка 6-8 FO4. «Around 14-16 FO4 INV delays is limit for clock period»
Транзисторы с частотой переключения 100 ГГц и более уже есть (без графена, в массовом производстве), но процессоров более чем на 5-6 ГГц — единицы, и быстрее не ожидается.
Не могу точно сказать, сколько получится длительность FO4 для транзистора с f_t 100 GHz, однако в news.ycombinator.com/item?id=1104798 для RF КМОП транзисторов 90 нм назывались f_t 150 GHz. Для 65 нм LP CMOS оценивали FO4 в 28 psec. Для 28 нм — FO4 = 12 psec (целый инвертор с частотой порядка 80 ГГц).
В 2008 году техпроцесс 45 нм оценивали в f_t > 200 GHz, Fmax >500 GHz (опять RF, для логики несколько ниже); при сохранении FO4 это не позволило как-то значительно повысить частоты.
Уменьшать количество FO4 в такте в дизайнах особо некуда, т.к. при этом значительно увеличивается длина конвейера, простейшие операции приходится делать в несколько стадий. Увеличиться latency любых операций над широкими данными. Например, лучший 64-битный сумматор имеет длину в 7 FO4, еще немного, от 1 до 3 FO4 надо добавить на clock skew… Пробовали в Pentium 4 и Power6 (13 FO4, 5GHz, www-inst.eecs.berkeley.edu/~cs150/sp10/Collections/Papers/stolt-power6-jsscc200801.pdf), отказались.
Даже тактовые генераторы требуют определенной задержки, порядка 6-8 FO4. «Around 14-16 FO4 INV delays is limit for clock period»
Транзисторы с частотой переключения 100 ГГц и более уже есть (без графена, в массовом производстве), но процессоров более чем на 5-6 ГГц — единицы, и быстрее не ожидается.
Это уже не ограничение по скорости распространения электромагнитного излучения и с размерами чипа FO4 насколько я понимаю слабо связано. А так материал очень интересный, не знал и соответственно подсказать что-либо не смогу.
Несколько FO4 может быть потрачено в процессе разводки схемы в пространстве… Плюс проблемы с целостностью сигналов на сверхвысоких частотах.
В целом, это подтверждение вашего комментария geektimes.ru/post/266506/#comment_8889736 "… у чипа с миллионами подобных транзисторов частота неизбежно получается ниже. Принципиального выигрыша графен емнип пока не дает."
И уточнение, что при повышении итоговых частот латентность повысится не только у кеша, но вообще у любых устройств и схем из-за необходимости их разбития на большее количество стадий.
В целом, это подтверждение вашего комментария geektimes.ru/post/266506/#comment_8889736 "… у чипа с миллионами подобных транзисторов частота неизбежно получается ниже. Принципиального выигрыша графен емнип пока не дает."
И уточнение, что при повышении итоговых частот латентность повысится не только у кеша, но вообще у любых устройств и схем из-за необходимости их разбития на большее количество стадий.
Видел в своем универе действующую АВМ. Преподаватель сказал, что на ней рассчитывалась аэродинамика Су-27, в конце 80-х машину списали и передали весь комплекс в университет. И в универе в основном использовали для решения дифференциальных уравнений в задачах устойчивости зданий во время землетрясения. Данные (коэффициенты) вводились через древний ПК XT (некая самодельная ISA-карта c ЦАП/АЦП). Результат в реальном времени на ленту и циферблат вольтметра — нам продемонстрировали «землетрясение» в real-time. Стрелку вольтметра носило во все стороны, потом посмотрели график. Демонстрация решения «трехэтажных» уравнений впечатлила нас т.к. мы к тому времени делали работы по расчету простых диф/интегральных уравнений и при подобной точности одну итерацию наши программы считали десятки минут. А полный расчет за несколько часов. А эта штука выдавала результат сразу. Можно было подкрутить коэффициенты и сразу видеть их влияние на результат.
и сейчас есть энтузиасты разработки гибридных вычислительных комплексов, где «подкрутка» параметров аналоговой части осуществляется микропроцессорами. Там сотни прецизионных операционников с примерно таким же количеством процев и ЦАПов/АЦП. Всё это реализуется на отдельных платах, завязанных в единую структуру. Предлагалось для моделирования работы ЕЭС. Даже Медведев вдруг «проснулся» проходя мимо этого стенда и дал «указивку» на поддержать. Но как и ожидалось, воз и ныне там.
Прецизионные элементы очень дороги, потому сомневаюсь что подобный продукт будет массово востребован, а штучное и мелкосерийное производство также не способствует удешевлению.
вы правы, это не массовый комп, а единичное изделие (планировалось сделать несколько штук). И оплачивать его должно было РАО, т.к. стоимость очень не маленькая — что-то около нескольких миллионов (если далеко не за 10) рублей 2012-го года.
Для энергосистем смоделировать поведение систем очень важно. Аналоговая ВМ для них идеальна по быстродействию. Но где взять специалистов? Скорее всего из-за сложности поддержки и не приоритетности задачи решили обойтись. Может пробуют облака/кластеры для таких задач.
Но на самом деле суперкомпьютеры это то единственное, что даёт сегодняшнему семимиллиарному человечеству возможность продолжать развиваться и жить, не опасаясь мальтузианского проклятья.
А в какой форме, по вашему мнению, будет выглядеть мальтузианское проклятье в современности и чем будет отличаться от того, которое было в доиндустриальную эпоху?
масштабом?
Мальтузианское проклятье же наступает в следствии дисбаланса демографического и продовольственного роста. Поэтому мне не совсем понятно, какого рода проклятье будет при исчерпании ресурсов суперкомпьютеров? Даже, если это опять будет кризис из-за дисбаланса демографии и продовольствия, то он явно будет иметь совершенно другую форму, нежели вековой давности.
Мы приближаемся к сингулярности, но что если она то как раз и недостижима, и такое приближение означает на самом деле остановку прогресса?
Мне кажется, что человечество ещё не до конца освоило уже существующие технологии. Вот у большинства людей вся бытовая автоматизация заканчивается на стиральной машинке и микроволновке, которые даже не подключены в домашнюю локальную сеть! Благодаря современным технологиям можно экономить кучу времени. Находясь в магазине, очень удобно видеть на экране мобильника содержимое холодильника. Если объединить автоматическое управление шторами на окне и искусственным освещением, можно решить проблемы со сном. И вот есть у меня на столе измеритель углекислого газа, и очень неудобно, что он самостоятельно не умеет управлять проветриванием. И таких примеров, где огромный потенциал для повышения эффективности с помощью уже существующих технологий, огромное количество.
Никто же не говорит, что мы полностью исчерпали пути увеличения эффективности всех наших процессов, от производственных до бытовых, от исследовательских до социальных. Речь идет о том, что наша способность решать определенный класс фундаментально сложных задач, часть из которых в статье и описана, как будто бы перестала улучшаться, или по крайней мере сильно замедлила темп своего развития, к тому же, без легко видимых путей решения этой проблемы. Как говорил один из, если мне не изменяет память, советских актеров (или спортсменов?), «если я перестаю работать над собой, я замечаю это через три дня, мой тренер — через неделю, а зритель — только через месяц». Заметить стагнацию на передовом уровне науки и технологии сегодня — это способ рано заметить и спрогнозировать стагнацию во всем остальном в ближайшем будущем.
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий
Пик вычислений перед пиком нефти?