Суперкомпьютеры

Джастин Эр, менеджер по глобальным коммуникациям

Одна капля жидкости, которую выдыхает человек, может содержать миллиарды частиц коронавируса. В каждой из них с определенными вариациями будет около 30 000 нуклеотидов ДНК. Таков показатель плотности в вирусном геноме, отвечающем за каждую особенность и специфическую черту вируса — от его вирулентности до механизмов передачи. Исследователи из Китая и других стран мира уже определили ряд геномных последовательностей нового коронавируса SARS-CoV-2, предоставив ученым и медикам базовые знания для начала борьбы с инфекцией.

Гонка вычислительных мощностей – это непрерывный процесс, который изо дня в день сдвигает потолок возможностей современных компьютеров чуть выше. В некоторые дни, однако, результаты этой фоновой работы предстают перед нами в особенно наглядном виде. На прошлой неделе в Сети появилась обновленная версия рейтинга суперкомьютеров стран СНГ, созданная совместными усилиями Научно-исследовательского вычислительного центра МГУ имени М.В.Ломоносова и Межведомственного Суперкомпьютерного Центр РАН. Под катом вы найдете краткий обзор изменений и общих тенденций, созданный на базе материалов сайта ТОП50.

Компания Dell создаст самый мощный промышленный суперкомпьютер в истории. Новая установка под названием HPC5 будет обладать вычислительной мощностью в 52 Пфлопс.


Суперкомпьютер HPC4 в дата-центре Green Eni, провинция Павия, Италия

Заказчиком выступает нефтяная компания Eni, которая уже является владельцем суперкомпьютера Dell HPC4 мощностью 18 Пфлопс. Новая система на 52 Пфлопс будет полностью совместима с предыдущей моделью, таким образом Eni создаст мини-кластер из двух суперкомпьютеров совокупной вычислительной мощностью в 70 Пфлопс, что является самой производительной установкой в истории промышленности.

Математикам наконец-то удалось найти три куба чисел, сумма которых равна 42. Так была решена задача, над которой ломали голову целых 65 лет: можно ли каждое из натуральных чисел от 1 до 100 выразить как сумму трёх кубов?

Задача, сформулированная в 1954 году, заключается именно в этом: x³+y³+z³=k. K — это каждое из чисел от 1 до 100; вопрос в том, каковы x, y и z?

За прошедшие десятилетия были найдены решения для самых лёгких чисел. В 2000 году математик Ноам Элкис из Гарвардского университета опубликовал алгоритм, упрощающий поиск решений для более сложных чисел.

На текущий год оставались только два самых сложных числа: 33 и 42.

Для оценки быстродействия суперкомпьютера специалисты по информатике обращаются к стандартному инструменту: набору алгоритмов LINPACK, помогающему проверить, как машина способна решать задачи с огромным количеством переменных. Но для квантовых компьютеров, которые однажды смогут решать задачи, недоступные обычным компьютерам, такого стандарта по измерению быстродействия не существует.

Одна из причин состоит в том, что компьютеры, которые должны будут задействовать законы квантовой механики для ускорения определённых вычислений, пока что находятся в рудиментарном состоянии, а различные возможные схемы устройства таких компьютеров конкурируют между собой. В некоторых из них квантовые биты, или кубиты, используемые для вычисления, заключены в спины последовательности «пойманных» ионов, другие же полагаются на кусочки сверхпроводящих металлов, резонирующих в ответ на микроволновое излучение. Сравнение зачаточных архитектур похоже на то, «как если бы мы отправились в ясли, чтобы решить, какие из младенцев станут известными баскетболистами», говорит Скотт Ааронсон, специалист по информатике из Техасского университета в Остине.

В 1985 году Институт инженеров электротехники и электроники (IEEE) установил стандарт IEEE 754, отвечающий за форматы чисел с плавающей запятой и арифметики, которому суждено будет стать образцом для всего железа и ПО на следующие 30 лет.

И хотя большинство программистов использует плавающую точку в любой момент без разбора, когда им нужно проводить математические операции с вещественными числами, из-за определённых ограничений представления этих чисел, быстродействие и точность таких операций часто оставляют желать лучшего.

Говорим о самом быстром суперкомпьютере в США и других участниках «эксафлопсной гонки».


Фото — OLCF at ORNL — СС BY / Мощнейший суперкомпьютер на сегодняшний день — Summit

Проект Aurora

Разработкой эксафлопсного компьютера Aurora занимается Министерство энергетики США (DOE). Его строят в Аргоннской национальной лаборатории недалеко от Чикаго. Aurora будет в пять раз мощнее текущего мирового лидера — вычислительной системы Summit от IBM, установленной в Национальной лаборатории Оук-Ридж, которая также принадлежит Министерству энергетики США.

Как-то так получилось, что на Хабре объявили день охлаждения ЦОД.

Надо поучаствовать, т.к. в этой теме я уже скоро два десятка лет.
КДПВ — маленькая.



Экскурс — краткий. Очень краткий.

«С высокоскоростными компьютерами одним воздухом не обойтись»

В кинофильме «Железный человек 2» есть момент, когда Тони Старк смотрит старый фильм своего почившего отца, где тот говорит: «Я ограничен технологиями своего времени, но однажды ты сможешь разобраться в этом. И тогда ты изменишь мир». Это фантастика, но идея, которую она выражает, вполне реальна. Идеи инженеров часто сильно опережают их время. В «Звёздном пути» гаджеты были всегда, но остальному миру пришлось работать несколько десятилетий над тем, чтобы создать планшеты и электронные книги.

Концепция жидкостного охлаждения прекрасно вписывается в эту категорию. Сама идея существует с 1960-х, но она оставалась радикальной по сравнению с куда как более дешёвым и безопасным вариантом воздушного охлаждения. Потребовалось более 40 лет, пока жидкостное охлаждение не начало понемногу развиваться в 2000-х, да и тогда оно было в основном прерогативой любителей ПК, стремившихся разогнать свои CPU далеко за пределы рекомендованных Intel и AMD ограничений.

Суперкомпьютер Summit, разработанный компанией IBM для Окриджской Национальной лаборатории, в 2018-м стал самым мощным в мире, забрав этот титул у китайцев впервые за пять лет

На западном побережье США самые ценные компании в мире соревнуются в попытках сделать ИИ умнее. Google и Facebook хвастались экспериментами, использующими миллиарды фотографий и тысячи мощных процессоров. Однако после этого в прошлом году проект из восточного Теннеси по-тихому превзошёл масштабы любого корпоративного ИИ. И шёл он под руководством правительства США.

В рекордном проекте участвовал самый мощный суперкомпьютер в мире, Summit, из Окриджской Национальной лаборатории. Этот титул компьютер смог захватить в июне прошлого года, забрав его обратно в США после пяти лет превосходства китайцев. В рамках проекта изучения климата гигантский компьютер загрузил эксперимент по машинному обучению, работающий быстрее всего, что было ранее.

Со скоростью более 1 млрд кадров в секунду, это, возможно, самый быстрый из 8-битных консольных кластеров в мире.


Распределённый тетрис (1989)

Как построить такой компьютер?

Рецепт

Возьмите горсть кремния, примените обучение с подкреплением, опыт работы с суперкомпьютерами, страсть к компьютерной архитектуре, добавьте пота и слёз, помешивайте 1000 часов, пока не закипит – и вуаля.

Зачем кому-то может понадобиться такой компьютер?

Короче говоря: чтобы двигаться по направлению к усилению искусственного интеллекта.

Итак, пришло время поговорить о следующем поколении мультиклеточных процессоров: MultiClet S1. Если вы впервые слышите о них, то обязательно ознакомьтесь с историей и идеологией архитектуры в этих статьях:

• «Мультиклеточный процессор — это что?»
• «Мультиклет R1 — первые тесты»
• «Компилятор С/С++ на базе LLVM для мультиклеточных процессоров: быть или не быть?»

На данный момент новый процессор находится в разработке, но уже появились первые результаты и можно оценить, на что он будет способен.

Публикуется в качестве технической идеи.

Постараюсь пояснить свои мысли максимально простым языком с применением вполне осязаемых сравнений, не вдаваясь в детали и частности.

На мой скромный взгляд концепция персональных компьютеров архитектуры IBM PC давно себя исчерпала по вполне очевидной причине — изначально ограниченной в пространстве модели построения её аппаратной части. IBM PC — это средневековый город, обнесённый крепкой стеной в виде корпуса самого компьютера.

Привет, Хабр! Продолжаем серию статей об участии команды из Санкт-Петербургского Государственного Университета (мы называем себя EnterTildeDot) на крупнейших в мире студенческих суперкомпьютерных соревнованиях.

В этой статье мы рассмотрим путь на ASC’18 на примере одного участника команды, уделив особое внимание визитной карточке соревнований и современных суперкомпьютеров в целом — Linpack. Ну что ж, давайте посмотрим на секрет достижения рекорда и антирекорда производительности вычислительной системы.

Суперкомпьютер Cray-1, бывший самым быстрым в 1970-х, не похож на суперкомпьютер. Он выглядит, как модификация аттракциона, в котором человек встаёт к стене, пристёгивается, а его потом раскручивают. Его окружает круглая скамейка, скрывающая питание, похожая на бублик – если бы только дырка от бублика могла выдавать ценные идеи, связанные с ядерным оружием.

После того, как Сеймур Крэй впервые создал этот компьютер, он дал Национальной лаборатории в Лос-Аламосе попользоваться им бесплатно шесть месяцев. Но за эти полгода случилось нечто интересное: в компьютер произошли 152 необъяснимых ошибки памяти. И только позднее исследователи узнали, что нейтроны из космических лучей могут сталкиваться с частями процессора и нарушать хранящиеся в компьютере данные. Чем выше вы расположены и чем больше ваши компьютеры, тем сильнее сказывается на вас эта проблема. Лос-Аламос, расположенный на 2,2 км над уровнем моря, где находятся самые роскошные компьютеры мира, стал основной мишенью.

В 2013 году для симуляции 1 секунды работы 1% человеческого мозга потребовалось 40 минут на кластере из 82 944 процессоров 10-петафлопсного K computer. Учёные попытались повторить работу 1,73 млрд нервных клеток и 10,4 трлн соединяющих их синапсов, на каждый из которых ушло 24 байта.

Мощность суперкомпьютеров нового поколения будет исчисляться в экзафлопсах, но при существующих программных решениях её хватит на симуляцию лишь 10% активности мозга. Международная команда учёных создала алгоритм, способный это изменить и представить до 100% активности. Впервые исследователям хватит мощности существующих компьютеров для симуляции нейронной сети в масштабах целого мозга человека.

В первой части я рассказывал о том, как мы начали погружаться в тему жидкостного погружного охлаждения. Прошло время и хочу рассказать о достигнутых глубинах.

Корпорация Google представила 72-кубитный квантовый процессор Bristlecone. С помощью этого процессора подразделение Google Quantum AI lab, ответственное за разработку квантового компьютера, будет тестировать системные ошибки и масштабируемость технологии, а также области применения квантовой симуляции, оптимизации и машинного обучения «для решения проблем реального мира», как пишет компания в блоге.

Мозг человека — самая неизведанная структура во вселенной. 100 миллиардов нейронов передают друг другу нервные импульсы с разной амплитудой и частотой по 100 триллионам синапсов. С помощью этой системы учимся и решаем множество задач с молниеносной скоростью. Команда инженеров Массачусетского технологического института создала искусственный синапс, который лишён одного из главных недостатков существующих образцов — непредсказуемости движения ионов.

Модуль BitScope Cluster содержит 150 мини-компьютеров Raspberry Pi с интегрированными сетевыми коммутаторами. Фото: BitScope

Программисты и учёные не всегда имеют свободный доступ к настоящему высокопроизводительному суперкомпьютеру, чтобы испытать свои программы. Тем более что суперкомпьютеры обычно и так заняты 24 часа в сутки другим софтом. Трудно найти окошко. Нужно заранее писать заявку и становиться в очередь. Как же новая программа будет работать в реальной многопроцессорной среде, насколько хорошо распараллеливается задача?

В помощь разработчикам по заказу Отдела высокопроизводительных вычислений Лос-Аламосской национальной лаборатории австралийская компания BitScope разработала «тестовые» вычислительные модули BitScope Cluster из 150 мини-компьютеров Raspberry Pi, которые можно объединять в кластер и проверять на них свои программы.