Ирина ШУЛЬГА
Автoрcтвo термина «cуперкoмпьютер» (англ. supercomputer) припиcываетcя Джoрджу Мишелю и Сиднею Фернбачу, рабoтавшим в кoнце 60-х гг. XX в. в Ливермoрcкoй нациoнальнoй лабoратoрии и кoмпании Control Data Corporation.
В oбщеупoтребительный лекcикoн этo пoнятие вoшлo благодаря раcпроcтраненноcти компьютерных cиcтем Сеймура Крея. Он разрабатывал вычиcлительные машины, которые, по cути, cтановилиcь оcновными вычиcлительными cредcтвами правительcтвенных, промышленных и академических научно-технических проектов США с середины 60-х гг. до 1996 г.
Суперкомпьютерами принято называть машины с высокой производительностью (свыше 100 млн операций в 1 сек). Сегодня все суперкомпьютеры – это мультипроцессорные системы. Их архитектура может быть векторной, конвейерной или кластерной (последняя наиболее популярна). Ядро системы – так называемые вычислительные узлы (рабочие компьютеры), с несколькими процессорами. Cотни, тысячи таких узлов устанавливаются в специальные шкафы и соединяются между особой сверхбыстрой сетью, используемой для организации параллельного счета. Иногда для этого применяют широкодоступные сетевые технологии, однако, когда речь идет о промышленном решении, то используют специализированные инструменты параллельного счета: InfiniBand, SCI, Myrinet и др.
Кроме этой «сети для счета», узлы, как правило, связывают еще одной сетью – для передачи данных и программ. Часто в суперкомпьютере бывает и третья, отдельная управляющая сеть, регулирующая такие операции, как включение-выключение электропитания, Reset отдельных узлов, пришедших в негодность, и т.д.
Границы между суперкомпьютерным и современным, широко используемым, программным обеспеч
ением сильно размыты, а вместе с проникновением технологий параллелизации (одновременное выполнение нескольких или многих алгоритмов) и многоядерности (наличие в процессоре нескольких ядер) в процессорные устройства персональных компьютеров и рабочих станций продолжают размываться еще больше. Исключительно суперкомпьютерным программным обеспечением можно назвать лишь специализированные программные средства для управления и мониторинга конкретных типов компьютеров, а также единственные в своем роде программы, создаваемые в вычислительных центрах под «собственные», уникальные конфигурации суперкомпьютерных систем.
Операционная система суперкомпьютеров – это, как правило, или Lunix, или другие виды Unix-систем. При составлении суперкомпьютерных программ для организации параллельного счета используются специальные библиотеки, чаще всего – библиотека MPI.
Сферы применения суперкомпьютеров
Традиционной сферой применения суперкомпьютеров всегда были научные исследования: физика плазмы и конденсированных сред, статистическая механика, молекулярная и атомная физика, теория элементарных частиц и турбулентности, газовая динамика и астрофизика. В химии – различные области вычислительной химии: квантовая химия (включая расчеты электронной структуры для целей конструирования новых материалов, например, катализаторов и сверхпроводников), конструирование лекарств молекулярная динамика и химическая кинетика, теория поверхностных явлений и химия твердого тела. Естественно, что ряд областей использования находится на стыках наук, например, химии и биологии.
Среди технических проблем, для решения которых используются суперкомпьютеры, – задачи аэрокосмической и автомобильной отраслей, ядерной энергетики, прогнозы перспектив разработки месторождений полезных ископаемых, нефтедобывающей и газовой промышленностей (в т.ч. эффективной эксплуатации месторождений, особенно трехмерных этапов их исследования) и, наконец, конструирование новых микропроцессоров и компьютеров, прежде всего самих супер-ЭВМ.
К примеру, российские суперкомпьютеры семейства «СКИФ» используются для решения научных задач, как фундаментальных, так и прикладных. Эти машины дают возможность для расчетов скорости и траектории гиперзвукового движения космического тела в плотных слоях атмосферы, силы удара астероида о поверхность Земли, в разработке
прочности авиационных газотурбинных двигателей, в создании топливных элементов с использованием наноструктурированных материалов, обеспечивающих прямое преобразование водорода и метанола в электрическую энергию, а также в прогнозировании изменений в распределении вечной мерзлоты на территории России, что, в итоге, позволит предсказать развитие и последствия глобального потепления.
Высокопроизводительные вычисления приобретают все большее значение и для областей, непосредственно связанных с качеством жизни населения. Так, уже сегодня решаются задачи распространения загрязнений в городе, а также задачи, связанные с планированием градостроительных работ: благодаря компьютерному моделированию удается быстро определить скрытые под землей полости и дефекты конструкций.
Оценки производительности
Одной из основных характеристик суперкомпьютера является его производительность, измеряемая в количестве выполняемых им за 1 сек вычислительных арифметических операций.
Есть два вида производительности: пиковая (теоретическая, предельная) и реальная. Пиковая производительность – это результат умножения количества процессоров в суперкомпьютере (например, их 1 тыс.) на тактовую частоту каждого процессора (допустим, 2 ГГц; это значит 2 млрд тактов в 1 сек делает каждый процессор) и на максимальное количество команд, которые может выполнить данный тип процессора (допустим, две команды за такт). Максимальная производительность суперкомпьютера с заданными выше параметрами – 4 трлн операций в 1 сек. Это предельная пиковая теоретическая производительность. Величина эта – практически недостижимая.
Более реальные оценки производительности базируются на времени выполнения различных тестов, самыми хорошими из которых являются реальные задачи пользователя. Большую часть времени выполнения программ занимают циклы, именно
они и применяются в качестве тестов, например, известные ливерморские циклы. Наиболее популярным тестом производительности признан Linpack, который представляет собой решение системы линейных уравнений методом Гаусса. Поскольку известно, какое количество операций с вещественными числами нужно проделать для решения системы, зная время расчета, можно вычислить выполняемое в 1 сек количество операций.
C 1993 г. в мире ведется рейтинг 500 самых мощных компьютеров – TOP-500. Он обновляется два раза в год – в июне и ноябре. Список ранжируют по реальной производительности, измеренной на задаче Linpack, решающей систему линейных уравнений (с тысячами неизвестных и тысячами уравнений).
Отношение реальной Linpack-производительности к пиковой производительности называется коэффициентом полезного действия суперкомпьютера. Он показывает, насколько удалось выбрать все возможные ресурсы всех процессоров для решения задачи. Как правило, в списке TOP-500 КПД равен 50–60%. Установок с КПД 80% и выше – единицы. По КПД можно судить об уровне научной разработки, это оценка интеллектуальной составляющей суперкомпьютера.
Современные суперкомпьютеры способны выполнять миллионы миллиардов (петафлоп) операций в секунду. Согласно последнему рейтингу Топ-500, только двум суперкомпьютерам в мире удалось одолеть порог производительности в 1 петафлоп – это системы IBM Roadrunner (1,106 петафлоп) и Cray Jaguar (1,059 петафлоп).
Дальнейшая цель разработчиков – производительность в один экзафлоп (миллион триллионов или квинтиллион операций в 1 сек).
Россию пригласили в клуб экзафлопов
Для достижения экзафлопного барьера необходимы огромные усилия всего мирового сообщества, так как предстоит работа по изменению существующего и созданию нового ПО и средствам разработки. В этом году Россию впервые посетил Джек ДОНГАРРА – признанный гуру суперкомпьютерной отрасли, разработчик теста Linpack и единственный из авторов 
рейтинга Топ-500. Цель его визита – привлечение российских специалистов для участия в новом проекте Exascale, проблема которого – соединить усилия мирового сообщества разработчиков ПО с открытым исходным кодом для создания ПО, необходимого для систем экзамасштаба.
По оценкам Донгарры, начальный экзафлопный суперкомпьютер должен будет предстать в 2019 г. Чтобы уложиться в этот срок, уже сейчас необходимо мобилизовать усилия для изменения существующего ПО и разработки новых языков программирования и алгоритмов способных повысить быстродействие систем.
Несмотря на мировую экономическую ситуацию, у разработчиков и производителей суперкомпьютеров есть уверенность в том, что кризис – не помеха для долгосрочных планов по достижению экзафлопного рубежа, тем более что роль этих устройств становятся все более значимой в промышленности.
Справка:
Системы наименования чисел
|
Порядок |
Значение |
Американская, русская и английская системы |
Французская и немецкая системы |
Система СИ | ||
|
Название |
Логика построения |
Название |
Логика построения | |||
|
0 |
100 |
один |
|
один |
|
|
|
1 |
103 |
тысяча |
10001 + 0 |
тысяча |
1 000 0000,5 |
кило |
|
2 |
106 |
миллион |
10001 + 1 |
миллион |
1 000 0001,0 |
мега |
|
3 |
109 |
биллион (русск.: миллиард) |
10001 + 2 |
тысяча миллионов (миллиард) |
1 000 0001,5 |
гига |
|
4 |
1012 |
триллион |
10001 + 3 |
биллион |
1 000 0002,0 |
тера |
|
5 |
1015 |
квадриллион |
10001 + 4 |
тысяча биллионов (биллиард) |
1 000 0002,5 |
пета |
|
6 |
1018 |
квинтиллион |
10001 + 5 |
триллион |
1 000 0003,0 |
экса |
|
7 |
1021 |
секстиллион |
10001 + 6 |
тысяча триллионов (триллиард) |
1 000 0003,5 |
зетта |
|
8 |
1024 |
септиллион |
10001 + 7 |
квадриллион |
1 000 0004,0 |
йотта |
|
9 |
1027 |
октиллион |
10001 + 8 |
квадриллиард |
|
мутта |
|
10 |
1030 |
нониллион |
10001 + 9 |
квинтиллион |
|
пепта |
|
11 |
1033 |
Кол-во просмотров: 15016 Другие статьи по теме
| ||||
