В ноябре был опубликован очередной рейтинг 500 самых «мощных» суперкомпьютеров в мире. Производительность лидера достигает 143,5 петафлопс в секунду. Тем не менее, далеко не все производители компьютеров участвуют в «гонке за высокую производительность».
Параллельно с суперкомпьютерами исследовательские и инженерные команды создают концепты оригинальных систем, в которых приоритет отдан размерам. Сегодня мы расскажем о таких проектах, а также о возможных и реальных сферах применения супер- и микрокомпьютеров.
Крошечные компьютеры в микросредах
В эпоху «умных» устройств практически каждый IoT-девайс стал самостоятельной маленькой компьютерной системой. Тем не менее, в этой нише все только начинается с точки зрения инноваций и одно из новых направлений здесь — супер-крошечные компьютеры.
В этом марте компания IBM представила прототип устройства, размеры которого составляют миллиметр в длину и миллиметр в ширину. СМИ назвали разработку «самым маленьким компьютером в мире». Он оборудован процессором и сверхоперативной памятью, может отправлять данные с помощью светодиода и питаться от солнечных батарей.
С точки зрения производительности система сравнима с процессором 1990-х на базе архитектуры х86. Основное предназначение разработки — служить «блокчейн-маячком». В IBM предлагают интегрировать его в процесс мониторинга за цепочками поставок.
Исследователи из Мичиганского университета (MIT) конкурируют с IBM в разработке компактных систем. В 2017 году команда представила Michigan Micro Mote — компьютер размером в кубический миллиметр. Он сохранял титул «самого маленького» до презентации концепта IBM. Однако уже в этом году сотрудникам MIT удалось вновь обойти коллег. Их новая микросистема имеет размеры 0,3 миллиметра в длину и 0,3 миллиметра в ширину.
Основной потенциал для Micro Mote предыдущего поколения команда видела в IoT-сфере. Крошечный компьютер должен был служить сенсором для «умных» девайсов, которые сами не обладают вычислительной мощностью. Система была оборудована процессором Phoenix, несколькими датчиками и слотами для других датчиков. Micro Mote обладал достаточной функциональностью, чтобы самостоятельно производить вычисления и передавать данные.
Новое устройство от MIT предназначено в первую очередь для работы в качестве точного температурного датчика, который может сообщать об изменениях температуры с погрешностью около 0,1 градуса Цельсия. Эта технология может оказаться весьма полезной в медицине. Гэри Люкер (Gary Luker), профессор по биоинженерии, который сотрудничает с инженерами MIT, использует крошечный компьютер как температурный датчик — он сообщает об изменениях температуры опухоли по сравнению с нормальной тканью. Такие измерения позволяют определить, насколько эффективной оказалась та или иная терапия.
В попытках уменьшить размеры компьютеров инженеры используют новые материалы. В прошлом году исследователи из Института Садрона создали первый молекулярный компьютер. Синтезированные полимеры в нем служат хранилищем данных.
Эксперименты команды доказывают, что информацию можно не только записать в полимерные молекулы, но и сжать данные в сотни раз. Благодаря этому подходу молекулярные хранилища в конечном итоге смогут занимать меньше пространства, чем большинство жестких дисков. У это компьютера также есть свои ограничения — на запись и расшифровку данных пока уходит несколько часов.
Суперкомпьютеры в сложных вычислениях
Системы из рейтинга топ-500 самых «мощных» суперкомпьютеров имеют конкретное научное или коммерческое применение. Например, лидер рейтинга — Summit — помог сотрудникам двух лабораторий провести в короткий срок анализ миллионов геномов для научной работы по опиоидам. За эту работу была получена премия Гордона Белла, которая вручается за выдающиеся достижения в области высокопроизводительных вычислений.
Как и крошечные системы, суперкомпьютеры могут быть полезными в медицине. В прошлом году платформу DGX-1 выбрали для обучения нейронных сетей. Производительность системы на тот момент достигала 120 терафлопс. Организация Center of Clinical Data Science решила применить суперкомпьютер для обучения алгоритма, который анализирует данные о состоянии пациентов и в будущем поможет ставить диагнозы. Предполагалось, что DGX-1 способен «переваривать» информацию намного быстрее любого врача.
С тех пор идею развили в нескольких проектах. Один из них — платформа Clara от NVIDIA. Это комплекс производительного аппаратного и программного обеспечения, которое работает на базе вычислительного модуля Nvidia Xavier AI и графических процессоров Turing. Clara использует GPU и платформу CUDA для анализа больших объемов данных, которые создают медицинские устройства. В этом случае суперкомпьютер также помогает врачам и ученым получать информацию о состоянии пациента и ставить диагноз.
Суперкомпьютер Trinity часто входит в топ-10 самых производительных систем. Он работает на платформе Cray XC40. Год назад с помощью нее ученые собирались воссоздать схему взаимодействия нейронов мозга землеройки. Команда планировала провести сканирование мозга, зафиксировать синаптические связи между отдельными нейронами и преобразовать эти данные в нейронную карту с помощью технологий машинного обучения.
Trinity проводит вычисления для Национального агентства ядерной безопасности в США. Другой суперкомпьютер Cray — XC50 — также планируют задействовать в ядерных исследованиях. Япония собирается построить на его базе систему, которая займется расчетами в области ядерного синтеза и физики плазмы. Компьютер также сыграет важную роль в проекте ITER, целью которого является строительство термоядерного реактора в 2035 году. Конкретные задачи, которые Cray будет выполнять в рамках проекта, не называют.
У суперкомпьютеров есть масса потенциальных сфер применения — как коммерческих, так и научных. Уже сейчас люди получают возможность с помощью них формировать сверх-точные прогнозы погоды, решать сложные математические задачи и создавать модели нейронных связей. В будущем посильных задач для высокопроизводительных систем, вероятно, станет еще больше. Однако, кроме высокой стоимости и потребляемых ресурсов, у суперкомпьютеров есть проблема больших размеров. Например, лидер рейтинга топ-500 Summit занимает комнату площадью, сравнимую с двумя теннисными кортами.
С микрокомпьютерами ситуация прямо противоположная — они крошечные, но страдают от низкой производительности. С учетом разных предназначений и задач сравнивать эти системы бессмысленно. Интересно, однако, что эти устройства в будущем могут работать в связке, фактически дополняя друг друга, — например, множество температурных датчиков по типу Micro Mote будут генерировать и передавать медицинские данные суперкомпьютеру, а тот в свою очередь сможет анализировать их, помогая в медицинских исследованиях.
Вот еще несколько статей на тему производительности из нашего блога:
Как справиться с пиковыми нагрузками при помощи IaaS
Бессерверные вычисления в облаке – тренд современности или необходимость?
Как протестировать дисковую систему в облаке
Компания «ИТ-ГРАД» – крупнейший поставщик IaaS в России – выходит на международный рынок под новым брендом ITGLOBAL.COM. Опираясь на высокую экспертизу, компетенцию и многолетний опыт, ITGLOBAL.COM станет первой международной компанией с широким портфелем реализованных проектов на территории Восточной Европы, России, стран СНГ, а также Центральной Америки и Азии.