Суперкомпьютеры: эволюция

Начать разговор о суперкомпьютерах предлагаю с философских основ, с импульса, давшего начало этой технологии.

Мы живем в разнообразном и многомасштабном мире, эволюционирующем по своим законам. Разнообразие мы наблюдаем сплошь и рядом: например, наш разговор сопровождается огромным количеством физических процессов. Я напрягаю голосовые связки, они вибрируют, по воздуху распространяется звуковая волна, она доходит до ваших барабанных перепонок, сигналы преобразуются в электрический импульс, воспринимаемый вашим мозгом. В миллионах километров от нас светит Солнце, его тепло мы ощущаем кожей. По околоземной орбите движутся спутники, передающие в эфир информацию о местоположении наших смартфонов. Мы сами как биологические существа -конгломераты физических явлений.

Все эти процессы можно изучать и наблюдать их закономерности. На детерминизме основана концепция математического моделирования — ​одной из ключевых областей задач, решаемых суперкомпьютерами. Зная физические законы, управляющие миром, можно предсказать его состояние в следующий момент времени. Это касается не только классической физики, но и квантового мира, включающего вероятностные понятия. Например, мы понимаем, что с определенной вероятностью можем найти новую частицу; вычисление этой вероятности тоже подчиняется определенным законам.

Итак, мы живем в детерминированном мире, которым управляют физические законы. Но как их корректно описать, учитывая субъективность нашего восприятия реальности? На помощь приходят количественные характеристики. Например, понятие «довольно жарко» у каждого свое. А вот температура +27 °C — это объективная оценка. Поэтому второе важное для концепции математического моделирования понятие — ​это возможность описать происходящие в окружающем мире процессы с помощью универсальных математических уравнений. Недаром еще Галилео Галилей говорил, что математика — ​это язык, на котором написана книга природы.

Кроме того, необходимо, во‑первых, получить из исходных данных нужные числовые значения, а во‑вторых, обработать результаты.

На этой платформе зиждется философское основание концепции математического моделирования с применением суперкомпьютерных технологий.

От глиняных табличек — к микропроцессорам
Количественную оценку окружающей действительности человечество практикует издавна. Еще до появления первых цивилизаций люди использовали счет при обмене и, позже, товарообороте. Так и появились вычисления. Сначала для них использовались глиняные таблички. Затем появились счеты, на них стало возможным выполнять более сложные действия, например, сложение и вычитание. С эволюцией знаний о числах эволюционировали и вычислители. В XVI—XVII вв.еках изобрели арифмометры, помогающие умножать и делить, возводить в степень и извлекать корни.

Следующий большой шаг в области вычислений — ​переход к цифровым вычислительным устройствам, в основе которых — ​электронные элементы. Это всем известные калькуляторы, которые до сих пор повсеместно используются.

Компьютер — ​следующая ступень эволюции вычислительных машин. Выделяют четыре этапа развития компьютеров. Первый — ​ламповые компьютеры, в качестве элементной базы в них использовались электровакуумные лампы. Это устройства, внутри которых протекает электрический ток и действуют электрические магнитные поля. Если в электровакуумной лампе предусмотреть, помимо катода и анода, управляющую сетку, то получится так называемый триод. Триод может существовать в двух состояниях: есть сигнал, нет сигнала. На базе триодов на компьютерах осуществлялись вычисления с использованием двоичной логики.

Появление второго поколения компьютеров было связано с изобретением транзистора в 1947 году. Это перевернуло мир микроэлектроники. Первые компьютеры на транзисторах появились в 1957 году. Вскоре они стали выпускаться в промышленных масштабах, и наметилась тенденция к миниатюризации транзисторов. Для сравнения, диаметр человеческого волоса — ​80 микрометров; на заре развития компьютеров внутри волоса помещалось 27 транзисторов. Сейчас транзисторы измеряются нанометрами (эта единица в тысячу раз меньше микрометра) и приблизились к размерам молекул ДНК.

Третье поколение — ​это компьютеры на интегральных микросхемах. Главная идея: все элементы, связанные с процессором, соединяются с помощью подложки на полупроводниковом материале.

Наконец, четвертое поколение — ​компьютеры с микропроцессорами. Микропроцессор (изобретенный в Intel) — ​это универсальный микрочип (кристалл кремния), на котором вытравлены все основные элементы.

В современных компьютерах все процессоры (центральный, графический, нейронный) — ​единое целое, хотя каждый решает определенный спектр специфических задач.

Есть куда расти (или уменьшаться)
Первое направление развития современных компьютеров — ​это миниатюризация транзисторов (необходимая для того, чтобы можно было увеличивать их количество на подложке), а также повышение тактовой частоты ­процессоров.

Второе направление — ​это объединение процессоров в вычислительную сеть, где каждый решает свою часть задачи. Это, собственно, и есть суперкомпьютер, то есть машина с огромным количеством процессорных ядер, соединенных в коммутационную сеть для обмена информацией, получения данных и дальнейшей их визуализации и интерпретации. В современных суперкомпьютерах количество таких ядер доходит до 9 млн, при этом в каждом ядре содержатся десятки миллиардов транзисторов.

Другие важные характеристики компьютеров — ​это, во‑первых, база (процессор); во‑вторых, технологический процесс, то есть размеры транзисторов и их конфигурация. Чем меньше этот техпроцесс, тем лучше. Самый распространенный пока техпроцесс — ​28 нанометров, но уже в этом году должно стартовать производство 3‑нанометровых процессоров, были анонсированы и техпроцессы в 1,5 нанометра.

Еще одна ключевая характеристика любого компьютера — ​его производительность, то есть количество операций для чисел с плавающей запятой в секунду. Этот параметр измеряется во флопсах.

Что это такое? Развитие компьютеров идет параллельно с развитием понятия числа. Давно известны натуральные числа, обозначающие количество неделимых объектов. К этому понятию присоединились понятия нуля, затем — ​отрицательных чисел. Затем появились рациональные, иррациональные, трансцендентные числа. Расширение всех этих понятий — ​так называемые действительные, или вещественные, числа (это и натуральные, и отрицательные, и целые числа, и числа с дробной частью).

Число с плавающей запятой — ​это экспоненциальная форма записи таких чисел. У компьютера есть определенное количество регистров, которые отводятся для записи числа. Экспоненциальная форма записи универсальна, потому что позволяет описывать и макро-, и микромасштабы. Например, расстояние 353 млрд км можно записать как 353 x  10⁹ метра. А размер атома кремния — ​0,2 нанометра, то есть 2 x  10^-10 метра. Такая запись состоит из мантиссы (значимой части числа, в нашем случае — ​353 и 0,2) и порядка (⁹ и ^-10). В памяти компьютера 1 бит отводится для знака. Есть определенный стандарт записи чисел с плавающей запятой в памяти компьютера. Этот стандарт был впервые сформулирован Институтом инженеров электроники и электротехники (IEEE, США). Он нужен для того, чтобы программы были портируемыми (то есть адаптируемыми для работы в другой среде).

Чем быстрее работает суперкомпьютер с этими числами, тем лучше. Производительность машины измеряется с помощью специальных тестов. Самые мощные на данный момент суперкомпьютеры обладают производительностью 1 экзафлопс, то есть 10¹⁸, или миллиард миллиардов операций в секунду для чисел с плавающей запятой.

Еще одна важная характеристика суперкомпьютеров — ​энергопотребление. В классическом понимании суперкомпьютеры — ​это большие центры обработки данных, огромные помещения, в которых стоят компьютерные стойки и работает охлаждение. Они требуют больших мощностей. Самый мощный суперкомпьютер нуждается в порядка 20 тыс. кВт — ​для сравнения, это в 10 тыс. раз больше энергопотребления чайника (1,5 кВт). Конечно, это серьезная нагрузка на электрическую сеть.

Кто в топе?
Суперкомпьютерами принято называть только машины, присутствующие в международном рейтинге Тор‑500; остальные, не попавшие в него, корректнее называть высокопроизводительными вычислительными кластерами. Тор‑500 (top500.org) — ​это общедоступный и общепризнанный рейтинг; каждые полгода публикуется обновленная информация о лидерах. Правда, это касается только машин гражданского назначения — ​о них и поговорим.

На данный момент тройка лидеров — ​американские суперкомпьютеры Frontier (Окриджская национальная лаборатория), Aurora (Аргоннская национальная лаборатория), Eagle (корпорация Microsoft). В пятерку лидеров входят также японский Fugaku и суперкомпьютеры Европейского объединенного вычислительного центра, например, LUMI.

Свои суперкомпьютеры существуют и в Канаде, Австралии, Саудовской Аравии, ОАЭ, Венгрии, Польше и т. д. — ​в странах, имеющих определенный технологический задел и соответствующие амбиции.

Россия пока отстает от лидеров, но определенные успехи есть и у нас. Самый мощный российский суперкомпьютер — ​это машина «Яндекса» Chervonenkis производительностью 21,53 петафлопс (43‑е место в рейтинге). Также в рейтинг входят суперкомпьютеры Galushkin (принадлежит «Яндексу», 16,02 петафлопс, 69‑е место), Lyapunov (принадлежит «Яндексу», 12,81 петафлопс, 79‑е место), Christofari Neo и Christofari (принадлежат «Сберу», 11,95 петафлопс, 83‑е место и 6,67 петафлопс, 142‑е место соответственно), Lomonosov 2 (принадлежит МГУ им. М. В. Ломоносова, 2,48 петафлопс, 406‑е место в рейтинге) и MTS GROM (принадлежит МТС, 2,26 петафлопс, 472‑е место в рейтинге).

Саровского суперкомпьютера в рейтинге нет — ​эта машина выполняет задачи не только гражданского назначения, поэтому его характеристики закрыты.

Чем занимаются суперкомпьютеры
С помощью суперкомпьютеров решается большой спектр задач. Их условно можно разделить на три направления.

Во-первых, инженерно-­физическое и математическое моделирование явлений в природе и технике. В это направление входят задачи аэро-, гидро-, газодинамики, прочностные исследования, тепломассоперенос, исследование экстремальных состояний вещества. Ученые-­астрофизики моделируют рождение звезд и галактик. Сюда входят и задачи в области ядерной энергетики, как традиционной (моделирование процессов, происходящих в реакторе), так и, например, термоядерного синтеза (расчет параметров плазмы и т. д.), и других передовых исследований. Например, работая в Институте прикладной математики им. М. В. Келдыша РАН, я участвую в разработке плазменных двигателей для космических аппаратов. С помощью математических моделей я могу рассчитать, с какой скоростью вылетает плазменный поток из двигателя, какую скорость он придает при этом космическому аппарату, могу даже «заглянуть» внутрь двигателя.

Одна из важных задач, решаемых суперкомпьютерами, — создание цифровых двой­ников. Согласно ГОСТ Р 57 700.37−2021, это «система математических и компьютерных моделей, а также электронных документов изделия, описывающая структуру, функциональность и поведение вновь разрабатываемого или эксплуатируемого изделия на различных стадиях жизненного цикла, для которой на основании результатов и/или иных испытаний по ГОСТ 16 504 выполнена оценка соответствия, предъявляемых к изделию требованиям».

Другими словами, цифровой двой­ник — ​это совокупность математических моделей, описывающих физический процесс или совокупность физических процессов в технике или в природе. Такие модели должны пройти верификацию и валидацию. Кроме того, в систему цифрового двой­ника входит проектная документация.

Второе направление применения суперкомпьютеров — ​это атомистическое и молекулярное моделирование: создание определенной конфигурации молекул или атомов с целью добиться новых свой­ств материалов, разработать эффективные лекарственные среды, победить вирусы и т. д.

Третье направление — ​это задачи, связанные с искусственным интеллектом: моделирование и обучение нейросетей.

Суперкомпьютеры будущего
Как будут эволюционировать суперкомпьютеры в дальнейшем? Я выделяю четыре больших направления их развития. Во-первых, дальнейшее наращивание мощностей и одновременно миниатюризация транзисторов. Но в конечном итоге мы столкнемся с физическими ограничениями, связанными с размерами атомов: например, атом кремния (из которого делаются современные полупроводниковые подложки) — ​0,2 нанометра. Пока размеры транзисторов в десятки раз больше, однако уже возникают квантовые эффекты, негативным образом сказывающиеся на вычислениях. Для дальнейшего уменьшения размеров транзисторов придется использовать новые материалы, например графен, ввиду меньшего размера атома углерода по сравнению с атомом кремния. Но это лишь временное решение проблемы.

Второе направление эволюции — ​компьютеры, работающие на новых физических принципах. Например, фотонные компьютеры, где в качестве носителя информации выступает не электрон, как у современных машин, а квант света — ​фотон. Рассматриваются различные варианты таких машин. Один из них — ​использование поляризации света. Работать фотонные компьютеры должны также на двоичной логике. Только если в электронных компьютерах: 1 — ток течет, 0 — ​ток не течет, то здесь: 1 — ​есть поляризация, 0 — ​нет поляризации.

В профессиональном сообществе скептически относятся к перспективам фотонных компьютеров. Тем не менее такие проекты реализуются, в частности, фотонные вычислители разрабатываются в российском Национальном центре физики и математики (НЦФМ).

Здесь важно выделить две основные траектории. Первая — ​разработка аналоговых фотонных вычислительных машин. Такой компьютер, например, работает в Самарском государственном университете, он используется для решения задач в области искусственного интеллекта.

Вторая траектория, гораздо менее проработанная, — ​цифровые фотонные вычислители. Здесь есть ряд принципиальных проблем, которые предстоит решить. Это, например, вопросы, связанные с хранением как оперативной, так и долговременной информации на фотонных элементах, а также изобретение самих фотонных логических элементов. Разработка подобных машин — ​передовая область научного знания, и для нее необходимы коллаборации большого количества научных групп.

В качестве промежуточного варианта рассматриваются гибридные компьютеры, в которых совмещены электронные компоненты и фотонный вычислитель. Здесь нужно правильно связать электронную и фотонную компоненты. Фотоны быстродейственнее, чем электроны, но они очень сложно управляемы. Есть опасения, что при сопряжении с электронными вычислительными устройствами пропадет весь профит производительности, ожидаемый от фотонных вычислителей.

Третье направление эволюции суперкомпьютеров связано с применением искусственного интеллекта в суперкомпьютерных вычислениях. На одном микропроцессоре современного суперкомпьютера находятся центральный (CPU), графический (GPU) и нейронный (NPU) процессоры. NPU предназначены для решения задач искусственного интеллекта. Планируется развивать применение методов искусственного интеллекта и машинного обучения к вычислениям. Искусственный интеллект позволяет оптимизировать математические модели, алгоритмы, правильно распределять нагрузку между процессорами, устанавливать очередность задач и т. д.

Четвертое направление — ​это квантовый суперкомпьютинг. Сразу отмечу, что суперкомпьютеры и квантовые компьютеры — ​не конкуренты, как многие думают, а наоборот — ​взаимодополняющие элементы. Квантовые машины решают узкоспециализированный класс задач, при этом показывая гораздо более высокие результаты, чем классические компьютеры. В первую очередь это задачи криптографии. Например, распространенный в криптографии алгоритм с открытым ключом RSA основан на сложности факторизации больших полупростых чисел. Факторизация (то есть поиск простых множителей для очень большого числа) займет у суперкомпьютера очень много времени, так как ему придется перебирать варианты. А квантовый компьютер, базирующийся на явлении квантовой запутанности, справится с этой задачей гораздо быстрее. Грубо говоря, в его квантовом вероятностном поле уже содержится правильный ответ — ​и «поймать» его проще, чем перебирать бесконечные варианты.

Также квантовые машины весьма эффективны в решении оптимизационных задач. Представьте, что вам нужно определенным образом рассадить по разным автомобилям огромное количество пассажиров. Квантовый суперкомпьютер, благодаря принципу суперпозиции, уже содержит всё возможное поле вариантов. Еще одно перспективное применение квантовых компьютеров -атомистическое и молекулярное моделирование.

Таким образом, суперкомпьютер пятого поколения, вероятно, будет сочетать элементы классической машины, фотонного вычислителя и квантового компьютера, а также широко задействовать возможности искусственного интеллекта.

Подготовка кадров
Математическое и инженерно-­физическое моделирование с применением суперкомпьютерных вычислений — ​высокотехнологичное направление на пересечении сразу трех областей науки: математики, физики и информатики. Для работы здесь нужны высококвалифицированные кадры. Российский рынок пока невелик, но он активно растет, и соответствующий запрос есть.

Специалистов готовят в нескольких вузах, в том числе в НИЯУ МИФИ. Я один из руководителей Центра инженерно-­физических расчетов и суперкомпьютерного моделирования НИЯУ МИФИ. В контур нашего центра входит базовая профильная кафедра суперкомпьютерного моделирования инженерно-­физических процессов Института лазерных и плазменных технологий. Наш центр молодой, он создан в 2019 году, кафедра заработала в 2020 году. Попасть к нам непросто — ​здесь учатся очень сильные студенты с высоким средним баллом.

На нашей кафедре мы придерживаемся трех базовых принципов: социальность, прозрачность, вовлеченность. На практике это значит: вы находитесь в команде единомышленников, активно участвуете в важных проектах, понимаете, как работает система. Мы ведем открытый диалог с нашими студентами.

Кафедра выпускает специалистов в области математического моделирования с использованием суперкомпьютерных технологий. Профессиональные траектории выпускников различны. Ребята, которые хотят заниматься «железом», могут стать архитекторами суперкомпьютеров: создавать такие машины, настраивать их системное или прикладное ПО и т. д. Хорошие математики с навыками программирования разрабатывают математические модели, программные коды либо встраивают их в готовые прикладные программные комплексы для инженерно-­физического моделирования.

Некоторые выпускники становятся цифровыми инженерами; такой специалист, используя прикладной программный комплекс на конкретном предприятии, ставит вычислительные эксперименты и затем интерпретирует их результаты. Ну и, наконец, научная элита. Эти ребята умеют разрабатывать физико-­математические модели, очень хорошо знают физику и математический аппарат, обладают навыками программирования, понимают, как работает суперкомпьютер с точки зрения «железа». Нам очень приятно, когда такие уникальные специалисты остаются работать в контуре университета, в частности, в нашем центре.

Добавлю, что на этом направлении мы активно взаимодействуем с Росатомом.

В совместной программе развития НИЯУ «МИФИ» и Росатома до 2030 года пять направлений; направление «Цифровой мир» включает проект, связанный с суперкомпьютерным моделированием. В рамках этого проекта мы, в частности, решаем ряд учебно-­исследовательских задач, нацеленных на развитие программного пакета «Логос», в том числе внедрение его в образовательный процесс. Активно взаимодействуем с коллегами-­атомщиками, стремимся вместе решать большие амбициозные задачи, стоящие перед обществом, страной и миром в целом.