Что такое суперкомпьютер и зачем он нужен?
На одном из самых мощных в стране суперкомпьютеров «Ломоносов-2» одновременно просчитывается множество решений – от сложнейших лекарств до климатических моделей. Использование суперкомпьютера, утверждает директор Вычислительного центра МГУ Владимир Воеводин, дает колоссальное конкурентное преимущество. Аналитики агентства Hyperion выяснили: каждый доллар, вложенный в суперкомпьютерные системы, приносит 47 долларов прибыли.
Что такое суперкомпьютер?
В Ломоносовском корпусе на территории МГУ находится один из самых мощных суперкомпьютеров страны – «Ломоносов-2». Что такое суперкомпьютер? Все дело в приставке «супер» – она означает превосходство над тем обычным, с чем мы сталкиваемся.
Да, если их объединить в одну систему, то по некоторым параметрам она будет похожа на «Ломоносов». Но главное отличие суперкомпьютера в том, что все его процессоры очень быстро взаимодействуют. Даже если мы уговорим смартфоны общаться между собой через вайфай, это будет медленно. Или, например интернет – тоже большая компьютерная система. И я могу заставить миллионы компьютеров в интернете решать какую-то задачу. Но скорость взаимодействия компьютеров в сети на порядок ниже, чем скорость взаимодействия процессоров в суперкомпьютере.
Наш «Ломоносов-2» выполняет квадриллион (число с 15 нулями) операций в секунду. В России по мощности его опережает только сбербанковский Christofari.
В.В. Владимир Воеводин. Фото: rcc.msu.ru
Что он может?
Без суперкомпьютеров сегодня не обходится ни одна крупная высокотехнологичная компания. Не говоря уже о научных исследованиях. Нефтегазовая отрасль, машиностроение, банки, проектирование новых материалов, климат и экология, авиастроение и космос, микроэлектроника, медицинская техника – везде они нужны. Зачем? Это инструмент обеспечения конкурентоспособности. С помощью суперкомпьютера можно посчитать и спрогнозировать что угодно. Цифровая модель позволяет решать сложные задачи очень быстро. Все авиа и автомобильные двигатели обсчитываются на суперкомпьютерах, да и не только они.
На «Ломоносов-2» одновременно ведется сотни проектов. В том числе и исследования, связанные с медициной, с проектированием вакцин. Одно из направлений – компьютерный дизайн лекарств. Речь идет о том, чтобы подобрать работающие соединения веществ. Опытным путем перебрать все возможные соединения (а их может быть сотни тысяч) и каждое проверить – задача неподъемная, но «Ломоносову» это под силу. Еще одно из направлений – проектирование ультразвуковых томографов, которые позволяют, в частности, обнаружить рак молочной железы на очень ранних стадиях.
Посчитать сегодня можно все. Суперкомпьютеры очень активно используются в больших городах. Например, в определении особенностей микроклимата в условиях городской застройки. При застройке новой территории мы с помощью суперкомпьютера можем спрогнозировать, как будет распространяться загрязнение от соседней магистрали, не будут ли при определенном направлении ветра создаваться вихри около зданий, можем посчитать распределение примесей и температуры.
Суперкомпьютер «Ломоносов-2». Фото: t-platforms.ru
Мы в топе, но где?
Если взглянуть на мировой рейтинг суперкомпьютеров Топ-500, увидим: то преимущество, которое было у нас в начале этого века, к сожалению, утеряно. Еще десять лет назад в Топ-500 входили 12 российских суперкомпьютеров. В 2009 году, благодаря «Ломоносову», Россия заняла самое высокое для себя – 12-е место. С тех пор мы только опускались, да и количество наших суперкомпьютеров в Топ-500 уменьшалось. Сейчас в этом мировом рейтинге только два российских суперкомпьютера. Это Christofari из Сбербанка и «Ломоносов-2». И наш компьютер на 199 месте. Россию обогнала Марокко, которая недавно поставила суперкомпьютер мощнее, чем «Ломоносов-2». В страновом рейтинге Россия примерно на 20-м месте, что совершенно не соответствует тому колоссальному потенциалу, которым мы обладаем.
Цифровое неравенство, цифровое превосходство – об этом сегодня говорят все чаще. Необходимо срочно принять концепцию национальной суперкомпьютерной инфраструктуры, которая предполагает развитие сети вычислительных центров! Мы с нею стучимся во все двери. Должно быть небольшое количество очень мощных компьютеров федерального уровня, они станут центрами коллективного пользования. Необходимо какое-то количество компьютеров поменьше, для обслуживания отдельных организаций, много высокопроизводительной техники уровня лабораторий. Это нужно науке, промышленности. Без этой инфраструктуры мы отстанем. Все знают: у нас принята стратегия развития искусственного интеллекта. Но искусственный интеллект надо где-то обучать. На чем? Без развития вычислительной базы это невозможно.
Через два года считать будет не на чем. И это при том богатейшем потенциале, которым обладает Россия. Вот посмотрите свежий аналитический обзор аналитического агентства Hyperion Research – они посчитали эффективность использования суперкомпьютерных технологий. Проанализировав 763 примеров применения суперкомпьютеров в промышленном секторе, они выяснили: каждый доллар, вложенный в суперкомпьютерные ресурсы, приносит 47 долларов прибыли. Похожий аргумент — больше пятидесяти процентов суперкомпьютеров из Топ-500 используются в промышленности. А там умеют считать деньги. На этих технологиях нужно и можно зарабатывать. И если не встать на этот путь, то мигом проиграешь.
Меньше некуда?
Мы подходим к точке, когда уменьшать процессоры будет уже невозможно. Все понимают, что этот предел не за горами. Активно ищутся новые формы компьютерных систем, одна из них – квантовый компьютер. Направление исключительно интересное, и исследования ведутся очень активно. В МГУ есть квантовый центр с очень сильными специалистами. И сейчас уже говорят не только про цифровое превосходство, но и про квантовое превосходство. Квантовые компьютеры – это системы фантастической производительности, они смогут делать то, что не под силу суперкомпьютерам. И, конечно, они будут специализированные и решать определенные типы задач.
Но когда появятся реальные квантовые компьютеры, можно только предполагать. А жить и считать надо сейчас. Нам еще многие годы жить в этих технологиях. Не зря сегодня ведущие экономики принимают госпрограммы развития экзафлопсных машин. «Экза» – это в тысячу раз мощнее «Ломоносова». Японский Fugaku, самый мощный суперкомпьютер в мире, – это уже полэкзофлопса.
Можно ли любовь просчитать?
Отвечая на этот вопрос, можно улыбнуться. Но… Вот в некоторых случаях говорят – озарение, интуиция. Это ведь то, что есть у человека, нужно только вовремя достать эту информацию и сопоставить эти факты. Почему сейчас такой бум искусственного интеллекта? Потому что вычислительные возможности вкупе с вычислительными технологиями позволяют эти корреляции находить и делать неожиданные выводы. Но это только так кажется, что они неожиданные. На самом деле – обычная математика, которая, сопоставляя, находит корреляции, аномалии, тренды. Некоторые вещи, которые традиционно компьютеру не приписывали (интуиция, прогнозирование), оказались возможными.
Подписывайтесь на канал «Царьград» в Яндекс.Дзен
и первыми узнавайте о главных новостях и важнейших событиях дня.
Суперпольза в экзафлопс, или Cуперкомпьютеры в XXI веке
Если бы Сеймур Крей, создатель легендарного суперкомпьютера Cray, дожил до наших дней и увидел, какой мощности достигают современные машины, то наверняка сказал, что без эльфов здесь не обошлось.
Первый успешный суперкомпьютер CDC 6600, выпущенный в 1964 году, был способен выполнять 3 миллиона операций с плавающей запятой в секунду (FLOPS). Самый же быстрый в мире современный суперкомпьютер Fugaku разгоняется до 4 экзафлопс.
На днях, 22 марта 2022 года, NVIDIA анонсировала NVIDIA Eos — суперкомпьютер с искусственным интеллектом, который заработает в конце этого года. Ожидается, что он обеспечит вычислительную производительность ИИ на уровне 18,4 экзафлопс, что будет в 4 раза быстрее, чем у Fugaku. И, таким образом, NVIDIA Eos отберёт у Fugaku чемпионское звание.
Но для чего вся эта гонка вычислительных вооружений? И кому всё это нужно? Разработка и обслуживание суперкомпьютеров — весьма затратное занятие как с финансовой, так и с энергетической точки зрения.
Но их использование — жизненно важный вопрос. Суперкомпьютеры Fugaku и Cambridge-1, например, участвуют в разработке вакцины от COVID-19. В Индии суперкомпьютеры предсказывают приближение муссонов, что очень важно для страны, экономика которой на 70% зависит от сельского хозяйства.
В этой подборке рассмотрим интересные применения суперкомпьютеров в XXI веке и подивимся их мощи.
Как и в 60-х годах, современные суперкомпьютеры выполняют вычислительный анализ в метеорологии, исследовании генома, оборонных проектах, моделировании автомобильных испытаний, визуализации нефтяных, газовых месторождений и т. д. Они используются в государственных ведомствах, корпорациях, банках, университетах и лабораториях. На современных суперкомпьютерах с ИИ обучаются большие нейросетевые модели, для чего машины работают на пиковой мощности днями или даже неделями.
Помните «Энциклопедию профессора Фортрана?» Суперкомпьютер CRAY попал и туда
Вакцины
Создание эффективной вакцины — занятие долгое: средний срок разработки составляет около десяти лет. Вакцину нужно не только создать, но протестировать и получить какие-то долгосрочные результаты. До недавнего времени самой «быстрой» была вакцина против лихорадки Эбола — работа над ней шла пять лет. Разработкой вакцины от COVID-19 занимался весь мир, и первые результаты появились меньше чем через год после начала пандемии. Исследовательские проекты требовали множества высокопроизводительных вычислений, поэтому в 2020 году технологические гиганты и правительственные учреждения США создали Консорциум высокопроизводительных вычислений COVID-19 (HPC), который давал учёным доступ к самым мощным суперкомпьютерам мира.
Белок Spike (S), взаимодействующий с человеческим клеточным рецептором ACE-2 (серым цветом). Изображение смоделировано командой Университета Сорбонны с помощью суперкомпьютера Jean Zay
Были задействованы суперкомпьютеры Summit, Fugaku и Cambridge-1. С помощью Summit исследователи смогли смоделировать 8000 соединений за считанные дни, идентифицировав 77 небольших молекул, которые потенциально могли ингибировать связывающие свойства COVID-19.
Текущие проекты японского Fugaku, входящего в консорциум, сейчас связаны с COVID-19 — это и прогнозирование конформационной динамики белков вируса SARS-Cov-2, и выполнение расчётов молекулярных орбиталей фрагментов (FMO) для белков COVID-19, и многое другое.
Также Fugaku помог выяснить, что одноразовые медицинские маски для лица более эффективно блокируют распространение COVID-19 воздушно-капельным путём, чем маски из хлопка или полиэстера. А также показал, что влажность может оказывать большое влияние на распространение вирусных частиц, указывая на повышенный риск заражения коронавирусом в сухих помещениях в зимние месяцы.
Автопромышленность
Суперкомпьютеры учат водить. Но не людей, а беспилотники.
В 2021 году Tesla анонсировала свой новый суперкомпьютер Dojo (Додзё), который будет использоваться для обучения нейронных сетей, обеспечивающих работу автопилота Tesla и будущего ИИ для самостоятельного вождения. Задействованные здесь ИИ-чипы называют самыми передовыми в мире, а новаторскую архитектуру Dojo полностью разработали в Tesla. Илон Маск утверждает, что Dojo достигнет мощности в экзафлопс, то есть один квинтиллион (10^18) флопс. Технические характеристики можно почитать в официальной документации.
В основе автопилота лежит компьютерное зрение, и чтобы всё работало правильно, нужно обучить массивную нейронную сеть и провести множество экспериментов. У Tesla есть огромный объём видеоданных с более чем миллиона автомобилей, и эти данные используются для обучения её нейронных сетей.
В 2018 году автопилот Tesla занимал в рейтинге активных систем помощи водителю второе место, уступая GM Super Cruise. Вложения в Dojo призваны эту ситуацию переломить.
Tesla: обучение вождению
И наверняка со временем эта технология выйдет за рамки использования в автомобилях Tesla и найдёт своё применение в различных секторах — государственных и частных.
Ритейл
Медицинские приложения, автопилот, сложнейшие математические расчёты — это всё то, где находят применение суперкомпьютерам. А ещё они отлично показывают себя в розничной торговле, где сложных расчётов и нетривиальных задач не меньше.
Крупнейший в мире ритейлер Walmart в 2018 году создал собственную ИИ-лабораторию розничной торговли (IRL) для улучшения обслуживания и управления товарными запасами. О том, что ИИ можно применять в реальной розничной среде, было не так много исследований, и этот пробел собирается восполнить IRL.
В магазине, где имелось 30 тысяч товаров, установили множество камер и датчиков — в проходах, на полках, складах. Для обработки огромного массива информации с камер в магазине разместили большой кластер компьютеров общего назначения. Так в супермаркете появился полностью функционирующий «суперкомпьютер» на 100 узлов.
Внимание! Магазин оборудован суперкомпьютером
Как всё это работает? Данные с камер и датчиков анализируются в реальном времени, и при необходимости система присылает во внутренние приложения уведомления об отсутствии товара — так сотрудники магазина понимают, когда нужно пополнить запасы. Например, в мясном отделе есть средство отслеживания запасов, которое может идентифицировать каждый вид мяса, лежащий на полке. Если покупатель выбирает товар, ИИ знает, чего сейчас не хватает, и передаёт сообщение сотруднику, который может пополнить запасы. Благодаря своевременному пополнению запасов, магазин не теряет прибыль и поддерживает каталог на сайте в актуальном состоянии.
ИИ в магазинах использует Amazon, но его футуристические магазины Amazon Go работают по другому принципу. Walmart же решили объединить свой опыт в ритейле и современные технологии.
А есть ли подобный киберпанк в России? Да, но пока только в пилотном режиме и только в Москве. «Пятерочка налёту» — первый в России магазин без кассиров. Про техническую реализацию этого решения уже писали на Хабре.
Метавселенные
Метавселенная — одно из самых популярных слов прошлого года. Конечно же, здесь не обошлось без суперкомпьютеров, которые активно используются для её разработки. По словам Марка Цукерберга, метавселенная — это «трёхмерный интернет, где люди не просто потребляют информацию, а находятся внутри неё».
Для отрисовки и функционирования метавселенных нужны колоссальные мощности. Поэтому компании-разработчики используют вычислительную мощность чипов NVIDIA. Графические процессоры NVIDIA уже давно используются для запуска высокопроизводительной графики на ПК, а чипы стали золотым стандартом для выполнения задач ИИ в центрах обработки данных.
Так мог бы выглядеть Cray-1 в метавселенной
Суперкомпьютер с ИИ Research SuperCluster (RSCВ) компании Meta (признана в РФ экстремистской организацией) разработан для задач компьютерного зрения, NLP и распознавания речи. Всё это в будущем станет основной для создания метавселенных.
В его основе лежат 6080 графических процессоров, упакованных в 760 модулей Nvidia A100. Эта система в 20 раз быстрее решает задачи компьютерного зрения и в три раза быстрее обучается распознавать голоса, чем предыдущая компьютерная система, использующая 22 000 графических процессоров NVIDIA V100.
Суперкомпьютер RSC будет запущен в середине 2022 года для создания новых и более совершенных моделей ИИ, для работы с сотнями разных языков, разработки новых инструментов дополненной реальности и т. д.
Земля и космос
Из метавселенных перенесёмся в космические. Космические исследования — одна из самых ресурсоёмких отраслей, и выдающиеся способности суперкомпьютеров позволяют делать здесь удивительные открытия.
В 2021 году с помощью DiRac — интегрированного суперкомпьютерного комплекса — учёные из Даремского Университета смогли воссоздать всю эволюцию космоса — от Большого взрыва до наших дней. Команда применила передовые статистические методы для моделирования нашего участка Вселенной, содержащего современные структуры, близкие к нашей галактике, Млечному Пути и соседней галактике Андромеды.
Слева — распределение тёмной материи в области с центром в Млечном Пути, окрашенное по прогнозируемой плотности и дисперсии скоростей частиц. Посередине и справа — увеличение выделенной области
В 2021 году экзафлопсный суперкомпьютер Frontera стоимостью в 600 млн долларов США позволил учёным из Рочестерского технологического института во главе с Карлосом Лусто выполнить первое моделирование слияния чёрных дыр с большим соотношением масс.
Полученные результаты позволят правильно спроектировать наземные детекторы гравитационных волн третьего поколения и лазерную интерферометрическую космическую антенну (LISA), запуск которой намечен на середину 2030-х годов. Также это исследование приоткроет фундаментальные загадки о чёрных дырах, например, как некоторые из них вырастают в миллионы раз больше массы Солнца.
В прошлом году NVIDIA объявила, что планирует создать самый мощный в мире суперкомпьютер с ИИ, предназначенный для прогнозирования изменения климата. Система под названием Earth-2, или Е-2, создаст цифрового двойника Земли в Omniverse.
Изменение климата — серьёзная проблема, и, несмотря на то что в эти исследования вкладываются средства, отдачи от них не так много. Суперкомпьютеры с искусственным интеллектом, а также огромное количество наблюдаемых и прогнозируемых данных, на которых можно учиться, позволят смоделировать климат со сверхвысоким разрешением и продвинуться в решении климатических проблем.
Суперкомпьютеры в России
А как обстоят дела с суперкомпьютерами в России?
Если в 2020 году Россия по доступной реальной вычислительной мощности отставала от США на 12,5 лет и от Китая на 9,5 лет, то в 2021 году российские суперкомпьютеры уже появились в мировом рейтинге TOP500. Кроме того, в СНГ есть свой рейтинг Тop 50 и собственная конференцияпо суперкомпьютерным технологиям.
На конец 2021 года в России работало 7 суперкомпьютеров, три из которых принадлежат Яндексу. Машины Яндекса точнее и быстрее переводят тексты и видео, показывают релевантную рекламу, подбирают ответы в выдаче, а также поддерживают диалог с человеком в голосовом помощнике «Алиса». Про них Яндекс писал в этом посте.
Первое место по супервычислениям в России можно поделить между тремя машинами от Яндекса — «Червоненкис», «Галушкин» и «Ляпунов». В каждом из них по восемь графических ускорителей (GPU) Nvidia A100. В компьютерах «Червоненкис» и «Галушкин» за вычисления отвечают 64-ядерные процессоры AMD EPYC 7702 (по два на сервер) с 1024 ГБ RAM, а в «Ляпунове» — AMD Epyc 7662 с 512 ГБ RAM. Самый мощный из троицы — «Червоненкис», он имеет пиковую производительность 21,53 петафлопса. У «Галушкина» 16,02 петафлопса, а мощность «Ляпунова» составляет 12,81 петафлопса.
Второе место по мощности в России можно отдать суперкомпьютерам «Кристофари» и «Кристофари Нео» от Сбера. В основе более совершенного «Кристофари Нео» — сервера Nvidia DGX A100, каждый из которых несёт восемь графических ускорителей (GPU) Nvidia A100 с 80 ГБ памяти, и всего их задействовано более 700 штук. «Кристофари Нео» ориентирован на задачи ИИ и машинного обучения. За вычисления, не касающиеся задач ИИ, отвечают по два на сервер 64-ядерных процессора AMD Epyc 7742 (Rome). Объём системной памяти составляет 2 ТБ. Производительность Linpack (Rmax) — 11 950 терафлоп/с. Первый «Кристофари» построен на основе Intel Xeon Platinum 8168 с 1536 ГБ RAM и графических ускорителей NVIDIA Tesla V100.
Третий в рейтинге — суперкомпьютер для научного применения МГУ «Ломоносов-2». Он участвует в исследовательских проектах в области медицины, инженерных расчётов, а также астрофизики, материаловедения, энергетики и многих других областей. С его помощью удалось получить уникальные результаты в исследовании механизмов генерации шума в турбулентной среде, в создании новых компьютерных методов проектирования лекарственных препаратов и т. д.
Четвертый по мощности суперкомпьютер в России, MTS GROM, используется для развития цифровой экосистемы. Он также будет полезен образовательным учреждениям, крупным научным и медицинским центрам в исследованиях, связанных с моделированием сложных процессов.
Всё это выглядит многообещающе, но в связи с последними событиями напрашивается вопрос — а что станет с этим дивным новым миром суперкомпьютеров в России, учитывая, что комплектующие к ним поставляют в основном компании NVIDIA, Intel и AMD, которые уже заявили о прекращении продаж в России?
В данной ситуации России придётся пойти по пути импортозамещения или присмотреться в сторону Китая, который, как и Россия, стремится к независимости от Запада.
МТС, например, в феврале этого года заключила партнёрское соглашение с южнокорейской KT Corp о создании новых центров обработки данных в России.
Ещё в прошлом году Сбер, опасаясь американских санкций, начал искать альтернативу NVIDIA и собирался купить российского или иностранного разработчика чипов. В феврале этого года Сбер проводил учения, где моделировалось отключение IT-инфраструктуры банка от поддержки Microsoft, NVIDIA, VMware, SAP и других компаний. Сейчас Сбер рассматривает возможность сотрудничества с российским поставщиком процессорных ядер НТЦ «Модуль».
Андрей Сухов, профессор, заведующий лабораторией САПР НИУ ВШЭ, предлагает создавать кластеры следующего поколения с использованием старых технологий кластеризации и переходить на открытое ПО для управления ими.
По его словам, «сделать новый суперкомпьютер в России в ближайшие годы будет невозможно. Тем не менее закрыть все текущие потребности в вычислениях и обработке данных с помощью предложенного подхода вполне возможно. Особенно если применить аппаратное ускорение к задачам в зависимости от их типа».
Итоги
Благодаря суперкомпьютерам, мы можем моделировать сложные процессы, происходящие во Вселенной, делать сложнейшие расчёты, на которые у обычных компьютеров ушли бы столетия, разрабатывать лекарства и делать множество других полезных для человечества вещей. Эти машины позволяют нам решать самые сложные и ресурсоёмкие задачи, они умнеют от года к году и становятся не просто супермощными калькуляторами, как это было в 60-е годы, а обзаводятся интеллектом.
Сравнительные характеристики и метрики современных суперкомпьютеров можно отслеживать на сайте проекта Top500 — актуальный список публикуется там дважды в год (в июне и ноябре).
Российские же научные суперкомпьютеры, работающие на базе Linux, продолжают функционировать в штатном режиме, без поддержки компаний, которые поставляли оборудование и ПО. Остановить эти машины могут только принудительные команды управления или хакерские атаки. Но по словам Андрея Сухова, такие действия в отношении научных проектов, в том числе суперкомпьютеров, пока неизвестны.
Мы продолжаем делать Telegram-бота Get Me It для анонимного и быстрого налаживания контакта между вами и работой мечты. Настраивайте фильтры в боте и получайте самые релевантные предложения под ваши запросы.
Зачем нужны суперкомпьютеры и где их используют?
Суперкомпьютеры выполняют массовую параллельную обработку данных, при которой задачи разбиваются на части и одновременно обрабатываются тысячами процессоров. Это их главное отличие от обычных компьютеров, которые последовательно решают задачу за задачей. Если воспользоваться аналогией, то это все равно что подойти к кассам в супермаркете с полной тележкой и разделить товары между несколькими друзьями. Каждый оплатит свою часть отдельно, после чего вы встретитесь у выхода и снова сложите продукты в одну тележку. Чем больше друзей, тем быстрее можно завершить параллельную обработку — по крайней мере, в теории.
«Если система настроена правильно, то какую бы задачу вы ни поставили суперкомпьютеру, он справится с ней гораздо быстрее, чем компьютер с меньшим количеством процессоров или одним процессором. Для некоторых вычислений домашнему ноутбуку понадобились бы недели или даже месяцы, но если вы сможете настроить эффективную параллельную обработку данных, то это займет не больше дня», — объясняет исследователь из Политехнического института Ренсселера Джоан Росс, которая недавно вернулась из Аргоннской национальной лаборатории, где она проработала шесть месяцев.
По словам Росс, обработке данных способны помешать некорректные параметры программы. Например, расчеты могут идти стремительно при работе четырех процессоров, но замедлиться при подключении пятого.
Для чего используются суперкомпьютеры?
Главной ценностью суперкомпьютеров является их постоянно улучшающаяся способность симулировать реальность. Они могут моделировать производственные условия и разрабатывать более совершенные продукты в областях от нефтегазовой промышленности до фармацевтики. Джек Донгарра, один из ведущих экспертов по суперкомпьютерам, сравнивает эту способность с магическим шаром для предсказаний.
«Например, я хочу узнать, что происходит, когда сталкиваются две галактики. Я не могу провести такой эксперимент. Я не могу взять две галактики и столкнуть их. Поэтому я должен построить модель и запустить ее на компьютере. Или другой пример — в прошлом инженеры при проектировании автомобиля заставляли его врезаться в стену, чтобы увидеть, насколько хорошо он выдержит удар. Но это довольно дорого и требует много времени. Сегодня мы просто создаем компьютерную модель машины и заставляем ее врезаться в виртуальную стену», — отметил Донгарра, добавив, что половина пятисот лучших суперкомпьютеров занята в промышленности.
Высокопроизводительные вычисления также важны для оборонного сектора. В частности, сложные симуляции фактически устранили необходимость реальных испытаний оружия, в том числе ядерного.
«Военные больше не выходят в пустыню с недавно разработанным оружием, чтобы опробовать его. Теперь они создают его модель на суперкомпьютере. Они также имитируют процессы, которые происходят с оружием при долгом хранении, потому что должны убедиться в его работоспособности», — уточняет Донгарра.
Исследовательская лаборатория ВВС — один из пяти центров с суперкомпьютерами Министерства обороны США — выделила четыре суперкомпьютера на исследования в области вооружения. Проект был продвинут как способ помочь ученым «быстро реагировать на самые актуальные и сложные проблемы нашей страны, а также реализовать новые возможности разработки оружия при меньших затратах со стороны налогоплательщиков».
Суперкомпьютеры также используются в области искусственного интеллекта. Как рассказал директор Аргоннской национальной лаборатории Пол Кернс, Aurora предназначена для ИИ следующего поколения, который ускорит научные открытия и сделает возможными улучшения в таких областях, как прогнозирование экстремальных погодных явлений, медицина, картирование головного мозга и разработка новых материалов. Aurora поможет человечеству лучше понять Вселенную, «и это только начало», убежден Кернс.
Однако работа с ИИ — лишь небольшой процент того, что делают суперкомпьютеры. 90% расчетов по-прежнему посвящены традиционным задачам: инженерным симуляциям, моделированию погоды и тому подобному. ИИ занимает во всем этом лишь 5-10%, указывает Эндрю Джонс, консультант по высокопроизводительным вычислениям.
Николь Хемсот, соучредитель The Next Platform, считает, что пройдет еще не менее пяти лет, прежде чем в суперкомпьютеры начнут массово внедрять ИИ и глубокое обучение. При этом будут требоваться куда более мощные вычислительные возможности, чем есть сейчас, отмечает она.
Что ждет суперкомпьютеры в будущем?
Удивительный факт: ваш смартфон работает так же быстро, как суперкомпьютер в 1994 году — у него была тысяча процессоров и он моделировал испытания ядерного оружия. Таким образом, теоретически примерно через четверть века смартфоны смогут достичь уровня Aurora.
Не исключено, что в будущем симуляции на суперкомпьютерах отойдут на второй план. «В частности, в течение следующих полутора десятилетий машинное обучение может стать доминирующим в большинстве компьютерных наук, включая высокопроизводительные расчеты (и даже аналитику данных). Хотя сегодня оно в основном используется в качестве вспомогательного инструмента в традиционных вычислениях, в некоторых случаях, например при разработке лекарств, оно вполне может заменить симуляцию», — говорит исследователь Майкл Фельдман.
Какую бы форму ни приняли суперкомпьютеры, в Аргоннской национальной лаборатории уверены, что они будут становиться все более мощными и начнут влиять на все — от разработки более эффективных аккумуляторов для электромобилей до искоренения таких серьезных болезней, как рак.
Что такое суперкомпьютеры зачем они используются
Зачем нужны суперкомпьютеры. Российский производитель суперкомпьютеров – компания «Т-Платформы»
Это — первая часть цикла материалов, посвященных расскажу о компании «Т-Платформы» — российском производителе суперкомпьютеров. В ней речь пойдет о том, что такое суперкомпьютеры, для каких задач они используются, какие у них технологические особенности.
Это первый материал из цикла, посвященного суперкомпьютерам и работе на этом рынке российской компании «Т-Платформы». Материалы созданы на основании интервью с Александром Голубом, директором департамента разработки «Т-Платформ», и Сергеем Клейменовым, главным специалистом по интеграции и внедрению, который занимал пост технического руководителя (так называемый «technical lead») проекта по строительству суперкомьютера JURECA.
Основным направлением деятельности компании «Т-Платформы» является создание суперкомпьютеров как в России, так и за рубежом, хотя сейчас компания активно работает и на других направлениях, в первую очередь это создание и продажа серверов общего назначения, созданных на базе суперкомпьютерных технологий.
Одна из основных особенностей компании состоит в том, что в «Т-Платформах» самостоятельно разрабатывают дизайн шасси, платформ и даже материнских плат и плат расширения (что требует хорошего знания элементной базы и взаимодействия с производителями чипов), а также самостоятельно пишут все управляющее ПО, начиная от микропрограммы для контроллера управления серверной платой (BMC), BIOS-а, плат управления шасси и заканчивая программами для управления ресурсами суперкомпьютеров.
Что такое суперкомпьютеры и зачем они нужны?
Суперкомпьютер представляет собой систему с чрезвычайно высокой вычислительной производительностью, основная сфера применения этих систем — математическое моделирование физических, биологических и любых других процессов. Переход на использование суперкомпьютеров для задач моделирования — это выход на новый уровень по скорости и эффективности разработки, поэтому количество научных коллективов и частных компаний, использующих в своей работе суперкомпьютеры, постоянно растет.
Моделирование с помощью суперкомпьютеров применяется в самых разных проектах, как чисто научных (моделирование природных процессов, исследования космоса, моделирование ядерных взрывов, исследования в области биологии, включая моделирование работы органов человека, фармакологии, и во многих других областях), так и вполне прикладных — например, обкатка новой модели двигателя для автомобиля, моделирование процессов деформации, температурных режимов и пр. Также суперкомпьютеры значительно ускоряют решение задач численными методами.
Время — деньги, или почему ускорение зачастую важнее, чем удешевление
В современном мире время играет не меньшую, а иногда и большую роль, чем деньги. Иногда время вообще становится единственным решающим фактором: если продукт или технология не появились на рынке в нужный срок, то они уже никому не нужны, даже если по остальным направлениям все выглядит неплохо. Математическое моделирование и численные методы стали одним из способов радикально сократить затраты времени и денег на разработку новых технологий и продуктов.
Традиционная физическая модель для продува. Источник
Например, одним из самых сложных и дорогостоящих процессов при создании нового самолета является разработка оптимального планера. Раньше для этого приходилось вручную строить десятки моделей, а потом продувать их в аэродинамической трубе. Компьютерное моделирование позволяет сравнить разные варианты, найти оптимальный и «довести» его, не прибегая постройке моделей и натурным испытаниям. Еще больше выгод компьютерное моделирование предлагает в ситуациях, когда есть несколько вариантов решения и заранее непонятно, какой из них лучше.
Компьютерная модель самолета для анализа внешних воздействий. Источник
К компьютерной модели можно всегда вернуться, чтобы оценить, как она будет вести себя в других условиях эксплуатации. Например, посмотреть, как ракетный двигатель будет работать на другом виде топлива — без создания дорогой и сложной натурной модели.
Пример ПО для расчета аэродинамики. Источник
Наконец, компьютерное моделирование не просто ускоряет разработку отдельного проекта — оно позволяет накапливать новые знания, уточнять параметры взаимодействия моделей и окружающей среды, создавая задел на будущее. Будущие модели будут точнее и лучше, а реализация проектов — быстрее и дешевле.
На сегодня компьютерное моделирование успешно применяется в самых разных отраслях экономики. Например, в геологии суперкомпьютер с помощью специализированного ПО для геологических расчетов позволяет с достаточно высокой точностью оценивать объемы месторождений, планирование добычи и пр. Другой вопрос, что математическое моделирование — это инструмент, а направление и эффективность его использования зависит от тех, кто этим инструментом пользуется. Например, есть общеизвестный пример: использование компьютерного моделирования позволило автопроизводителям более точно рассчитывать износ узлов и агрегатов автомобиля, точно устанавливая срок его службы и вынуждая потребителей покупать новую модель.
Кто использует моделирование с помощью суперкомпьютеров
Компьютерное моделирование широко применяется подавляющим большинством компаний, занимающихся разработкой новых технологий и продуктов, а количество специализированного ПО для моделирования на все случаи жизни достаточно велико. Правда, даже сегодня многие компании не осознают до конца преимуществ высокопроизводительных систем и не исследуют возможности их использования для своих задач. Много где моделирование до сих пор осуществляется на рабочих станциях, из-за чего выполнение проектов занимает довольно много времени.
ПО для моделирования ракет. Источник
Сегодня ресурсы суперкомпьютеров в значительной степени используются для решения научных задач, а главным заказчиком является научное сообщество. Суперкомпьютеры обслуживают научные расчеты в огромном количестве самых разных областей науки, таких как биотехнологии (например, это одно из популярных направлений для суперкомпьютеров в МГУ), фармацевтика, фармакология, аэродинамика и авионика, гидродинамика и кораблестроение, двигателестроение, ракетные двигатели и ракетные технологии, энергетика, добыча полезных ископаемых и огромное количество других направлений.
ПО для работы с генетической информацией ДНК. Источник
Сверхсовременный компьютер «Ломоносов-2», построенный компанией «Т-Платформы» для МГУ, постоянно занят, как и ранее построенный, но остающийся в строю «Ломоносов» — к ним стоит внушительная очередь на расчеты из научных проектов. Примерно та же картина и для других суперкомпьютеров — как у нас, так и в западных странах.
Впрочем, преимущества суперкомпьютера раскрываются в решении крупных прикладных и научных задач. Для распространенных прикладных задач существует специализированное ПО: пакеты ANSYS, Solidworks (эти компании имеют большое количество продуктов под решение разных задач), Abaqus, Deform 3D, Flow Vision, Open FOAM, Autodesk Simulation и многие другие. Разные продукты оптимизированы под решение разных типов задач, некоторые производители поддерживают широкую линейку продуктов, некоторые сосредотачиваются на определенных направлениях.
А вот при решении задач в рамках научных исследований ПО для расчетов часто приходится разрабатывать самостоятельно.
Пример расчета аэродинамики в ПО ANSYS. Источник
Также нужно понимать, что суперкомпьютер — очень дорогая игрушка, и следует трезво оценивать экономическую эффективность его использования. Строить свой собственный суперкомпьютер имеет смысл, если у компании постоянно есть задачи и проекты, требующие значительных вычислительных ресурсов. Например, Росгидромету для моделирования погодных условий постоянно требуются вычислительные ресурсы, и в этом случае вполне логично иметь собственное решение. Если же серьезные вычислительные ресурсы нужны время от времени, то более выгодно брать эти ресурсы в аренду.
Рынок суперкомпьютеров — уникальный рынок со своими технологиями, продуктами и решениями
Рынок суперкомпьютеров заметно отличается от рынка серверов общего назначения: здесь используются свои уникальные технологии, свои технические решения, свои серверные платформы и конфигурации, свои виды интерконнекта (связь между серверами) и т.д.
Средний размер системы на этом рынке относительно небольшой: проект в 1000 блейд-систем считается крупным. Но при этом каждый проект имеет свои уникальные особенности, потому что практически везде заказчик выдвигает особые требования: специфические конфигурации, особые виды интерконнекта, своя конструкция стоек, своя конфигурация СХД, особенности помещения и т.д. В результате, каждый проект требует отдельной работы архитекторов и инженеров кластерных решений, которые создают проект с учетом специфики заказчика.
Суперкомпьютер JURECA — один из самых мощных проектов «Т-Платформ».
Кроме того, проекты часто требуют решения различных инженерных задач. В первую очередь это создание инженерных систем для обеспечения работы суперкомпьютера, в первую очередь надежного энергоснабжения и охлаждения. Очень часто требуется адаптировать эти системы (а иногда и вычислительные системы) под особенности помещения.
В «Т-Платформах» есть специалисты, работающие с инженерными системами. Впрочем, они относятся к проектному отделу, а Александр Голуб руководит подразделением разработки. По его словам, он отвечает за создание «кирпичей, из которых строят суперкомпьютеры» — т.е. за разработку и запуск в производство вычислительных серверов и других аппаратных компонентов — плат расширения и пр.
Впрочем, уникальные особенности проекта редко составляют более 15% от общего объема работ. Выбор на рынке все же ограничен, поэтому с подавляющим большинством технологий, продуктов и решений, присутствующих на рынке, специалисты компании уже знакомы, так как сталкивались раньше. Хотя изредка, когда речь идет о совсем экзотических или ультрасовременных технологиях, приходится брать их отдельно и устраивать дополнительное тестирование на своих мощностях, чтобы понять, что это и как оно работает.
На сегодня компанией «Т-Платформы» накоплен огромный объем знаний и опыта, которые позволяют ей оставаться одним из лидеров рынка суперкомпьютеров.
«Что такое суперкомпьютеры, и зачем они нужны?»
Калачеевский аграрный техникум
С момента появления первых компьютеров одной из основных проблем, стоящих перед разработчиками, была производительность вычислительной системы. За время развития компьютерной индустрии производительность процессора стремительно возрастала, однако появление все более изощренного программного обеспечения, рост числа пользователей и расширение сферы приложения вычислительных систем предъявляют новые требования к мощности используемой техники, что и привело к появлению суперкомпьютеров.
Что же такое суперкомпьютеры, и зачем они нужны?
Суперкомпьютер — это мощная ЭВМ с производительностью свыше 10миллионов операций. То есть супер-ЭВМ — это вычислительная система, которая позволяет производить сложные расчеты за более короткие промежутки времени. Каждая компьютерная система состоит из 3-х основных частей: центрального процессора, то есть счетного устройства, блока памяти и вторичной системы хранения информации (к примеру, в виде дисков или лент).
С одной стороны, целый ряд приложений может теперь успешно выполняться на рабочих станциях, но с другой стороны, время показало, что устойчивой тенденцией является появление все новых приложений, для которых необходимо использовать супер — ЭВМ. Прежде всего, следует указать на процесс проникновения супер — ЭВМ в совершенно недоступную для них ранее коммерческую сферу. Речь идет не только, скажем, о графических приложениях для кино и телевидения, где требуется все та же высокая производительность на операциях с плавающей запятой, а прежде всего о задачах, предполагающих интенсивную (в том числе, и оперативную) обработку транзакций. В этот класс задач можно отнести также системы поддержки принятия решений и организация информационных складов. Конечно, можно сказать, что для работы с подобными приложениями в первую очередь необходимы высокая производительность ввода-вывода и быстродействие при выполнении целочисленных операций, а компьютерные системы, наиболее оптимальные для таких приложений, например, MPP-системы Himalaya компании Tandem, SMP-компьютеры SGI CHAL ENGE, AlphaServer 8400 от DEC — это не совсем супер — ЭВМ. Но следует вспомнить, что такие требования возникают, в частности, со стороны ряда приложений ядерной физики, например, при обработке результатов экспериментов на ускорителях элементарных частиц. А ведь ядерная физика — классическая область применения супер — ЭВМ со дня их возникновения.
В любом компьютере все основные параметры тесно связаны. Трудно себе представить универсальный компьютер, имеющий высокое быстродействие и мизерную оперативную память либо огромную оперативную память и небольшой объем дисков. По этой причине и суперкомпьютеры характеризуются в настоящее время не только максимальной производительностью, но и максимальным объемом оперативной и дисковой памяти. Обеспечение таких технических характеристик обходится довольно дорого — стоимость суперкомпьютеров чрезвычайно высока. Какие же задачи настолько важны, что требуют систем стоимостью в десятки и сотни миллионов долларов? Как правило, это фундаментальные научные или инженерные вычислительные задачи с широкой областью применения, эффективное решение которых возможно только при наличии мощных вычислительных ресурсов. Вот лишь некоторые области, где возникают задачи подобного рода:
- науки о материалах;
- построение полупроводниковых приборов;
- сверхпроводимость;
- структурная биология;
- разработка фармацевтических препаратов;
- генетика человека;
- квантовая хромодинамика;
- астрономия;
- автомобилестроение;
- транспортные задачи;
- гидро- и газодинамика;
- управляемый термоядерный синтез;
- эффективность систем сгорания топлива;
- разведка нефти и газа;
Дополнительная трудность состоит еще и в том, что вычисления не должны продолжаться более 4 часов, так как за 5 часов картина погоды смазывается совершенно, и все, что вы считаете, уже не имеет никакого отношения к реальности. Нужно не только обработать гигантский объем данных, но и сделать это достаточно быстро. Такое под силу лишь суперкомпьютерам.
Что такое суперкомпьютер и как его используют?
Суперкомпьютеры выполняют столько операций в секунду, что для их описания используются числа, которые в быту никто не произносит. Для чего же нужна такая скорость?
Развитие технологий происходит в некотором смысле незаметно. Всего чуть более 50 лет назад человек ступил на поверхность Луны. В этом ему помогла техника, которая по сегодняшним меркам просто смехотворно слаба. Обычный мобильный телефон сегодня в миллионы раз мощнее, чем вся техника НАСА, использованная для полета корабля Аполлон-11 в 1969 году.
Обывателям неизвестно над какими задачами работают компьютерные инженеры сегодня. Да что там, зачастую мы не замечаем, как тот или иной умный прибор прочно входит в нашу жизнь. Вот смартфоны, планшеты и смарт-браслеты – такие привычные вещи, о которых еще 15 лет назад простой человек не мог и мечтать.
Что же считается передовой вычислительной техникой сегодня? Однозначно суперкомпьютеры.
Суперкомпьютер: что это такое?
Как и домашний ПК, суперкомпьютер выполняет функции по хранению и обработке данных, только в других масштабах. Он состоит из нескольких кластеров вычислительных блоков, которые выполняют операции в миллионы раз быстрее, чем обычный ноутбук или настольный ПК.
Если раньше скорость работы компьютеров измерялась в IPS (инструкции в секунду), то для суперкомпьютеров пришлось изобретать новую единицу – FLOPS, то есть операции с плавающей запятой в секунду. Чем это число выше, тем компьютер мощнее.
На момент написания этой статьи самым быстрым в мире суперкомпьютером является Frontier, разработанный компанией Hewlett Packard Enterprise со штаб-квартирой в штате Теннесси, США. Его строительство обошлось в колоссальную сумму – 600 миллионов долларов, а каждый из его 74 блоков весит по 3,5 тонны.
Интересно, что лидером мощности он стал лишь в 2022 году, когда сместил с первого места японский суперкомпьютер Fugaku. Frontier – первый в мире экзафлопсный суперкомпьютер: он выполняет один экзафлопс операций с плавающей запятой в секунду (EFLOPS), что равняется одному квинтиллиону.
Квинтиллион – миллиард миллиардов, единица с 18 нулями.
Для сравнения: скорость самого мощного чипа Apple M1 Ultra составляет около 21 терафлопс (один триллион FLOPS). Число огромное, это факт. Но удивительно то, что еще в 2002 году был компьютер, который развивал скорость еще больше – суперкомпьютер Earth Simulator японского технологического гиганта NEC Corporation. Его скорость была около 36 терафлопс!
Для чего нужен суперкомпьютер?
Конечно, все эти многотонные блоки создаются не только ради научного интереса. Они приносят реальную пользу во всех областях, где требуется обработка больших объемов данных. Вот самые очевидные примеры.
1. Прогнозирование погодных условий
Это, можно сказать, наиболее простое применение суперкомпьютера на практике. Обрабатывая больше метеорологических данных с учетом прошлых прогнозов, суперкомпьютеры дают более точные и быстрые предсказания об изменении погоды в любой точке мира.
Дополнительно суперкомпьютеры помогают ученым выявить последствия климатических изменений и найти способы замедлить пагубное влияние прогресса на планету. Кстати, именно с этой целью в данный момент Microsoft строит суперкомпьютер за миллиардные инвестиции от правительства Великобритании.
2. Запуск симуляций
Компьютерная симуляция – это экономичный способ предсказать результат какой-либо деятельности, не тратя время на длительные эксперименты. Например, симуляция авиаполета помогает выявить недостатки конструкции самолета, повысить аэродинамику и пр. Так улучшается безопасность самолетов и находятся способы экономии при строительстве.
Другой пример – имитация ядерных испытаний и военных маневров. Без компьютерных симуляций на подобные мероприятия пришлось бы потратить уйму госбюджета, израсходовать реальные боеприпасы, нанести непоправимый урон окружающей среде и возможно пожертвовать людскими жизнями.
3. Научные исследования
Мощные вычислительные машины нужны ученым для ускоренной работы с огромными объемами данных. В 2020 году во время пандемии COVID-19 суперкомпьютер Summit компании IBM выполнил колоссальное количество расчетов сразу в нескольких смежных областях – эпидемиологии, биоинформатике и молекулярном моделировании. На обычных ПК эта работа заняла бы десятилетия!
Суперкомпьютеры нужны и в космонавтике. Они моделируют для NASA движение воздушных масс и воды вокруг Земли, ведут поиск экзопланет, анализируют поведение черных дыр и проектируют аэрокосмические транспортные средства.
Суперкомпьютер прямо в кармане
Закон Мура гласит, что мощность компьютеров растет в геометрической прогрессии. Каждые два года скорость вычислений удваивается, инженерам и ученым удается найти решение тех задач, которые ранее считались невыполнимыми.
Когда-нибудь суперкомпьютеры станут обыденностью. Ведь всего десять лет назад такие понятия, как виртуальная реальность, облачные игры и метавселенная, существовали лишь в воображении немногих техноэкспертов и гиков, а сегодня это наша реальность. Будущему поколению даже не придется получать IT-образование и устраиваться работать в Google, чтобы воспользоваться преимуществами суперкомпьютеров: тихо и незаметно они станут частью повседневной жизни, точно так же, как смартфоны, ноутбуки и другие вещи.
Как появились суперкомпьютеры и зачем они нужны
Компьютерное моделирование, использующие параллельные вычислительные алгоритмы, возникло примерно в конце 40-х — начале 50-х годов XX века. Тогда компьютерная эра только начиналась: появился первый компьютер ENIAC в Америке, а также первая советская ЭВМ, которая была разработана группой академика Лебедева. Однако самые первые электронные устройства использовались очень ограниченно, в основном вычисления проводились с помощью большого количества девушек, которые с арифмометрами в руках сидели в большой комнате, напоминавшей спортзал.
Разумеется, осуществлять таким образом последовательные вычисления для решения сложных математических задач было очень тяжело. Поэтому математикам пришлось задуматься над тем, как наиболее эффективно «распараллеливать» вычислительный процесс. Все современные суперкомпьютерные системы используют распараллеленные алгоритмы. Но зародились они именно тогда, еще в начале 1950-х годов с помощью арифмометров, так как другого варианта просто не было. Вычислительная техника развивалась одновременно с вычислительными методами.
Сильным толчком к этому развитию стала в первую очередь работа над ядерными программами.
Для создания атомного оружия пришлось задействовать очень большие силы не только физиков, но и математиков-вычислителей, а также разработчиков компьютерной техники.
Первая советская электронно-вычислительная машина была создана в 1951 году школой академика Лебедева. Почти через год аналогичный — полностью электронный — компьютер знаменитого фон Неймана появился в Америке. Тут же возникла задача о последствиях распространения ядерного взрыва, которая решалась параллельно и у нас, и за океаном. Но, конечно, все исследования и разработки велись в рамках совершенно секретных программ.
Тогда же фактически начала развиваться так называемая теория разностных схем и решение дифференциальных уравнений в частных производных. А это основа уравнений математической физики, которые описывают основные физические процессы. Выдающимися исследователями в этой области стали Лакс, Вендрофф, Курант, Гельфанд, академики Белоцерковский, Годунов, Самарский, Дородницын, Яненко. Все эти люди параллельно развивали вычислительную технику и вычислительные методы. Именно тогда появились знаменитые схемы Лакса, Лакса — Вендроффа, метод Годунова, который до сих пор не потерял актуальность, хотя прошло уже более 60 лет. Белоцерковский стал первым ученым, который смог численно решить задачу об обтекании спускаемого в атмосфере Земли аппарата. Кроме того, был создан знаменитый метод Белоцерковского — Дородницына, который используется и сейчас. Тогда же были предложены схемы академика Самарского, по которым сейчас решаются многие математически сложные задачи.
Конечно, наличие всех этих и подобных им задач стимулировало развитие вычислительной техники. И в Советском Союзе она развивалась очень неплохо. Примерно до середины 1960-х годов мы шли параллельно с американцами. Но потом некоторые не совсем профессиональные решения на самых верхах государства привели к тому, что развитие нашей электронной техники и ее финансирование стали сокращаться, а был взят курс на закупку американской вычислительной техники.
Это стало очень большой ошибкой.
Современные суперкомпьютеры — это очень мощные вычислительные системы. Скорость их работы уже достигает десяти и более петафлопс. Хотя буквально 3-5 лет назад речь шла о терафлопсах (1 петафлопс = 10^15 операций в секунду, 1 терафлопс = 10^12 операций в секунду. – Forbes). Сейчас уже идет речь о создании первого экзафлопсного (10^18 операций в секунду) компьютера.
Мощность вычислительной техники в наши дни увеличивается с поразительной скоростью. Правда, физики тоже не отстают и ставят задачи соответствующей сложности. Последнее десятилетие дало удивительный скачок в решении сложнейших задач.
Основное применение вычислительных систем — это моделирование разнообразных физических явлений и процессов. Это нелинейные трехмерные динамические задачи, решать которые стало возможно буквально в последние десятилетия. Это задачи вычислительной аэродинамики (обтекания потоком воздуха самолетов и спускаемых в атмосфере планет аппаратов), гидродинамики (обтекание кораблей, подводных лодок, других плавающих объектов), магнитной гидродинамики, физики плазмы, звезд, сейсморазведки полезных ископаемых и др. С этими задачами связаны такие области информатики, как 3D-компьютерная графика, без которой невозможен анализ результатов расчетов, сетевые технологии, оптимизация программ, интегрирование больших программных комплексов, создание параллельных алгоритмов и распределенные системы.
Специалист в нашей области должен быть прекрасным программистом, знать практически всю информатику, также он должен быть отличным математиком, знать численные методы и предметную область, в которой он работает. Сейчас наши суперкомпьютеры также позволяют решать такие задачи, о которых раньше тяжело было говорить, например климатические, в частности, задачи о движении воздушных масс в атмосфере Земли, океанических течений, взаимодействия океана и атмосферы, образования цунами, действия землетрясений и других природных явлений.
