Борис Николаевич, честно говоря, число нулей в "инициалах" суперкомпьютеров поражает воображение. В одну секунду они делают 1015, а самые мощные уже в 1018 операций. На заре этих вычислительных монстров кто-то из ученых на вопрос, что такое суперкомпьютер, пошутил: машина, которая весит более тонны. Так что такое сегодня суперкомпьютер? Где порог, отделяющий высшую вычислительную лигу от обычной?
Борис Четверушкин: На заре этой техники она действительно была очень громоздкой, но все совершенствуется, миниатюризируется. И сегодня суперкомпьютеры хотя и содержат тысячи процессоров, тем не менее они не занимают огромные площади, не являются такими уж тяжеловесами.
Что касается порога для перехода в высшую, как вы сказали, лигу, то он условный. Что вчера было "супер", сегодня становится обычным. Если каких-то 30 лет назад вычислительный рекордсмен выполнял всего 109 степени операций в секунду, то нынешние машины уже 1015 (петафлопс). Современный смартфон работает так же быстро, как суперкомпьютерный лидер 1994 года. Сегодня суперкомпьютерами считаются машины мощностью свыше половины петафлопса. А лидеры уже вышли на уровень 1018 (экзафлопс)!
Скажите, какой смысл в этой азартной погоне за новыми нулями производительности? Каждый следующий ноль "стоит" миллионы долларов. Может, это вообще удовлетворение амбиций математиков? Где нужны такие "числодробилки"?
Борис Четверушкин: Если двумя словами, нужны везде. Суперкомпьютеры уже совершили революцию во многих сферах нашей жизни. Сегодня, прежде чем создать реальный автомобиль, самолет, ядерный реактор, ракету, лекарство, новый материал, в суперкомпьютере моделируется их цифровой двойник. Его "проигрывают" в разных вариантах, испытывают в разных режимах и выбирают лучший, который и должен стать реальным прототипом будущего изделия.
Скажем, еще недавно, проектируя автомобиль, конструкторы разбивали его, направляя в стену, чтобы увидеть, как машина держит удар. Сегодня на компьютерной модели машина врезается в виртуальный тупик. Уже очевидно, что такой способ творения намного дешевле, надежнее и в разы быстрее традиционного. Современные, как вы говорите, "числодробилки" работают в статистике, криптографии, биологии, физике. Они ставят диагнозы, разрабатывают новые лекарства, предсказывают погоду и пишут сценарии глобальных изменений климата. Уже появились новые направления на стыке информатики и прикладных наук - вычислительная биология, вычислительная химия, вычислительная лингвистика и многие другие.
Особо подчеркну, что создание эффективных систем искусственного интеллекта сегодня невозможно без суперкомпьютеров. Ведь прежде чем нейросеть выпустить "в люди", ее надо обучить. Чем больше объем исходных данных, тем лучше она усваивает "предмет". Тем лучше работает.
Словом, суперкомпьютеры завоевывают мир. Но весь вопрос в том, кто точнее и быстрее считает. Лидирует тот, чьи цифровые двойники более совершенные. Кто отстал в этой гонке, кто долго и туго думает, тот проигрывает. Причем в этом жестком соревновании лидеры периодически меняются.
Кто сегодня в лидерах? Где мы в этой гонке?
Борис Четверушкин: Сейчас вперед вырвалась американская машина Frontier, ее производительность достигает 1,194 экзафлопса. В тройке лидеров системы на 585,34 и 561,2 петафлопса. Что касается общего парка, то у нас и Саудовской Аравии по 7 суперкомпьютеров, в Бразилии - 9, в Японии - 32, в Германии - 36, Китае - 104, США - 161.
В топ-500 вошли 7 российских суперкомпьютеров: "Червоненкис" занял 19-ю строчку рейтинга, став самой производительной системой не только в России, но и во всей Восточной Европе. Его производительность 21,53 петафлопса. Также в топ-500 вошли машины "Галушкин" производительностью 16,02 петафлопса и "Ляпунов" 12,81. Они заняли в рейтинге 36-е и 40-е места соответственно.
Итак, мы должны изменить ситуацию, увеличить к 2030 году суммарную мощность суперкомпьютеров в 10 раз. Какая должна быть стратегия? Гнаться за лидерами, наматывая нули, или создавать парк не самых супермощных, но способных решать разные реальные задачи?
Борис Четверушкин: В идеале нам требуется все. Но надо исходить из реальной ситуации. Поэтому, считаю, что надо оснастить 10-15 ведущих центров супермашинами по 100 петафлопс, а также один-два федеральных центра - экзафлопсными.
В принципе нам не надо гнаться за рекордами, а нужно комплексно развивать математику, потому что хорошие алгоритмы могут в определенной степени компенсировать отставание в мощности машины.
То есть решать ту же задачу можно при меньшем количестве нулей?
Борис Четверушкин: Да, но если отставание по мощности не более чем в 10 раз. Если больше, то математика уже не поможет.
Что вообще означает наращивать производительность суперкомпьютера? Устанавливать в машине все больше процессоров? Побеждать количеством?
Борис Четверушкин: Если бы все было так просто. С одной стороны, действительно, количество процессоров поднимает мощность суперкомпьютера. А если учесть, что они постоянно совершенствуются, то меньшим числом более качественных процессоров можно получить высокую производительность. Скажем, если 5 лет назад при определенном количестве процессоров машина была петафлопной, то сейчас может стать уже экзафлопсной.
Но у увеличения числа процессоров есть оборотная сторона, характерная для всех очень сложных систем. Ведь чем в них больше элементов, тем острей проблема надежности. Если при работе тысяч процессоров один отказал, то это может остановить весь счет, возвращение к промежуточному результату. Поэтому математики придумают разные ухищрения, чтобы бороться с такими отказами.
Но погоня за количеством процессоров упирается еще в одну проблему. Дело в том, что они периодически обмениваются результатами расчетов, и эти перетоки информации идут намного медленней, чем сам счет. А малейшие сбои в этих перетоках вообще могут затормозить всю работу. И здесь тоже поле для математиков, которые ищут приемы, позволяющие свести подобные проблемы к минимуму.
Основа суперкомпьютера - микроэлектроника. В этой сфере у нас серьезное отставание, а санкции перекрыли закупку комплектующих. Уже звучат мнения, что в такой ситуации мы вряд ли сможем решить поставленную президентом задачу. Во всяком случае до 2030 года...
Борис Четверушкин: Это, мягко говоря, очень спорное заявление. Уже очевидно, что нам надо создавать свою элементную базу, которая требуется не только для создания суперкомпьютеров, но и для многих областей промышленности. Не сомневаюсь, что это нам по силам. Посмотрите, наши ракеты летают, оборонка успешно воюет с самой передовой западной техникой. Да, параметры наших чипов не самые рекордные, но они и сейчас вполне достойные. Так что у нас есть база и кадры, чтобы достаточно быстро и эффективно развивать собственную микроэлектронику. Что касается непосредственно суперкомпьютерной отрасли, то у России имеются разработки, которые все еще находятся на переднем крае технологий, необходимых для создания самых мощных систем.
Наш народ решал и более сложные задачи. После войны, когда страна была разорена, многие города лежали в руинах, мы создали атомную бомбу, атомную промышленность. Уверен, что и сейчас, если будет политическая воля, справимся.
Из истории суперкомпьютера
Считается, что первый суперкомпьютер появился уже в 1943 году. Во время Второй мировой войны британцам требовалось расшифровать немецкие сообщения. Тогда был разработан компьютер "Колоссус", в котором насчитывалось 1500 ламп. Одним из первых суперкомпьютеров в США стал Атанасова-Берри массой в 27 тонн, он выполнял 5 тысяч операций сложения в секунду. В нем было более 17 тысяч ламп.
В 60-х годах лидером направления стал талантливый американский инженер Сеймур Крей. Созданный им в середине 70-х годов суперкомпьютер "Крей-1" выполнял 240 миллионов операций в секунду. Он на порядки превосходил все аналогичные машины того времени. Производительность первых суперЭВМ начала 70-х годов была, как у современных ПК. Планка в 1 Гигафлопс была преодолена суперкомпьютерами в 1983 году. В 1996 году взят барьер в Тфлопс, рубеж 1 Петафлопс перейден в 2008 году. Сейчас вперед вырвалась американская машина Frontier, ее производительность достигает 1,194 экзафлопса.
Что такое суперкомпьютер?
Однозначного определения у науки нет. Считается, что это машины-лидеры, которые по производительности намного оторвались от остальных. Главная особенность "супера" в самом способе решения. Задача разбивается на части, которые параллельно и одновременно решаются тысячами процессоров. В этом отличие от обычных компьютеров, которые решают всю задачу последовательно. Здесь можно привести такую аналогию. Вы подошли к кассам в супермаркете с полной тележкой и разделили свой товар 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.