Человечество в течение своей истории постоянно сталкивается с вызовами, которые в итоге решают при помощи науки и идут во благо обществу. Типичный тому пример: в 1714 году британское правительство предложило 20 000 фунтов стерлингов (огромнейшую сумму по тем временам) на решение, позволяющее упростить определение долготы. В результате исследований появился морской хронометр, который значительно упростил морские передвижения, а также сделал хождение судов более безопасным. Или вот пример из более поздней истории — космическая гонка СССР и США в 60-х годах прошлого века, подарившая массу новых изобретений. И сейчас космическая гонка продолжается, только на повестке дня не Луна, а Марс.

Но если вам не чужд мир высокопроизводительных вычислений (HPC), то вы наверняка знаете об участии правительств разных стран и исследовательских групп в гонке за лидерство при создании суперкомпьютеров класса Exascale.

Exascale — это способность компьютерной системы выполнять квинтиллион (миллиард миллиардов) операций в секунду. У машины Exascale будет приблизительная вычислительная мощность человеческого мозга, которую, вероятно, дополнят технологии искусственного интеллекта вроде нейронных сетей. Эти технические возможности поражают воображение.

Не стоит недооценивать важность высокопроизводительных компьютеров, ведь на самом деле они уже решают большие проблемы в мире, которые выходят далеко за пределы возможностей обычного ПК. Что ж, давайте посмотрим, как возможности суперкомпьютеров (HPC) позволяют решать важнейшие глобальные проблемы нашего времени. Рассмотрим три из них.

Изучение изменения климата

Изменение климата волнует человечество больше, чем когда-либо прежде, ведь у него гораздо более глубокие и далеко идущие последствия, чем просто жаркое и некомфортное лето. Будь то засухи или цунами, экстремальные погодные явления сейчас гораздо более распространены, и предсказывать их точно и заблаговременно — это вопрос жизни и смерти. В то же время прогнозировать погоду крайне сложно, а точность в этом деле зависит как от вычислительной мощности суперкомпьютера, так и от объема доступных данных.

Пионер ветроэнергетики Vestas собрал огромное количество данных (от атмосферного давления до скорости ветра) и использовал их для расчета наиболее эффективных точек для установки своих ветряных турбин. Кластер HPC используется Vestas для обработки и визуализации этих данных благодаря возможностям графического процессора (GPU). Применяя аналитику Big Data и машинное обучение для данных о погоде (собранных ранее в режиме реального времени), в Vestas создали динамичную прогностическую модель, точность которой не уступает точности национальных метеорологических агентств (вроде Метеорологического бюро Великобритании).

У компании теперь есть совершенно новые возможности в их бизнесе — и, конечно же, еще одно средство для борьбы с изменением климата.

Большая вычислительная мощность позволяет повысить детализацию прогнозов погоды по всему миру. С помощью вычислений Petascale мы можем прогнозировать погоду, например, в городе Манчестер; однако если мы перейдем на уровень Exascale, то сможем составлять прогнозы погоды для отдельных улиц.

Иными словами, HPC является жизненно важным инструментом, который позволит нам жить в обстановке постоянно меняющегося климата.

Улучшение исследований в области медицины и лечение разных заболеваний

Средняя продолжительность жизни в большинстве стран растет. Но в результате этого наши потребности в медицине становятся все сложнее. HPC является важным средством при исследовании болезней. Например, системы машинного обучения, использующие мощности суперкомпьютеров, могут быть достаточно легко обучены для выявления аномалий в изображениях (например, снимках МРТ).

Исследователи из Барселонского суперкомпьютерного центра (BSC) изучают возможности применения этой технологии, помогая офтальмологам быстрее выявлять заболевания сетчатки. Исследователи использовали аналитические модели для обработки сканирования глаз пациента через кластер суперкомпьютерного центра, который является одним из крупнейших в Европе суперкомпьютеров с эталонной скоростью 11,1 петафлопс. Задача состояла в том, чтобы изучить широкий спектр заболеваний сетчатки. Тем не менее, исследователи добились успехов: они повторно использовали модели, полученные при обучении с большим объемом данных, для выявления отклонений в наборах с ограниченным объемом данных. В результате этот подход машинного обучения теперь может быть применен для исследования всех видов заболеваний, даже довольно редких.

По мере дальнейшего наращивания мощностей HPC степень детализации обработки данных будет повышаться. Это, в свою очередь, поспособствует еще более точному распознаванию изображений и открытию новых областей в изучении заболеваний.

Эта технология также имеет множество других применений. К примеру, моделирование работы мозга. Такой проект запущен в суперкомпьютерном центре в городе Юлих (Германия), где исследователи пытаются выяснить ответ на одну из величайших загадок биологии — как человеческий мозг создает сознание. По мере развития HPC может стать жизненно важным инструментом для здравоохранения во всем мире.

Новаторские решения для суперкомпьютерных систем следующего поколения

Экспоненциальный рост данных требует машин, способных обрабатывать постоянно растущий объем информации. Но с увеличением вычислительной мощности в тысячу раз (то есть при переходе к Exascale) возникает инженерная проблема.

Большая мощность обычно означает большее потребление энергии. Это означает, что предприятия должны искать более эффективные способы развертывания своих систем, если они хотят получить бесперебойно работающую среду. Эта проблема решается с помощью некоторых неочевидных инноваций, включающих использование как воздуха, так и жидкости.

В Lenovo мы смогли внедрять инновации с появлением каждого нового поколения более мощных компьютеров, одновременно решая проблему энергопотребления. Так, новая система использует теплую воду, которая отводит тепло более эффективно, чем воздух, и не требует вентилятора или чиллера.

Наша технология жидкостного охлаждения Neptune помогает охлаждать процессоры и стойки, устраняя необходимость в энергосберегающих системах кондиционирования воздуха. Вдобавок к этому ненужная энергия преобразуется в тепло, а затем отводится для обогрева целых кампусов.

Установка этой новаторской системы в центре обработки данных в Лейбниц-Рехенцентрум (LRZ) в Мюнхене обеспечила снижение энергопотребления на 40%. Поскольку мир находится на пороге массового внедрения суперкомпьютеров Exascale, мы должны понимать, как их устанавливать и использовать наиболее рационально.

Каково будущее HPC?

Предполагается, что в следующем десятилетии мы достигнем невероятного уровня вычислительных возможностей HPC. Но при этом также важно сосредоточиться на критических глобальных проблемах, которые мы уже решаем с помощью суперкомпьютеров, будь то изменение климата, диагностика заболеваний или рациональное использование энергии. Это реальные проблемы, которые человечество решает с помощью HPC сейчас. Еще более интересно посмотреть, какие задачи будут решаться при помощи суперкомпьютеров в будущем.

ООО «Фисташки Си Ай Эс»
УНП 191687203

-12%
-30%
-30%
-10%
-20%
-40%
-20%
-50%
-10%
-20%