Exascale computing

Материал из Википедии — свободной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску

Exascale computing или (Эксафлопсный суперкомпьютер, эксамасштаб, эксаскейл) — термин, обозначающий суперкомпьютеры с производительностью порядка одного эксафлопса (exaFLOPS), и инициативы XXI века по их созданию. Такая производительность в тысячу раз выше, чем у систем петафлопсного класса, появившихся в 2008 году[1]. Один эксафлопс равен тысяче петафлопс, миллиарду миллиардов (1018) операций над числами с плавающей точкой в секунду (обычно учитываются операции над числами в 64-битном формате IEEE 754).

Эксафлопсный уровень производительности суперкомпьютеров был достигнут в 2022 году. Первый в мире эксафлопсный суперкомпьютер и наиболее производительный в мире суперкомпьютер Frontier имеет заявленную производительность в 1,102 эксафлопс, а пиковую — 1,686 эксафлопс при среднем энергопотреблении порядка 21,1 МВт.[2][3][4].

Построение эксафлопсных систем стало важным достижением компьютерной инженерии.

История[править | править код]

Инициатива поддержана двумя правительственными агентствами США — Министерством энергетики США и Национальным управлением по ядерной безопасности (National Nuclear Security Administration)[5]. Технологии, полученные в данной инициативе, пригодились бы в различных вычислительно-интенсивных исследовательских областях, включая фундаментальные науки, инженерные науки, науки о Земле, биологию, науки о материалах, энергетике, и национальной безопасности[6].

В 2012 году США выделили 126 млн $ на программу по созданию эксафлопсных систем[7][8]. В 2014 году представитель офиса ASCR (англ. Advanced Scientific Computing Research) минэнерго США оценил, что эксафлопсный суперкомпьютер может быть создан к 2023 году[9].

В Европейском союзе действует три проекта по развитию аппаратных и программных технологий для эксафлопсных суперкомпьютеров:

  • CRESTA (Collaborative Research into Exascale Systemware, Tools and Applications),[10]
  • DEEP (Dynamical ExaScale Entry Platform),[11]
  • Mont-Blanc.[12]

Различные авторы прогнозировали в конце 2000-х годов возможное построение эксафлопсных систем не ранее чем в 2018—2020 годах[13].

В Японии институт RIKEN (Advanced Institute for Computational Science) планировал при участии Fujitsu создание системы эксафлопсного уровня к 2020—2021 годам с энергопотреблением не выше 30 МВт[14][15][9].

В 2014 году наблюдение за стагнацией суперкомпьютерной отрасли и рейтинга Top500 суперкомпьютеров мира привело некоторых журналистов к сомнениям в реализуемости эксафлопсных программ к 2020 году[16].

В декабре 2014 года разведывательное агентство США IARPA объявило о предоставлении многолетнего финансирования IBM, Raytheon BBN и Northrop Grumman по программе «Cryogenic Computer Complexity» («Криогенные компьютерные структуры»), которая предполагает развитие технологий построения суперкомпьютеров, использующих сверхпроводниковые логические элементы, с потенциальным выходом на уровень эксафлопса[17][18].

О планах также заявлял Китай[19].

К 2021 году корпорации Intel и Cray планировали создать первую в США экзафлопсную систему под названием Aurora для Аргоннской национальной лаборатории Министерства энергетики США[20][21].

Проблемы и задачи[править | править код]

Для создания эксафлопсных систем требуется решить множество задач как со стороны программного обеспечения (создать программы, эффективно исполняющиеся на миллионах ядер), так и со стороны аппаратного обеспечения[22]. Например, обычная компьютерная память, разрабатывавшаяся к 2014 году могла бы потреблять от единиц до десятков мегаватт на каждые 100 ПБ/с суммарной пропускной способности[23].

Для эффективного программирования приложений на суперкомпьютерах эксафлопсного уровня (с сотнями тысяч потоков управления, использующих миллионы вычислительных ядер,   операций с плавающей запятой в секунду) силами специалистов IBM Research создан язык программирования Х10[24]. Язык объектно-ориентированный, со статической типизацией, с поддержкой на уровне языка параллелизма на основе задач, привязки вычислительных задач (activities) к вычислительным ядрам (places), барьерной синхронизации задач (clocks), поддержкой параллельных циклов, с поддержкой распределенных по вычислительным узлам многомерных массивов и структурных типов, асинхронного разделенного глобального адресного пространства[25] (программист обращается к элементам распределенного в оперативной памяти различных вычислительных узлов массива так, как будто массив размещен в оперативной памяти единого компьютера, компилятор сам организует сериализацию, десериализацию и передачу данных между вычислительными узлами, обеспечивает атомарность операций обращения к данным). Код на X10 может компилироваться в код на Java (режим Managed X10) или C++ (режим Native X10)[26], что позволяет как создавать приложения для суперкомпьютеров, так и использовать язык программирования X10 при желании вне области высокопроизводительных вычислений для разработки многопоточных приложений для персональных компьютеров.

Достижения в 2020 году[править | править код]

По данным сайта «Топ 500»[27]:

Тем не менее, было несколько заметных изменений в топ-10, включая две новые системы, а также новую отметку highwater, установленную топ-рейтингом Суперкомпьютер Фугаку. Благодаря дополнительному оборудованию fugaku увеличила свою производительность HPL до 442 петафлопс, что является скромным увеличением по сравнению с 416 петафлопсами, достигнутыми системой, когда она дебютировала в июне 2020 года. Что еще более важно, Fugaku увеличила свою производительность на новом тесте mixed precision HPC-AI benchmark до 2,0 exaflops, превзойдя свою отметку 1,4 exaflops, зафиксированную шесть месяцев назад. Они представляют собой первые эталонные измерения выше одного exaflop для любой точности на любом типе оборудования.

— Данные сайта top500.org - 56-й выпуск TOP500 от 16 ноября 2020 года

Примечания[править | править код]

  1. ↑ United States National Research Council. The potential impact of high-end capability computing on four illustrative fields of science and engineering (англ.). — The National Academies, 2008. — P. 11. — ISBN 978-0-309-12485-0.
  2. ↑ June 2022 | TOP500. Дата обращения: 6 июня 2022. Архивировано 9 июня 2022 года.
  3. ↑ Frontier supercomputer debuts as world’s fastest, breaking exascale barrier | ORNL. www.ornl.gov. Дата обращения: 2 июня 2022. Архивировано 1 июня 2022 года.
  4. ↑ Эксафлопсные суперЭВМ. 1 контуры архитектуры
  5. ↑ Exascale Computing Requires Chips, Power and Money. Wired.com (8 февраля 2008). Дата обращения: 18 декабря 2009. Архивировано 4 мая 2012 года.
  6. ↑ Science Prospects and Benefits with Exascale Computing. Oak Ridge National Laboratory. Дата обращения: 18 декабря 2009. Архивировано 4 мая 2012 года.
  7. ↑ Obama Budget Includes $126 Million for Exascale Computing. Архивировано 24 февраля 2011 года.
  8. ↑ Экзафлопс для Обамы | Открытые системы. СУБД | Издательство «Открытые системы». Дата обращения: 8 сентября 2018. Архивировано 8 сентября 2018 года.
  9. ↑ 1 2 Патрик Тибодо (2014-12-14). "Суперкомпьютер экзамасштаба — к 2023 году". № 32. Computerworld Россия. Архивировано из оригинала 8 сентября 2018. Дата обращения: 8 сентября 2018.
  10. ↑ Europe Gears Up for the Exascale Software Challenge with the 8.3M Euro CRESTA project. Project consortium (14 ноября 2011). Дата обращения: 10 декабря 2011. Архивировано 23 декабря 2011 года.
  11. ↑ Booster for Next-Generation Supercomputers Kick-off for the European exascale project DEEP. FZ Jülich (15 ноября 2011). Дата обращения: 10 декабря 2011. Архивировано 3 сентября 2014 года.
  12. ↑ Mont-Blanc project sets Exascale aims. Project consortium (31 октября 2011). Дата обращения: 10 декабря 2011. Архивировано 5 декабря 2011 года.
  13. ↑ Scientists, IT community await exascale computers. Computerworld (7 декабря 2009). Дата обращения: 18 декабря 2009. Архивировано 12 декабря 2009 года.
  14. ↑ Why the U.S. may lose the race to exascale Архивная копия от 3 сентября 2014 на Wayback Machine // Computerworld, Patrick Thibodeau, Nov 22, 2013
  15. ↑ Тим Хорняк (2014-10-13). "Экзамасштаб по-японски". № 25. Computerworld Россия. Архивировано из оригинала 8 сентября 2018. Дата обращения: 8 сентября 2018.
  16. ↑ Supercomputer stagnation: New list of the world’s fastest computers casts shadow over exascale by 2020 Архивная копия от 28 августа 2014 на Wayback Machine, extremetech.com, June 24, 2014
  17. ↑ US intel agency aims to develop superconducting computer. Reuters (3 декабря 2014). Дата обращения: 3 декабря 2014. Архивировано из оригинала 16 декабря 2014 года.
  18. ↑ "Национальная разведка США заказала суперкомпьютер на сверхпроводниках". Лента.ру. 2014-12-08. Архивировано из оригинала 11 декабря 2014. Дата обращения: 11 декабря 2014.
  19. ↑ Китай построит компьютер экзамасштаба к 2020 году | Computerworld Online | Издательство «Открытые системы». Дата обращения: 8 сентября 2018. Архивировано 9 сентября 2018 года.
  20. ↑ Anl_Rgb. Дата обращения: 4 апреля 2019. Архивировано из оригинала 4 апреля 2019 года.
  21. ↑ Road to Exascale Ends With Big News. Дата обращения: 20 апреля 2019. Архивировано из оригинала 20 апреля 2019 года.
  22. ↑ Архивированная копия. Дата обращения: 8 сентября 2018. Архивировано 9 сентября 2018 года.
  23. ↑ Joel Hruska (2014-07-14). "Forget Moore's law: Hot and slow DRAM is a major roadblock to exascale and beyond" (англ.). extremetech. Архивировано из оригинала 2 февраля 2017. Дата обращения: 29 января 2017.
  24. ↑ The X10 Programming Language. x10-lang.org. Дата обращения: 2 июня 2022. Архивировано 24 мая 2022 года.
  25. ↑ APGAS Programming in X10. x10-lang.org. Дата обращения: 2 июня 2022. Архивировано 2 июня 2022 года.
  26. ↑ X10 2.6.2 Language Specification. — 2019. Архивировано 21 июня 2022 года.
  27. ↑ Данные сайта top500.org — 56-й выпуск TOP500 от 16 ноябля 2020 года. Дата обращения: 29 ноября 2020. Архивировано 28 ноября 2020 года.

Ссылки[править | править код]

Источник — https://ru.wikipedia.org/w/index.php?title=Exascale_computing&oldid=135748189