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 планируют 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 ноябля 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. Суперкомпьютер экзамасштаба — к 2023 году., № 32, Computerworld Россия (14 декабря 2014). Архивировано 8 сентября 2018 года. 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. Экзамасштаб по-японски, № 25, Computerworld Россия (13 октября 2014). Архивировано 8 сентября 2018 года. 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 (недоступная ссылка). Reuters (3 декабря 2014). Дата обращения: 3 декабря 2014. Архивировано 16 декабря 2014 года.
  18. Национальная разведка США заказала суперкомпьютер на сверхпроводниках, Лента.ру (8 декабря 2014). Архивировано 11 декабря 2014 года. 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 (недоступная ссылка). Дата обращения: 4 апреля 2019. Архивировано 4 апреля 2019 года.
  21. Road to Exascale Ends With Big News (недоступная ссылка). Дата обращения: 20 апреля 2019. Архивировано 20 апреля 2019 года.
  22. Архивированная копия. Дата обращения: 8 сентября 2018. Архивировано 9 сентября 2018 года.
  23. Joel Hruska. Forget Moore’s law: Hot and slow DRAM is a major roadblock to exascale and beyond (англ.), extremetech (14 July 2014). Архивировано 2 февраля 2017 года. 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. Архивная копия от 21 июня 2022 на Wayback Machine
  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]