Эпоха экзафлопсных суперкомпьютеров наступила — что это значит и на что они способны?

Экзафлопсные суперкомпьютеры способны выполнять квинтиллион (10¹⁸) операций в секунду — это открывает совершенно новые горизонты в области вычислений, от симуляций климата целой планеты до ускоренной разработки новых лекарств. Но как именно работают такие машины и какие вызовы стоят перед их создателями?

Что такое экзафлопс?

Термин экзафлопс обозначает способность компьютера выполнять 1 квинтиллион (то есть миллиард миллиардов) операций с плавающей запятой в секунду. Для сравнения, обычный домашний компьютер работает в диапазоне терафлопс — около 5 триллионов операций в секунду. «Экзафлопс — это огромная вычислительная мощность. Она позволяет решать задачи в беспрецедентных масштабах или с невероятной детализацией», — объясняет Джеральд Клейн, вице-президент HPE по высокопроизводительным системам и ИИ.

Кто уже построил экзафлопсные машины?

Первым экзафлопсным суперкомпьютером стал Frontier, запущенный компанией HPE в 2022 году. Его производительность — 1,1 экзафлопс. Впоследствии его превзошёл El Capitan, работающий со скоростью 1,74 экзафлопса. На момент публикации в мире насчитывается два подтверждённых экзафлопсных компьютера. Во время пандемии COVID-19 суперкомпьютеры использовались для анализа генетики вируса и прогнозирования его распространения. Такие расчёты, занявшие бы месяцы на обычных компьютерах, здесь проводились за считанные часы.

Из чего состоят такие машины?

Экзафлопсные системы объединяют десятки тысяч процессоров и графических ускорителей, размещённых на площади, сравнимой с половиной футбольного поля. К примеру, Frontier состоит из 74 шкафов весом по 3,5 тонны каждый и занимает 680 м². Ключевым моментом является минимизация задержек (латентности) между компонентами — ведь даже наносекундные паузы могут замедлить всю систему, когда выполняются миллиарды операций одновременно. «Мы связываем вычислительные узлы (CPU, GPU, память) в единую сеть. Всё это управляется ПО, превращающим множество модулей в один вычислительный организм», — рассказывает Пекка Маннинен, директор центра CSC.

Почему это так сложно?

Основные вызовы — это охлаждение, надёжность и энергопотребление. Из-за плотного размещения компонентов и интенсивной работы требуется активное охлаждение: от жидкостных систем до установки суперкомпьютеров в холодных регионах. Кроме того, экзафлопсные компьютеры крайне чувствительны к сбоям: из-за огромного количества компонентов отказы происходят не за годы, а буквально каждые несколько часов. Чтобы избежать потерь, используется система чекпоинтов, сохраняющая прогресс выполнения задач. «Постоянный мониторинг и замена изнашивающихся деталей — это ежедневная необходимость», — говорит Клейн. — «Чтобы машина продолжала работать, за ней нужен почти “материнский” уход».

Что дальше — зеттафлопсы?

Согласно закону Мура, вычислительные мощности удваиваются примерно каждые два года. Если тенденция сохранится, в ближайшие 10 лет возможно появление зеттафлопсных компьютеров (10²¹ операций в секунду). Однако уже сейчас ведутся эксперименты по объединению квантовых и классических суперкомпьютеров. В Японии, например, к суперкомпьютеру Fugaku уже подключили квантовый модуль. Такая гибридная архитектура может стать следующим шагом в развитии вычислительной техники. «Когда мы научимся делать эти машины компактнее, энергоэффективнее и дешевле, откроются возможности, о которых раньше невозможно было даже мечтать», — подытоживает Клейн.

• GE Aerospace испытала гиперзвуковой двигатель без движущихся частей
• Ученые создали нейросеть из ДНК, способную к обучению
• Инженеры впервые передали квантовые сигналы по стандартному Интернет-протоколу
• Новая версия зонда Neuropixels позволяет записывать активность тысяч нейронов в мозге приматов с беспрецедентной точностью
• Искусственный интеллект научился выявлять рак голосовых связок по звуку голоса
• Сверхзвуковые перелёты могут вернуться в США уже к 2027 году
• Электронный луч против тефлонового мусора: японские учёные нашли способ переработки "вечного" пластика
• Слышишь сигнал — но не видишь машину: скрытая проблема в безопасности электромобилей