mikhai1_t (mikhai1_t) wrote in engineering_ru,
mikhai1_t
mikhai1_t
engineering_ru

Пик вычислений перед пиком нефти?

Оригинал взят у mirvn в Пик вычислений перед пиком нефти?

Сегодня попробуем на себе популярный в блогосфере жанр Кассандры - негативных пророчеств. Итак, “общеизвестно”, что зима близко, человечество во всём достигло пределов роста и мы доживаем последние спокойные деньки перед неминуемым скатыванием в новые темные века. Последним источником техно оптимизма и самым ярким символом прогресса, который противостоял последние 20 лет многим стагнирующим процессам на планете стало бурное развитие микроэлектроники. Пришло время сорвать покровы и с этой области.


Казалось бы, прогресс сейчас быстр как никогда и любой пользователь смартфона расскажет вам о всё более и более быстрых процессорах, которые появляются в новых моделях. Но на крайнем севере уже потянуло холодком от стены, защищавшей нас от регресса. Там, где максимальная производительность микроэлектроники действительно нужна - в области суперкомпьютеров на самых передовых границах - прогресс остановился.


Как видно из графика, уже три года производительность топового суперкомпьютера (выраженная в операциях с плавающей точкой в секунду - FLOPS) не растёт. Более того, если заглянуть в анонсированные планы, то можно с уверенностью сказать, что ситуация не изменится как минимум в ближайший год. А значит стагнация производительности топового суперкомпьютера распространится и на 2016 год:


Selection_030.png

Пунктирами обозначены экспоненциальный тренд развития и прогноз для топового суперкомпьютера на 2016 год (стагнация). Коротко о матчасти: в статье используются приставки Пета и Экса. ПетаФлопс - 10^15 операций в секунду, а необходимое и обсуждаемое тысячекратное будущее - ЭксаФлопс, 10^18.


Для продолжения экпоненциального тренда суперкомпьютеры должны выйти на масштаб ЭксаФлопса в 2019 году, а сейчас в планах лишь около 100 ПетаФлопс для 2018 года - Aurora. Но в чём собственно проблема?


По моему опыту даже многие профессиональные разработчики софта и железа не смогут вам сказать в чём важность суперкомпьютеров. В современном мире, в веке всепроникающего интернета, огромные залы, набитые стойками железа и посвящённые обработке одной сложной вычислительной задачи кажутся уделом романтического прошлого начала компьютерной эпохи 1960х-70х. Ведь сегодня ресурсов даже одного личного компьютера хватает для решения многих сложных задач, а коммерчески доступные сервера позволяют обслуживать нужды огромных компаний. А ведь есть и популярные облачные вычислительные сервисы, обещающие вам бесконечные вычислительные ресурсы за скромное вознаграждение.


Но на самом деле суперкомпьютеры это то единственное, что даёт сегодняшнему семимиллиарному человечеству возможность продолжать развиваться и жить, не опасаясь мальтузианского проклятья.


Все передовые задачи можно решить только с помощью очень больших вычислительных мощностей и суперкомпьютер, где максимально оптимизируются все компоненты вычислительной техники, это самое подходящее средство для решения этих задач. Более того, прямое компьютерное моделирование можно интерпретировать как третий научный метод познания в довесок к теоретическим и экспериментальным изысканиям. Чтобы не быть голословным приведём несколько примеров.


О нефти матушке, которую уже давно почти невозможно найти без мощных компьютеров, мы уже писали и вывод был категоричен: утром суперкомпьютер - вечером нефть, вечером суперкомпьютер - утром нефть. Посмотрим и другие темы.

Авиация


В проектировании новых самолётов компьютерная симуляция позволила снизить количество физических тестов в аэродинамической трубе с 77 штук в 1979 до 11 в 1995 году и с тех пор значение остаётся на том же уровне. В чём-то из-за этого наши самолёты и остались примерно там же, где были. Переход на принципиально более точную физическую симуляцию на основе прямого применения уравнений навье-стокса требует вычислительных возможностей порядка 50 эксафлопс, то есть в 1000 раз больше чем у современного лидера - китайского Тянхэ-2 на 33 ПетаФлопс. При этом расчёт внешней аэродинамики ещё относительно прост - но, например, типичный двигатель состоит из тысяч движущихся частей и моделирование внутренних потоков потребует ещё более высокой вычислительной мощности.


Selection_031.png

Вычислительная гидродинамика применительно к лопаткам турбины (слева) и летательному аппарату X-43 при числе маха = 7



Термоядерная энергетика


В области термоядерной физики, о которой увлекательно пишет наш коллега tnenergy, проектирование следующего поколения токамаков невозможно без прогресса в моделировании высокотемпературной плазмы в условиях магнитной ловушки. Уже сейчас в моделях участвуют несколько миллиардов частиц в пространстве с разрешением 131 млн точек. Для таких масштабов используются самые мощные системы порядка ПетаФлопса и получены неплохие результаты, но ясно, что достаточной точности полной симуляции на базовых принципах понадобится увеличить масштаб в скромные 13 миллионов раз.


Selection_022.png

Моделирование поведения плазмы в токамаке


Климат и погода


Моделирование климата и точное предсказания погоды позволяют оптимально планировать наши действия - точность прогнозов растёт вместе с ростом производительности суперкомпьютеров. В перспективе можно будет предсказывать ливневые осадки и соответственно, наводнения и сели. Засухи и неурожаи.


Annual_Core_640.jpg

Сегодня метеопрогноз на 4 дня столь же точен, как в 1980 году на один день


Всё более точные предсказания требуют более детальной модели планетарного масштаба и необходимо постоянное уменьшение ячейки симуляции. На данный момент ячейки моделей для краткосрочных региональных прогнозов имеют размеры 10х10 км,  а долгосрочные климатические модели используют сетку с ячейками в сотни км, в то время как необходим масштаб 1х1 км по поверхности (в 10000 раз крупнее чем сейчас) и 100 метров по вертикали. Да с периодизацией в 1 секунду, что для двух месяцев означает 5 млн. секунд.

Пример современной модели с ячейкой 300х300 км.




Медицина и биология.


Не является исключением и медицина. На сегодня топовые суперкомпьютеры способны моделировать лишь отдельные сверхмалые части клеток:


Selection_020.png


На рисунке результат моделирования работы ионных каналов в мембране клетки на топовых суперкомпьютерах - а задействовано всего-то около 100 тысяч молекул. При этом всего молекул в клетке человека миллиарды, а самих клеток - почти квадриллион (10^14). Процесс получения новых лекарств и вывод их на рынок занимает 5-15 лет и уже сейчас идут разговоры о новых концепциях в драг-дизайне. Только представьте, насколько можно ускорить процесс и повысить эффективность лекарств, если моделировать ситуацию комплексно - начиная от ДНК возбудителя, в которой, по сути, заключена вся информация о нём и заканчивая моделью человеческого тела с учётом индивидуальных генетических особенностей.


Реальный список гораздо, гораздо больше: поиск принципиально новых материалов с заданными свойствами, астрофизика, атомная энергетика и многое многое другое.


Бухгалтерия экспоненты


Встаёт вопрос: если выгоды так велики, то почему мы не вкладываем действительно крупные деньги в мощные суперкомпьютеры? Дело в том, что до сих пор на нашей стороне была экспонента, а именно экспонента Мура - каждые 18-24 месяца плотность транзисторов удваивается и до самого недавнего времени это означало, что и производительность удваивается тоже.


Поэтому студентов геймеров мучил постоянный вопрос: “Нужно ли покупать комп сегодня за $2000 баксов или брать что-то попроще за $1000?” Ведь на оставшуюся $1000 через 3-4 года можно будет купить комп в пару раз мощнее. Это не удивительно, ведь линейная функция всегда проигрывает экспоненциальной и умножение стоимости давало в лучшем случае такое же линейное умножение производительности вместо степенной зависимости в случае экспоненты. Как правило, бюджет у студентов был не резиновый и выбор падал на второй вариант, но иногда хотелось попонтоваться, брали разпальцованый вариант и уже через пару лет зло смотрели на эту старую рухлядь.


Аналогичный процесс, но в гораздо более серьёзной обстановке, происходил и во время обсуждений новых суперкомпьютеров. В большинстве случаев выбирали более умеренный, но продуктивный путь. Показательно, что за последние 20 лет только три компьютера стоили больше 300 миллионов долларов и все три были построены за пределами США: два в Японии и один сегодняшний лидер в Китае, в странах с претензией на мировое лидерство. Ведь кроме реальной выгоды, иметь свой суперкомпьютер на первой строчки рейтинга стало предметом национальной гордости в доказательство факта существования национальной передовой науки.


Конец экспоненты


Из года в год раздаются возгласы, что закон мура близок к концу и пока вроде бы это всё страшилки. Но при желании уже можно разглядеть отдельных всадников апокалипсиса:


Выше пять трендов для различных характеристик микропроцессоров. Закон Мура вроде как бы продолжается: оранжевым отмечено количество транзисторов на единицу площади с удвоением каждые 18-24 месяца. С 2005 года параметр вырос в 100 раз, но радости от этого уже не так много - синим отмечана производительность одного ядра и рост за тот же срок уже менее чем в 10 раз. Остальные транзисторы пошли на увеличение количества ядер, позволяющих обрабатывать задачи параллельно (чёрным).


В 2005 году можно было приобрести процессор с тактовой частотой 3,8 ГГЦ, а вот сейчас процессоров Интел с тактовой частотой выше 4 ГГц не купить. К графику это относится прямо: частота процессора, ответственная до этого за половину роста производительности, практически не менялась с 2004 года (зелёным), так же как и потребление энергии (красным), которое уперлось в возможности отвода тепла.


Эти тренды абсолютно симметрично проявляются и в архитектуре суперкомпьютеров. Если взять сегодняшнего китайского рекордсмена, то там мы видим и один из самых высоких показателей по энергопотреблению (18 МВт), и огромное количество вычислительных ядер и даже регресс по цене за ПетаФлопс. Всё это позволило построить суперкомпьютер всего лишь в два раза производительнее чем предыдущий конкурент.


Отвергнем буржуазную экспоненту ради коммунистической линейки !


Военнослужащие кибернетических войск Китая удаляют закладки из процессоров Intel Xeon.


Если компьютеры так важны, почему бы просто не продолжить китайский путь и сделать суперкомпьютер побольше, а потом и ещё побольше? Нужно понимать, что любое увеличение производительности за счёт линейного увеличения масштаба это не только увеличение долларовой цены, но и такое же линейное увеличение в потреблении энергии. Если взять китайского монстра с тремя миллионами ядер и попытаться масштабировать его с уровня 33 ПетаФлопс до уровня 30 ЭксаФлопс, то потребуется выделить в эксклюзивное пользование два десятка новеньких атомных реакторов, а это соответствует всем реакторам которые сейчас строятся в Китае. Если это ещё можно как-то затянув пояс потянуть, то уровень 30 ЗеттаФлопс с его 20’000 реакторами для нас закрыт навсегда.


Есть ли выход


Можно ли всё-таки продолжить экспоненту? На ближайшие годы - да, всё ещё можно. Через 2-3 года выйдут суперкомпьютеры примерно в три раза мощнее топового китайского и с лучшими параметрами потребления энергии и стоимости ПетаФлопс. А что будет дальше?


Лично я точно не знаю, но эксперты не очень оптимистичны. Например, директор Майкрософта посетил в конце октября официальный форум, посвящённый разработке будущей ЭксаФлопс-системы в США. На форуме были все ведущие производители железа, а также представители различных гос.агентств, разрабатывающие и использующие суперкомпьютеры.


Процитируем:


Всем участникам форума очевидно:


  • Современная микроэлектроника на базе технологии CMOS подходит к концу своих возможностей.


  • Нет альтернативной технологии, которая будет доступна в течение ближайших десяти лет.


Проще говоря, в ближайшие 10 лет существующая парадигма закончится, а другой парадигмы у нас для вас нет.

совместно с plaksiva9tr9pka


Tags: информация, статистика, электроника
Subscribe
promo engineering_ru march 2, 2015 08:17 174
Buy for 200 tokens
Помните байку о разработке космической ручки? Да, она не основана на реальных событиях, но очень наглядно иллюстрирует идею, что простое решение может оказаться лучше сложного. Ракета, построенная по принципу "большого глупого носителя" ("Big Dumb Booster") находится не в диапазоне…
  • Post a new comment

    Error

    Anonymous comments are disabled in this journal

    default userpic

    Your reply will be screened

    Your IP address will be recorded 

  • 95 comments
Previous
← Ctrl ← Alt
Next
Ctrl → Alt →
Previous
← Ctrl ← Alt
Next
Ctrl → Alt →