Calculul Exascale este aici – ce înseamnă această nouă eră a calculului și de ce sunt capabili supercomputerele Exascale?

Exascale Computing este cea mai recentă etapă din Supercomputere de ultimă oră -Sisteme de mare putere capabile să proceseze calculele la viteze imposibile în prezent folosind orice altă metodă.

Supercomputerele Exascale sunt computere care rulează la scara EXAFLOP. Prefixul „EXA” denotă 1 Quintillion, care este 1 x 10¹⁸ – sau unul cu 18 Zeroes după ea. Flop reprezintă „operațiuni cu punct flotant pe secundă”, un tip de calcul utilizat pentru calculatoarele de referință în scopuri de comparație.

Aceasta înseamnă că un computer Exascale poate prelucra cel puțin 1 operații cu punct plutitor din Quintilion în fiecare secundă. Prin comparație, majoritatea calculatoarelor de casă funcționează în gama Teraflop (în general în jur de 5 teraflops), procesând doar aproximativ 5 trilioane (5 x 10¹²) Operații cu punct flotant pe secundă.

„Un EXAFLOP este un miliard de miliarde de operațiuni pe secundă. Puteți rezolva probleme la o scară mult mai mare, cum ar fi o simulare a întregii planete, sau puteți face acest lucru la o granularitate mult mai mare”, „Gerald Kleyn, vicepreședinte al soluțiilor clienților HPC și AI pentru HPEa spus Live Science.

Operațiunile mai plutitoare pe care un computer le poate procesa în fiecare secundă, cu atât este mai puternic, permițându-i să rezolve mai multe calcule mult mai repede. Calculul Exascale este utilizat de obicei pentru efectuarea de simulări complexe, cum ar fi prognoza meteorologică, modelarea de noi tipuri de medicamente și testarea virtuală a proiectelor motorului.

Câte computere exascale există și pentru ce sunt folosite?

Primul computer Exascale, numit Frontierăa fost lansat de HPE în iunie 2022. Are o viteză de operare înregistrată de 1.102 EXAFLOPS. Această viteză a fost depășită de atunci de actualul lider El Capitancare se desfășoară în prezent la 1.742 exaflops. În prezent, există două la momentul publicării.

Supercomputere Exascale au fost utilizate în timpul Covid-19 pandemic Pentru a colecta, procesa și analiza cantități masive de date. Acest lucru a permis oamenilor de știință să înțeleagă și să modeleze codificarea genetică a virusului, în timp ce epidemiologii au implementat puterea de calcul a mașinilor pentru a prezice răspândirea bolii în populație. Aceste simulări au fost efectuate într-un spațiu mult mai scurt decât ar fi fost posibil folosind un computer de birou de înaltă performanță.

De asemenea, este demn de remarcat asta Calculatoare cuantice nu sunt aceleași cu supercomputerele. În loc să reprezinte informații folosind biți convenționali, computerele cuantice se atinge în proprietățile cuantice ale Qubits Pentru a rezolva problemele prea complexe pentru orice computer clasic.

Pentru a funcționa, exascale de calcul are nevoie de zeci de mii de unități avansate de procesare centrală (CPU) și unități de procesare grafică (GPU) pentru a fi ambalate într -un spațiu. Apropierea apropierii procesoarelor și GPU este esențială, deoarece aceasta reduce latența (timpul necesar pentru transmiterea datelor între componente) în cadrul sistemului. În timp ce latența este de obicei măsurată în picosecunde, atunci când miliarde de calcule sunt procesate simultan, aceste întârzieri minuscule se pot combina pentru a încetini sistemul general.

„Interconectarea (rețeaua) leagă nodurile de calcul (constând din procesoare și GPU și memorie) împreună”, Pekka Manninen, directorul științei și tehnologiei la CSCa spus Live Science. „Stack software permite apoi valorificarea puterii de calcul comune a nodurilor într -o singură sarcină de calcul.”

În ciuda faptului că componentele lor sunt înghesuite cât mai strâns posibil, computerele exascale sunt încă dispozitive colosale. Supercomputerul de frontieră, de exemplu, are 74 de dulapuri, fiecare cu o greutate de aproximativ 3,5 tone și preia peste 7.300 de metri pătrați (680 metri pătrați) – aproximativ jumătate din dimensiunea unui teren de fotbal.

De ce calculul exascale este atât de provocator

Desigur, ambalarea atât de multe componente strâns împreună poate cauza probleme. Calculatoarele necesită, de obicei, răcire pentru a disipa căldura reziduală, iar miliarde de calcule rulate de computere exascale în fiecare secundă le pot încălzi până la temperaturi potențial dăunătoare.

„Aducerea multor componente pentru a funcționa ca un lucru este probabil cea mai dificilă cale, deoarece totul trebuie să funcționeze perfect”, a spus Kleyn. „În calitate de oameni, știm cu toții că este suficient de dificil doar pentru a -ți strânge familia la cină, cu atât mai puțin să obținem 36.000 de GPU -uri să lucreze împreună în sincronicitate.”

Aceasta înseamnă că gestionarea căldurii este vitală în dezvoltarea supercomputerelor exascale. Unii folosesc medii reci, cum ar fi în arctic, pentru a menține temperaturi ideale; În timp ce alții folosesc răcire lichidă, rafturi de ventilatoare sau o combinație dintre cele două pentru a menține temperaturile scăzute.

Cu toate acestea, sistemele de control al mediului adaugă, de asemenea, o complicație suplimentară provocării de gestionare a energiei. Calculul exascale necesită cantități masive de energie datorită numărului de procesoare care trebuie alimentați.

Deși Exascale Computing consumă multă energie, poate oferi economii de energie unui proiect pe termen lung. De exemplu, în loc să dezvolte, să construiască și să testeze noi modele, calculatoarele pot fi utilizate pentru a simula practic un design într -un spațiu de timp relativ scurt.

Calculatoarele exascale sunt atât de predispuse la eșec

O altă problemă cu care se confruntă calculul exascale este fiabilitatea. Cu cât sunt mai multe componente într -un sistem, cu atât devine mai complex. Computerul mediu de acasă este de așteptat să aibă un fel de eșec în termen de trei ani, dar în calculul exascale, rata de eșec este măsurată în ore.

Această rată scurtă de eșec se datorează calculului exascale care necesită zeci de mii de procesoare și GPU – toate acestea funcționând la o capacitate ridicată. Având în vedere cerințele mari așteptate simultan de toate componentele, devine probabil ca cel puțin o componentă să eșueze în câteva ore.

Datorită ratei de eșec a calculului exascale, aplicațiile folosesc punctul de control pentru a economisi progresul la procesarea unui calcul, în cazul eșecului sistemului.

Pentru a atenua riscul de eșec și pentru a evita timpul de oprire inutil, computerele Exascale folosesc o suită de diagnostic alături de sistemele de monitorizare. Aceste sisteme asigură o supraveghere continuă a fiabilității generale a sistemului și identifică componente care afișează semne de uzură, semnalându -le pentru înlocuire înainte de a provoca întreruperi.

„O suită de diagnosticare și un sistem de monitorizare ne arată cum funcționează mașina. Putem să parcurgem în fiecare componentă individuală pentru a vedea unde nu reușește și avem alerte proactive. Tehnicienii lucrează constant la mașină, pentru a înlocui componentele eșuate și a o păstra într -o stare operațională”, a spus Kleyn. „Este nevoie de multă grijă iubitoare pentru a menține aceste mașini.”

Vitezele ridicate de operare în calculul exascale necesită sisteme și aplicații de operare specializate pentru a profita din plin de puterea lor de procesare.

„Trebuie să putem paraleliza algoritmul de calcul pe milioane de unități de procesare, într -o manieră eterogenă (peste noduri și într -un nod peste nucleele GPU sau CPU)”, Manninen. „Nu toate problemele de calcul se acordă acest lucru. Comunicarea dintre diferitele procese și fire trebuie să fie orchestrată cu atenție; obținerea de intrare și ieșire implementată eficient este o provocare.”

Din cauza complexității simulărilor efectuate, verificarea rezultatelor poate fi, de asemenea, dificilă. Rezultatele computerului Exascale nu pot fi verificate, sau cel puțin nu într -un spațiu scurt de timp, de către calculatoarele de birou convenționale. În schimb, aplicațiile folosesc bare de eroare prezise, ​​care proiectează o estimare brută a rezultatelor așteptate, cu orice în afara acestor bare este redus.

Dincolo de calculul exascale

Conform Legea lui Mooreeste de așteptat ca numărul de tranzistoare dintr -un circuit integrat să se dubleze la fiecare doi ani. Dacă această rată de dezvoltare continuă (și este mare dacă, deoarece nu poate continua pentru totdeauna), am putea să ne așteptăm la ZettASCALE – unul cu 21 de zerouri după ea – calculând în aproximativ 10 ani.

Calculul Exascale excelează la procesarea simultană a numărului masiv de calcule într -un spațiu foarte scurt, în timp ce calculul cuantic începe să rezolve probleme incredibil de complexe cu care calcularea convențională s -ar lupta. Deși computerele cuantice nu sunt în prezent la fel de puternice ca computerele exascale, se prevăd că în cele din urmă le vor depăși.

O posibilă dezvoltare ar putea fi o amalgamare a calculelor cuantice și a supercomputerelor. Acest supercomputer cuantic/clasic hibrid ar combina puterea de calcul a computerelor cuantice cu procesarea de mare viteză a calculului clasic. Oamenii de știință au început deja acest proces, Adăugarea unui computer cuantic la supercomputerul Fugaku în Japonia.

„Pe măsură ce continuăm să micșorăm aceste lucruri și să ne îmbunătățim capacitățile de răcire și să le facem mai puțin costisitoare, va fi o oportunitate de a rezolva problemele pe care nu le -am putea rezolva înainte”, a spus Kleyn.

Peter este un inginer calificat de grad și jurnalist independent cu experiență, specializat în știință, tehnologie și cultură. El scrie pentru o varietate de publicații, inclusiv BBC, Computer Weekly, IT Pro, The Guardian și The Independent. A lucrat ca jurnalist de tehnologie de peste zece ani. Peter are o diplomă în inginerie asistată de computer de la Universitatea Sheffield Hallam. A lucrat atât în ​​sectoarele de inginerie, cât și în arhitectură, cu diverse companii, inclusiv Rolls-Royce și Arup.