Самый умный. Что такое суперкомпьютер и чем он полезен людям
Компьютеры отнимают рабочие места у людей, а их, в свою очередь, теснят суперкомпьютеры. Эти машины способны решать такие задачи, которые не под силу даже великим шахматистам. Вместе с Алексеем Антоновым, сооснователем блокчейн-стартапа SONM, объясняем, в чем сила суперкомпьютеров.
Наука и развлечения. Где работают суперкомпьютеры
Обычно суперкомпьютеры применяют там, где обычный компьютер будет кряхтеть, но не справится. Суперкомпьютеры решают сложные математические задачи: делают расчеты аэродинамических процессов (обтекание потоками воздуха самолетов), вычисляют траектории движения космических объектов, их применяют для химического моделирования и проведения ядерных исследований.
Сферы использования расширяются. Эти системы применяются и при работе с «тяжелыми» изображениями. Компания Digital Globe с помощью суперкомпьютера сократила время обработки и анализа спутниковых снимков Земли в высоком разрешении. Раньше это было несколько месяцев, теперь – недели. Еще пример: работа с 3D-графикой.
На съемках художники использовали суперкомпьютер, чтобы быстро оценить, как будут выглядеть в кадре нарисованные декорации и герои.
Больше данных — больше суперкомпьютеров
Суперкомпьютер — тип вычислительной системы, который техническим параметрам и скорости вычислений значительно превосходит существующие в мире «обычные» компьютеры. Как правило, суперкомпьютеры – это большое количество высокопроизводительных серверов, объединенных в одну локальную сеть.
Объем данных, генерируемых человечеством, за последние полвека значительно возрос. По оценкам специалистов, к 2025 году мы сгенерируем более 163 зеттабайт. Для сравнения, пять лет назад эта цифра равнялась примерно 4 зеттабайтам.
Данные поступают с разнообразных датчиков (например, метеозондов), спутников (фотографии Земли), даже генерируются в реальном времени, к примеру, при проведении различных технологических испытаний (оценка обтекаемости корпусов судов) и др. Для обработки таких объемов данных необходимы большие вычислительные мощности. Поэтому люди придумали суперкомпьютеры.На сегодняшний день самый мощный суперкомпьютер в мире — китайский Sunway TaihuLight. Фото: EAST NEWS
Хочешь увеличить мощность? Подключись к «Центру»!
Централизованные суперкомпьютеры называются так потому, что все пользователи подключаются к единому вычислительному центру с помощью устройств, не обладающих значительными вычислительными возможностями. Подобная модель называется облачной.Сами суперкомпьютеры состоят из большого количества серверов, объединенных в сеть, и размещаются в отдельно стоящих центрах обработки данных (ЦОД), в которых они занимают целые машинные залы.
Возможность работать с такими вычислительными системами предоставляет, к примеру, компания Amazon. Одно из подразделений организации занимается разработкой облачных решений, позволяющих арендовать огромные вычислительные мощности и не покупать собственное дорогостоящее «железо». Этой услугой пользуется, в частности, факультет информатики Калифорнийского университета в Сан-Франциско.
Ученые университета используют суперкомпьютер для прогнозирования функциональных участков в протеинах в рамках биомолекулярных исследований. Они подключаются к суперкомпьютеру, расположенному в дата-центре Amazon, и выполняют расчеты с его помощью. Аналогичные вычисления на обычных компьютерах занимают несколько недель, в то время как на суперкомпьютере — меньше суток.Титан — самый мощный суперкомпьютер мира в 2012 году. Фото: Oak Ridge National Laboratory
Однако централизованный подход к вычислениям имеет свои недостатки, которые с ростом объемов информации становятся все более явными. Одна из главных проблем — удаленность источника данных от дата-центра, ответственного за аналитику.
Чем дальше ЦОД, тем дольше происходит передача данных и инструкций от источника до суперкомпьютера и обратно. Задержка составляет всего несколько миллисекунд и, на первый взгляд, незначительна, однако она создает определенные неудобства. Если нужно обрабатывать большие объемы данных, поступающих в реальном времени, даже маленькие задержки могут привести к тому, что обработанная информация потеряет свою актуальность.
Другая проблема — централизованные суперкомпьютеры имеют единую точку отказа. В этом случае сбой одного компонента способен вывести из строя сразу несколько систем. То есть в случае неисправности (до её устранения) получить доступ к мощностям суперкомпьютера не сможет никто.Суперкомпьютер IBM Blue Gene/P, 2007 Фото: Argonne National Laboratory.
Будущее за новым распределением мощностей и ресурсов
Решить эти проблемы может не только более быстрое, надежное или мощное «железо», но и децентрализованные вычисления. Децентрализованные системы не имеют в своем составе устройств, которые бы управляли работой других компьютеров. Все участники такой сети равноправны.
Благодаря блокчейну появилась возможность создать смарт-контракты — компьютерные алгоритмы, предназначенные для заключения автоматически исполняемых договоров. С помощью этих договоров участники сети могут сдавать друг другу в аренду неиспользуемые вычислительные ресурсы— как персональных компьютеров, так и серверов в дата-центрах — напрямую и без посредников.
Такая концепция называется «туманные вычисления», поскольку «спускает облачные вычисления на землю», то есть ближе к пользователям. Она позволяет решить проблему удаленности дата-центра и задержек при передаче данных. Исследователи могут арендовать вычислительную систему (или системы), которые расположены в непосредственной близости от них, поэтому данные будут обрабатываться быстрее, чем в случае с одним крупным ЦОД.
Другое достоинство — исчезает единая точка отказа. Даже если из строя выйдут десятки компьютеров, благодаря блокчейну информация сохранится на машинах других участников сети.Команда проекта Golem. Фото: Golemproject Blog
Примером подобного проекта может служить платформа на Ethereum-блокчейне Golem, пользователи которой сдают в аренду вычислительные мощности и получают за это плату в криптовалюте; разработчики называют Golem «Airbnb для компьютеров». И «арендодателями» в этом случае могут выступать как обычные пользователи (сдавая неиспользуемые мощности игрового ПК), так и целые компании (у которых есть незадействованные сервера).
Еще один пример подобной платформы — проект SONM. Он также построен на Ethereum-блокчейне и является децентрализованным суперкомпьютером для туманных вычислений. Он позволяет подключить к сети не только компьютеры, но и телефоны, умные холодильники, любые устройства, способные выполнять вычислительные операции. Владельцы этих устройств также получают деньги за предоставление гаджетов в пользование.
Например, такой децентрализованный суперкомпьютер подойдет для рендеринга изображений и компьютерной анимации. Аниматор может арендовать мощности ближайших вычислительных устройств, подключенных к сети, что дает ему возможность решить задачу быстрее, чем в случае с удаленным ЦОД. Срок аренды может быть практически любым, например, несколько часов. Децентрализованные суперкомпьютеры будут доступны для всех.
При этом подобные распределенные системы отличаются от классических централизованных суперкомпьютеров тем, что подходят не только для работы со сложными научными проектами, машинным обучением, рендерингом видео, но и для более «приземленных» задач, таких как хостинг сайтов или игровых серверов.
Причина та же — увеличение скорости работы и повышение надежности. В случае с сайтами, децентрализованные суперкомпьютеры ускоряют загрузку страниц, помогают убрать буферизацию при просмотре видео. Децентрализованные системы могут стать универсальным инструментом для решения задач любой сложности — от научных исследований до хостинга — и радикально изменить сложившиеся представления о суперкомпьютерах.В мае 1997 году в США прошел шахматный матч, в котором суперкомпьютер Deep Blue с небольшим перевесом одержал победу над самым знаменитым российским шахматистом Гарри КаспаровымКаспаров был недоволен результатом и обвинил IBM в создании напряженности во время матча, которая помешала одержать ему победуСейчас Dееp Blue разделен на части, которые хранятся в разных компьютерных музеях США.