Русская Википедия:Exascale computing

Содержание

Текст

Текст

Текст

Текст

Текст

Текст

Текст

Текст

Текст

Шаблон:К переименованию 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. 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..

Построение эксафлопсных систем стало важным достижением компьютерной инженерии.

История

Инициатива поддержана двумя правительственными агентствами США — Министерством энергетики США и Национальным управлением по ядерной безопасности (National Nuclear Security Administration). 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.

В 2012 году США выделили 126 млн $ на программу по созданию эксафлопсных систем. В 2014 году представитель офиса Шаблон:Нп2 минэнерго США оценил, что эксафлопсный суперкомпьютер может быть создан к 2023 году.

В Европейском союзе действует три проекта по развитию аппаратных и программных технологий для эксафлопсных суперкомпьютеров:

• CRESTA (Шаблон:Lang-en2),
• DEEP (Шаблон:Lang-en2),
• Mont-Blanc.

Различные авторы прогнозировали в конце 2000-х годов возможное построение эксафлопсных систем не ранее чем в 2018—2020 годах.

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.

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.

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.

О планах также заявлял Китай.

К 2021 году корпорации Intel и Cray планируют создать первую в США экзафлопсную систему под названием Aurora для Аргоннской национальной лаборатории Министерства энергетики США.

Проблемы и задачи

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. Например, обычная компьютерная память, разрабатывавшаяся к 2014 году могла бы потреблять от единиц до десятков мегаватт на каждые 100 ПБ/с суммарной пропускной способности.

Для эффективного программирования приложений на суперкомпьютерах эксафлопсного уровня (с сотнями тысяч потоков управления, использующих миллионы вычислительных ядер, <math>10^{18}</math>  операций с плавающей запятой в секунду) силами специалистов IBM Research создан язык программирования Х10. 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 (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), 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

По данным сайта «Топ 500»: Шаблон:Начало цитатыТем 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. Шаблон:Конец цитаты

Ссылки

• MPI at Exascale: Challenges for Data Structures and Algorithms. Abstract of Recent Advances in Parallel Virtual Machine and Message Passing Interface, Lecture Notes in Computer Science, Volume 5759. ISBN 978-3-642-03769-6. Springer Berlin Heidelberg, 2009, p. 3Шаблон:Ref-en
• The Road to Exascale: Can Nanophotonics Help? Digital Manufacturing Report. November 22, 2011Шаблон:Ref-en
• America’s Next Generation Supercomputer: The Exascale Challenge: Hearing before the Subcommittee on Energy, Committee on Science, Space, and Technology, House of Representatives, One Hundred Thirteenth Congress, First Session, Wednesday, May 22, 2013Шаблон:Ref-en
• Виктор Горбунов, Георгий Елизаров, Леонид Эйсымонт, Экзафлопсные суперкомпьютеры: достижения и перспективы  — Открытые системы. СУБД. № 07 2013