The Prime Russian Magazine

Само слово «суперкомпьютеры» – уже предмет дискуссий. Большинство называет так чрезвычайно производительные вычислительные машины, доступные только специалистам. Сами же специалисты предпочитают другой термин, «высоко-производительные вычисления» («high-performance computing», HPC) – он точнее описывает состояние дел: огромные компьютеры, занимающие целые залы, потребляющие мегаватты энергии и стоящие миллионы долларов.

Медийный образ суперкомпьютеров достаточно сильно искажен. Вот в новостях показывают очередной IBM, выигрывающий у Каспарова, вот говорят, что где-то в Нью-Мексико суперкомпьютеры рассчитывают не то тайфуны, не то ядерные взрывы, – может показаться, что это страшно далекие от народа игрушки, которые стоят пресловутые миллионы долларов (последнее, впрочем, правда – в среднем суперкомпьютер стоит около 5 миллионов долларов). Типичный суперкомпьютер сегодня представляет собой сотни, тысячи, иногда – сотни тысяч отдельных компьютеров, которые объединены при помощи высоко-скоростных соединений. Без суперкомпьютеров не обходится ни одна отрасль науки, производства или бизнеса, имеющая хоть какое-то отношение к высоким технологиям. Росгидрометцентр с их помощью прогнозирует погоду, НПО «Сатурн» проектирует двигатели для новейшего отечественного авиалайнера Sukhoi Superjet 100, МГУ и Академия наук разрабатывают новые виды лекарств, а в СПбГУ моделируют систему защиты Петербурга от наводнений. Без суперкомпьютеров картинка самого ближайшего будущего, как ни крути, не складывается.

Здание Росгидромета в Большом Предтеченском, что на Пресне, возведено в 1964 году. Это скромная советская постройка с наивным барельефом, турникетом и охранником: тихо, чисто и пустынно, на доске объявлений висит последний прогноз погоды и информация для членов туристического клуба Гидрометцентра. В кабинете начальника вычислительного центра крупная мебель, бонсай в горшочке и серьезные мужчины в костюмах за большим столом. Кажется, что время здесь застыло на давно отведенном ему месте, словно прогноз погоды по телевизору. Однако это впечатление обманчиво: директор Росгидромета Роман Вильфанд и директор вычислительного центра Владимир Анцыпович так увлеченно рассказывают о последних инновациях, что кажется, будто присутствуешь на пороге мирового открытия или при заключении многомиллионной сделки. Анцыпович объясняет: «Метеорология – необычная отрасль. Здесь в принципе не существует проблем, коллизий и сложных отношений между национальными метеорологическими службами, входящими в состав Всемирной метеорологической организации. (ВМО – специализированное межправительственное учреждение ООН по вопросам наблюдения за состоянием атмосферы Земли и ее взаимодействия с океанами. Основано в 1950 году. Штаб-квартира в Женеве). Потому что абсолютно все заинтересованы в том, чтобы каждая национальная метеорологическая служба работала лучше, и наблюдения были точнее». В самом деле, каждая страна старается сделать свой вклад в Глобальную систему телесвязи, ведь погода у соседей играет существенную роль в собственном прогнозе. С конкурентоспособностью все просто – в те годы, когда производилась закупка и установка нового оборудования, как это было в девяностых с суперкомпьютером Cray Y-MP (самые мощные компьютеры на планете многие годы ассоциировались с известной торговой маркой Cray), мы оказывались в первой десятке метеорологических служб планеты. Как только возникала пауза в переоборудовании вычислительного центра Росгидромета, мы начинали отставать.

Первые отечественные вычисления погоды

Первые отечественные вычисления погоды начались в 1961 году на ЭВМ М20, выполнявшей 20 тысяч операций в секунду. Время работы М20 на отказ – 15 минут; погодная модель считалась гораздо дольше, поэтому сотрудниками Гидрометцентра приходилось идти на различные ухищрения. Сама специфика погодных вычислений такова, что компьютерная техника используется двадцать четыре часа в сутки, семь дней в неделю, круглый год – погода никогда не перестает меняться, так что Гидрометцентр был и остается серьезной тестовой площадкой для суперкомпьютеров: до середины семидесятых, когда отечественные компьютерные разработки сменились аналогами машин IBM, Гидрометцентр получал первые серийные номера советских ЭВМ.

Например, в девяностые, когда в России по понятным причинам начала разрушаться метеорологическая сеть, американцы это моментально почувствовали – при отсутствии четких данных из той же Сибири качество их прогнозов заметно ухудшилось. Верно и обратное: даже в худшие времена мы всегда имели прогнозы США, Великобритании, Франции и других стран – и для потребителя не было резкого скачка качества.
С марта прошлого года в Гидрометцентре запущены две суперкомпьютерные системы SGI Altix производительностью 11 и 16 Тфлопс. (Флопс – величина, которой принято измерять производительность суперкомпьютеров – floating point operations per second, количество операций с плавающей запятой в секунду. Обычно используется с соответствующими приставками: гигафлопс (миллиард операций в секунду), терафлопс (триллион), петафлопс (квадриллион) и так далее).

Погода в машинном зале специфическая: ветер 2–3 метра в секунду, тепло, светло, но очень шумно – это гудит контур воздушного охлаждения. Огромные стойки, каждая из которых размером со шкаф, потребляют около мегаватта электроэнергии; всю эту кухню надо обеспечивать электричеством и активно охлаждать, так что ниже машинного зала – трансформаторы и система охлаждения.

Сейчас прогноз в Росгидромете строится максимум на шесть дней. С ростом вычислительных мощностей появляются способы повысить качество прогноза даже при условии ошибок в начальных данных. Если обычный метод составления прогноза называется детерминированным – то есть единожды определенным, то в последние годы популярность набирает ансамблевый метод прогнозирования.

ансамблевый метод прогнозирования

Для этого ошибки в начальных данных искусственно «возмущаются», и прогноз погоды рассчитывается не один раз, а 10, 20, 30 – в развитых вычислительных центрах ансамбли считаются до 50–60 раз. Ансамблевый прогноз позволяет составить «дерево вероятностей» – «а что, если погода поменяется в ту или иную вероятную сторону?»

Понятно, что подобные вероятностные расчеты возможны только на самом современном суперкомпьютерном оборудовании, и вот там запас для роста совершенно невероятный. Вильфанд поясняет: «Сейчас прогноз погоды в Москве можно рассчитывать через 3 км, а вообще мы планируем через 3 года увеличить это разрешение до километра. К Олимпиаде в Сочи мы будем стремиться к описанию процессов через полкилометра, потому что в условиях сложной орографии Сочи нужно еще более детальное описание погоды, чем на равнине. Для нас Сочи будет спецпроектом. Сейчас рано говорить об административном решении, но в рамках наших исследовательских и других программ мы готовимся к Олимпиаде».

Новый, еще не до конца отремонтированный офис компании «Оверсан» находится в здании НПО Космического приборостроения на Авиамоторной. В соседнем строении располагается новейший дата-центр «Оверсан-Меркурий» стоимостью в 400 миллионов рублей: только маршрутизаторы Cisco, неприметные коробки, управляющие потоками информации, стоят как дорогая спортивная машина – каждый.

Cisco

Cisco это известная компания, производящая телекоммуникационное оборудование, а маршрутизатор – это устройство, которое соединяет две сети между собой и разграничивает доступ. Домашний роутер разводит интернет на, допустим, четырех пользователей максимум, а маршрутизатор промышленного класса – на сотни, а то и на тысячи пользователей. При этом каждый из таких «пользователей» – не домашний ноутбук, а, допустим, кластер под большой нагрузкой, гоняющий бешеные объемы данных. При этом маршрутизатор умеет отсеивать всякие неправильные данные, которые целенаправленно пытаются атаковать маршрутизатор и забить ему каналы.

Всей этой многомиллионной техникой заправляют исключительно молодые люди с именно что горящими глазами – среди руководства «Оверсан-Скалакси» нет ни одного человека старше двадцати девяти лет. Вставить какую-то реплику в их монологи практически невозможно, так живо они говорят. При поддержке «Скалакси» вышло русское издание книги известного консультанта и автора Джеффри Мура, которая рассказывает о современных методах ведения высокотехнологичного бизнеса на примерах из Кремниевой долины.

Джеффри Мур

Джеффри Мур писал о крахе компаний, которые не смогли создать продукт для массового потребителя. В книге «Внутри торнадо» Джеффри, напротив, описал стратегию поведения в случае, когда продукт начинает пользоваться гигантским спросом.

Генеральный директор Дмитрий Лоханский вещает: «Мы нашли смежную нишу использования суперкомпьютера – интернет. Вот пример: ученый в Антарктике собирает геологические данные, по которым ему нужно провести очень сложные расчеты. Что он делает? Он у себя в Антарктике заходит через спутниковый канал в интернет, на специальный сайт, загружает туда данные своих наблюдений, и затем они считаются где-то внутри облака тысячами виртуальных компьютеров по алгоритму, который разработан институтом на большой земле. Деньги в этом случае берутся только за подсчет. Основное ноу-хау, которое мы здесь придумали, это динамическое распределение задач».

Сотрудники «Оверсан-Скалакси» называют свою компанию первым сервисом облачных вычислений в России. Облачные (рассеянные) вычисления – новый взгляд на компьютерную инфраструктуру, появившийся в последние несколько лет: для людей, не хотящих связываться с «серверами», «нагрузкой», «трафиком» и другими объективными явлениями вещественного мира, облачные вычисления предстают в виде единой размытой услуги, облака. Хорошим примером вычислительного облака из реальной жизни являются знакомые практически всем Google Docs – понятно, что пользователи сервиса сохраняют свои документы где-то внутри сервисов Google, но где конкретно, не сообщается – Google лишь обещает быстрый и легкий доступ к своему «облаку» с любого компьютера и из любой точки интернета.

Офисные сотрудники могут вспомнить, что нужно сделать, чтобы завести новый документ где-то на обычном сервере в локальной сети – открыть специальную программу, создать новый документ, начать его сохранять, открыть сеть, найти сервер, найти нужную папку и так далее – целый процесс. Облако убирает все эти шаги – пользователю кажется, что его документ все время находится в одном и том же месте, хотя на самом деле внутри облака этот документ может запросто оказаться в Минске или Мозамбике.

Технический директор Александр Титов говорит: «Тенденция такова, что в XXI веке маленькие гаражные фирмы замахиваются на большее – пытаются запускать ракеты в космос, делают автомобили, как Aptera и Tesla, и таких гаражных стартапов, которые пытаются делать серьезные вещи по меркам прошлого века, в XXI веке очень много. Обычными компьютерами такие стартапы обойтись не могут – там нужно серьезное компьютерное моделирование, нужен свой небольшой суперкомпьютер, который требует денег. Этот суперкомпьютер нужен им исключительно на этапе разработки – это может быть небольшой промежуток времени, несколько месяцев. Затем разработка запускается в производство, а машина начинает пылиться, пожирая деньги. Как видите, распределенные суперкомпьютерные вычисления сами собой напрашиваются».

Рынок действительно перемещается в сторону облачных вычислений, доступных отдельным людям, и разных странных суперкомпьютерных гибридов – пример с ВВС США, закупающими PlayStation 3 для внутренних нужд, не единственный. НАСА строит облако, которое позволит исследователям выполнять на нем сложные климатические модели. Вокруг швейцарского ЦЕРН сейчас также образовывается закрытое облако, которое может стать самым крупным вычислителем на планете, – и обработка данных Большого адронного коллайдера будет для него не единственной задачей. Самая большая распределенная вычислительная сеть на планете, Folding@home, занимается проблемой свертывания белка – это важно для понимания причин целого ряда распространенных болезней, например, Альцгеймера и Паркинсона. Folding@home со своими четырьмя петафлопсами более чем в два раза обгоняет самый мощный стационарный вычислитель планеты, чрезвычайно дорогой и специализированный Cray Jaguar.

Folding@home

Folding@home – проект распределённых вычислений для проведения компьютерной симуляции свёртывания молекул белка. Проект запущен 1 октября 2000 года учёными из Стэнфордского университета. Для выполнения вычислений Folding@home использует не суперкомпьютер, а вычислительную мощь сотен тысяч персональных компьютеров со всего мира – благодаря участникам-энтузиастам.

Объемы мирового суперкомпьютерного рынка в 2010 году составят примерно $9 миллиардов (источник: IDC, 2010), объемы этого рынка в России – от $80 миллионов (консервативный прогноз) до $150 миллионов (оптимистический прогноз). Разброс цифр, описывающий рынок отечественных высокопроизводительных вычислений, на самом деле не случаен. Он складывается из двух факторов: модернизация работающих суперкомпьютеров и запуск новых вычислительных установок. Учитывая, что петафлопсный вычислитель сейчас стоит примерно от $100 до $200 миллионов, запуск единственной установки подобного класса в России может запросто перекрыть годовой прогноз рынка этой отрасли, и напротив, задержка запуска строящихся проектов или отказ от планирующихся установок может точно так же этот рынок схлопнуть. Николай Местер, директор по корпоративным проектам Intel в России говорит: «Ключевой момент в развитии высокопроизводительных вычислений – поддержка государства. Вокруг суперкомпьютерной системы, построенной вокруг научного центра, института или университета, собирается круг высокопрофессиональных, узкоспециализированных сотрудников. Держать их в этом статусе и оплачивать их работу под силу или очень крупным компаниям, или компаниям с государственным участием. КПД таких научных центров не слишком высок, поскольку любые высокотехнологические разработки это достаточно долгий процесс. Но те, кто отказывается от инвестиций в эту отрасль сегодня, завтра станут неконкурентоспособными».

В списке 500 мощнейших суперкомпьютеров (публикуется дважды в год на сайте Top500.org) Россия представлена восемью машинами; довольно почетное 12-е место списка держит суперкомпьютер МГУ «Ломоносов» – 350 Тфлопс. Россия находится на восьмой позиции по суммарной мощности суперкомпьютеров и делит это место с Австрией и Новой Зеландией – каждая из трех стран представляет 1,6% от мировой вычислительной суперкомпьютерной мощности.

Суперкомпьютерные установки постепенно появляются в вузах по всей России – Уфа, Таганрог, Красноярск, Кировск, Новосибирск. Например, проект профессора Сергея Сапожникова, преподающего в челябинском Южно-Уральском государственном университете, касается вполне практической темы: бронежилетов. Он уже много лет занимается технологиями проектирования бронежилетов и бронематериалов, в прошлом году его работа участвовала в конкурсе суперкомпьютерных проектов «Максимальная масштабируемость». Конкурс уже второй раз подряд проводился Роснано и Intel на очередном «Роснанофоруме». По мнению отдельных членов жюри, работа Сапожникова была одной из ярчайших. Эти бронежилеты довольно успешно продаются за границу. В начале этого года в ЮУрГУ вводится в эксплуатацию новый суперкомпьютер «СКИФ Аврора» – 24 Тфлопс против 16 Тфлопс у работающего «СКИФ Урал».

Коммерческий директор «Оверсан» Андрей Артищев подытоживает: «Спираль развития технологий снова совершает виток. В шестидесятые все начиналось с огромных компьютерных мейнфреймов, которыми через терминалы пользовались десятки и даже сотни специалистов. (Мейнфрейм – высокопроизводительный компьютер со значительным объёмом оперативной и внешней памяти, предназначенный для организации централизованных хранилищ данных большой ёмкости и выполнения интенсивных вычислительных работ).
По мере развития электроники вычислительные ресурсы начали плавно перетекать ближе к пользователю, в виде персональных компьютеров, а вот теперь пошел обратный отток. В будущем массовые вычисления будут происходить централизованно, а человек будет нашпигован различной телеметрией. Возможно, через некоторое время не будет такого понятия, как компьютер, а все вычислительные ресурсы мы будем исключительно покупать».

Зетафлопные суперкомпьютеры могут появиться приблизительно к 2030 году. В их компетенции будет: моделирование человеческого мозга и реакций ядерного синтеза, создание новых видов лекарств, новых материалов и искусственного интеллекта, ну и как водится, более точное прогнозирование погоды на две недели вперед.

Мы уже привыкли считать, что компьютерная мысль движется исключительно в сторону миниатюризации и повышения комфорта в сфере развлечений. В словосочетании «персональный компьютер» ударение окончательно сместилось на первое слово – порой возникает такое чувство, что ноутбуки с их культом суперплоскостей окончательно перешли в разряд какого-то фитнеса. На самом же деле будущее не за гаджетами, а за огромными вычислителями, которые буквально рассчитывают наши с вами дальнейшие перспективы. Вероятно, это и называется мыслить глобально.

comments powered by Disqus