Vysvětlení výpočetního exascale: Jak superpočítače nové generace transformují vědu, průmysl a inovace. Objevte technologie a dopady za závodem k exascale výkonu.

• Úvod do výpočetního exascale
• Definování exascale: Co ho odlišuje?
• Klíčové technologie pohánějící systémy exascale
• Hlavní projekty exascale a globální iniciativy
• Vědecké a průmyslové aplikace
• Výzvy při dosažení exascale výkonu
• Dopad na umělou inteligenci a velká data
• Otázky energetické efektivity a udržitelnosti
• Budoucí výhled: Za exascale
• Zdroje a reference

Úvod do výpočetního exascale

Výpočetní exascale představuje transformační skok v oblasti vysoce výkonného počítačového zpracování (HPC), definovaný systémy schopnými vykonávat alespoň jeden exaflop, což odpovídá miliardě miliard (10¹⁸) výpočtů za sekundu. Tento bezprecedentní výpočetní výkon umožňuje vědcům řešit složité problémy v oblastech vědy, inženýrství a analýzy dat, které byly dříve neproveditelné. Očekává se, že systémy exascale revolučně změní oblasti, jako je modelování klimatu, genomika, věda o materiálech a umělá inteligence tím, že poskytnou schopnost simulovat, analyzovat a předpovídat jevy na měřítkách a rozlišeních, která dosud nebyla možná.

Cesta k výpočetnímu exascale vyžaduje významné pokroky v hardwarové architektuře, vývoji softwaru a energetické efektivitě. Dosažení výkonu exascale zahrnuje překonání výzev spojených s paralelismem, šířkou pásma paměti, pohybem dat a spolehlivostí systému. Tyto systémy obvykle integrují miliony procesorových jader a využívají inovativní technologie, jako je heterogenní výpočet, pokročilé interkonekce a nová paměťová hierarchie. Vývoj výpočetního exascale je globálním úsilím, přičemž hlavní iniciativy vedou organizace, jako je Ministerstvo energetiky USA, Evropské společenství pro vysoce výkonné výpočty a RIKEN Centrum pro výpočetní vědu v Japonsku.

Jak se systémy exascale dostávají do provozu, očekává se, že budou pohánět inovace napříč vědeckými disciplínami, podporovat národní bezpečnost a urychlovat vývoj nových technologií. Dopad výpočetního exascale bude přesahovat výzkum, ovlivňující průmysl, zdravotnictví a celou společnosti tím, že umožní objevování založené na datech a řešení některých z nejpalčivějších problémů světa.

Definování exascale: Co ho odlišuje?

Výpočetní exascale představuje transformační skok v oblasti výpočetního výkonu, definovaný systémy schopnými vykonávat alespoň jeden exaflop, nebo miliardu miliard (10¹⁸) výpočtů za sekundu. Tento práh znamená tisícinásobné zvýšení oproti systémům petascale, což zásadně mění krajinu vědeckého výzkumu, inženýrství a analýzy dat. To, co činí exascale výjimečným, není pouze jeho hrubá rychlost, ale konvergence inovací v hardwarové architektuře, energetické efektivitě a škálovatelnosti softwaru vyžadovaná k dosažení takového výkonu. Systémy exascale musí efektivně koordinovat miliony procesorových jader, spravovat obrovské paměťové hierarchie a zvládat bezprecedentní pohyb dat, přičemž stále udržují přijatelnou spotřebu energie – zpravidla cílenou na 20-30 megawattů, což představuje významnou inženýrskou výzvu.

Další výraznou vlastností je schopnost řešit problémy dosud nedosažitelného měřítka a složitosti. Výpočetní exascale umožňuje vysoce věrné simulace v oblastech jako je modelování klimatu, genomika, věda o materiálech a umělá inteligence, kde objem a granularita dat vyžadují výpočetní prostředky daleko překračující předchozí generace. Vývoj systémů exascale navíc pohání pokroky v programovacích modelech, algoritmech a systémovém softwaru, což podporuje nový ekosystém nástrojů a odbornosti. Úřad pro vědu Ministerstva energetiky Spojených států a EuroHPC Joint Undertaking Evropské unie patří mezi přední organizace vedoucí iniciativy exascale, což podtrhuje globální význam a kolaborativní povahu tohoto technologického milníku.

Klíčové technologie pohánějící systémy exascale

Systémy výpočetního exascale, schopné vykonávat alespoň jeden exaflop (10¹⁸ plovoucích desetinných čísel za sekundu), se spoléhají na konvergenci pokročilých technologií k dosažení bezprecedentního výkonu, efektivity a škálovatelnosti. Jednou ze základních technologií je heterogenní výpočet, který integruje tradiční CPU s akcelerátory, jako jsou GPU nebo specializované AI čipy. Tento přístup umožňuje paralelní zpracování masivních datových sad a složitých simulací, jak je vidět v systémech, jako je Summit v Oak Ridge Leadership Computing Facility a superpočítač Frontier.

Další klíčovou technologií jsou pokročilé interkonekce. Sítě s vysokou šířkou pásma a nízkou latencí, jako je InfiniBand a vlastní topologie, usnadňují rychlý přesun dat mezi miliony výpočetních prvků, čímž minimalizují zúžení a podporují efektivní škálování. Inovace paměťových hierarchií, včetně paměti s vysokou šířkou pásma (HBM) a nevolatilní paměti, dále zvyšují rychlosti přístupu k datům a energetickou efektivitu.

Energetická efektivita je prioritní otázkou na úrovni exascale. Architektury vědomé spotřeby energie, dynamické řízení napětí a frekvence a pokročilé chladicí řešení jsou zásadní pro udržení spotřeby energie v rozumných mezích. Inovace v softwaru, jako jsou nové programovací modely a knihovny připravené na exascale, jsou rovněž klíčové pro využití plného potenciálu těchto systémů. Iniciativy, jako je Projekt výpočetního exascale Ministerstva energetiky USA, řídí vývoj škálovatelných algoritmů a softwarových ekosystémů přizpůsobených architekturám exascale.

Kolektivně tyto technologie umožňují systémům exascale řešit velké výzvy v oblasti vědy, inženýrství a umělé inteligence, posouvají hranice toho, co je výpočetně možné.

Hlavní projekty exascale a globální iniciativy

Globální závod k výpočtům exascale podnítil významné investice a spolupráce mezi předními národy, z nichž každý usiluje o dosažení průlomů ve vědeckých objevech, národní bezpečnosti a průmyslových inovacích. Spojené státy, prostřednictvím Projektu výpočetního exascale (ECP) vedeného Ministerstvem energetiky USA, vedly vývoj systémů exascale, jako jsou Summit a Frontier v Oak Ridge National Laboratory. Frontier, spuštěný v roce 2022, se stal prvním oficiálně uznaným exascale superpočítačem na světě, překračujícím výkon jednoho exaflopu a umožňujícím bezprecedentní simulace v modelování klimatu, vědě o materiálech a umělé inteligenci.

Čína také učinila pozoruhodné pokroky, přičemž systémy jako Sunway OceanLight a Tianhe-3 údajně dosáhly výkonu exascale, ačkoli podrobnosti zůstávají méně veřejné z důvodů národní bezpečnosti. EuroHPC Joint Undertaking Evropské unie koordinuje panevropské úsilí, financování projektů, jako je LUMI ve Finsku a Leonardo v Itálii, s cílem podpořit digitální suverenitu a podporovat výzkum mezi členskými státy.

Japonský superpočítač Fugaku, vyvinutý RIKEN a Fujitsu, také hrál klíčovou roli, historicky patřícím mezi nejrychlejší na světě a přispívajícím k výzkumu COVID-19 a prevenci katastrof. Tyto hlavní projekty exascale nejen posouvají hranice výpočetního výkonu, ale také podporují mezinárodní spolupráci, rozvoj pracovních sil a pokrok v ekosystémech otevřeného zdroje softwaru a hardwaru.

Vědecké a průmyslové aplikace

Výpočet exascale, charakterizovaný systémy schopnými vykonávat alespoň jeden exaflop (10¹⁸ plovoucích desetinných čísel za sekundu), revolucionalizuje jak vědecký výzkum, tak průmyslovou inovaci. Vědecké oblasti, systémy exascale umožňují bezprecedentní simulace a analýzy dat. Například klimatologové nyní mohou modelovat globální povětrnostní vzory na kilometrovém měřítku, čímž zlepšují předpovědi extrémních událostí a dlouhodobé změny klimatu. V oblasti biologických věd urychluje výpočet exascale objevování léků simulací složitých biomolekulárních interakcí a analýzou obrovských genomových datových sad, jak ukazuje projekty podporované Úřadem vědy Ministerstva energetiky USA.

V průmyslu transformuje výpočet exascale sektory jako letectví, automobilku a energetiku. Výrobci využívají exascale simulace k optimalizaci návrhů, snižování nákladů na prototypování a zvyšování bezpečnosti výrobků. Například automobilky používají vysoce věrné simulace nárazů a aerodynamické modelování k vývoji bezpečnějších a efektivnějších vozidel. V energetickém odvětví usnadňují systémy exascale zkoumání nových materiálů pro baterie a solární články a zlepšují přesnost podzemních modelů pro průzkum ropy a zemního plynu, jak zdůrazňuje Projekt výpočetního exascale.

Kromě toho podporuje výpočet exascale také umělou inteligenci a strojové učení na úrovních, které byly dříve nedosažitelné, a umožňuje analýzu dat a rozhodování v reálném čase v oblastech od financí po zdravotní péči. Integrace schopností exascale do průmyslových pracovních postupů by měla vést k inovacím, zkrácení doby uvádění na trh a udržení globální konkurenceschopnosti, jak zdůrazňuje EuroHPC Joint Undertaking.

Výzvy při dosažení exascale výkonu

Dosažení výkonu exascale – definovaného jako výpočetní systémy schopné vykonávat alespoň jeden exaflop, nebo miliardu miliard (10¹⁸) výpočtů za sekundu – čelí celé řadě složitých výzev, které se týkají hardwaru, softwaru a spotřeby energie. Jednou z hlavních překážek je samotné měřítko paralelismu, které je vyžadováno. Systémy exascale musí koordinovat miliony procesorových jader, což vyžaduje inovace v interkonektivních technologiích a paměťových architekturách, aby minimalizovaly latenci a maximalizovaly propustnost. Tento úroveň paralelismu také zhoršuje riziko hardwarových poruch, což vyžaduje robustní strategie odolnosti a tolerance vůči chybám pro zajištění spolehlivosti systému během delších provozních period.

Energetická efektivita je další klíčová otázka. Bez významných vylepšení v řízení energie by systémy exascale mohly vyžadovat stovky megawattů, což by je činilo nepraktickými pro provoz. Výzkumné úsilí se zaměřuje na vývoj energeticky efektivních procesorů, pokročilých chladicích technik a dynamického řízení energie, aby byla spotřeba energie udržována v rozumných mezích. Kromě toho je složitost programování systémů exascale hlavní překážkou. Existující software a algoritmy často nemohou efektivně škálovat na úrovně exascale, což vede k vývoji nových programovacích modelů, knihoven a nástrojů, které mohou využít masivní paralelismus při zachování přenositelnosti a snadnosti použití.

Pohyb a ukládání dat představují také významné výzvy. Objem dat generovaných a zpracovávaných na úrovni exascale je obrovský, což vyžaduje řešení pro ukládání s vysokou šířkou pásma a nízkou latencí a efektivní vstup/výstup subsystémy. Řešení těchto mnohostranných výzev je cílem koordinovaných mezinárodních úsilí, jako je Úřad vědy Ministerstva energetiky USA a EuroHPC Joint Undertaking, které řídí výzkum a vývoj směrem k praktickému výpočtu exascale.

Dopad na umělou inteligenci a velká data

Výpočet exascale má potenciál revolucionalizovat oblasti umělé inteligence (AI) a analýzy velkých dat tím, že poskytuje bezprecedentní výpočetní výkon a šířku pásma paměti. Schopnost vykonávat více než jeden exaflop (10¹⁸ plovoucích desetinných čísel za sekundu) umožňuje výzkumníkům a organizacím trénovat větší a složitější AI modely a zpracovávat obrovské datové sady s větší rychlostí a přesností. Tento skok ve výkonu je zvláště významný pro hluboké učení, kde se velikosti modelů a datové požadavky exponenciálně zvyšují. Systémy exascale mohou urychlit trénink neuronových sítí, usnadnit analýzu dat v reálném čase a umožnit zkoumání nových Architekturalních AI, které byly dříve výpočetně prohibitivní.

Ve velké datové analýze umožňuje výpočet exascale integraci a analýzu různorodých, objemných datových sad ze zdrojů jako genomika, modelování klimatu a sociální média. Tato schopnost podporuje přesnější prediktivní modelování, rozpoznávání vzorů a procesy rozhodování. Například zdroje exascale jsou využívány k urychlení výzkumu v oblasti personalizované medicíny, kde jsou obrovské genomové datové sady analyzovány k identifikaci znaků nemocí a přizpůsobování léčby jednotlivým pacientům. Podobně v oblasti klimatické vědy umožňuje výpočet exascale simulaci složitých systémů Země při vyšších rozlišeních, čímž zlepšuje přesnost klimatických předpovědí.

Synergie mezi výpočtem exascale, AI a velkými daty je aktivně podporována národními laboratořemi a výzkumnými institucemi po celém světě. Iniciativy, jako je Projekt výpočetního exascale Ministerstva energetiky USA a EuroHPC Joint Undertaking, jsou v čele vývoje infrastruktury exascale a softwarových ekosystémů na podporu těchto transformačních aplikací.

Otázky energetické efektivity a udržitelnosti

Systémy výpočetního exascale, schopné vykonávat alespoň jeden exaflop (10¹⁸ plovoucích desetinných čísel za sekundu), představují značné výzvy v oblasti energetické efektivity a udržitelnosti. Jak se zvyšuje výpočetní výkon, zvyšuje se i poptávka po elektrické energii, přičemž rané projekce systémů exascale odhadují požadavky na energii v rozmezí 20–30 megawattů – což se rovná spotřebě malé obce. Tato úroveň využití energie nejen zvyšuje provozní náklady, ale také vyvolává environmentální obavy kvůli souvisejícímu uhlíkovému otisku.

Aby se těmto otázkám čelilo, exascale iniciativy upřednostnily vývoj energeticky efektivního hardwaru a softwaru. Inovace zahrnují pokročilé architektury procesorů, jako jsou nízkoservisové CPU a GPU, a integraci specializovaných akcelerátorů navržených tak, aby maximalizovaly výkon na watt. Dále se implementují dynamické řízení spotřeby, jako je adaptivní řízení napětí a přidělování zdrojů vědomé pracovní zátěže, aby se optimalizovalo využití energie v reálném čase. Na straně softwaru se vyvíjejí algoritmy a strategie plánování vědomé energie, které minimalizují zbytečné výpočty a pohyb dat, které jsou hlavními přispěvateli k spotřebě energie.

Úsilí o udržitelnost se také vztahuje na fyzickou infrastrukturu zařízení exascale. Efektivní chladicí systémy, využívání odpadního tepla a používání obnovitelných zdrojů energie se stále více zavádí k minimalizaci dopadů těchto superpočítačů na životní prostředí. Například Oak Ridge National Laboratory a Los Alamos National Laboratory implementovaly pokročilé systémy řízení chlazení a energie ve svých exascale projektech. Jak se výpočet exascale stává rozšířenějším, bude pokračující inovace v oblasti energetické efektivity a udržitelnosti klíčová k zajištění toho, že tyto mocné systémy zůstanou ekonomicky i ekologicky životaschopné.

Budoucí výhled: Za exascale

Jak se systémy výpočtu exascale dostávají do provozu, zaměření na výzkum a vývoj vysoce výkonného výpočtu (HPC) se již přesouvá k post-exascale éře, často označované jako „za exascale“ nebo zettascale výpočty. Tato následující hranice usiluje o dosažení výpočetních schopností na úrovni jednoho zettaFLOP (10²¹ plovoucích desetinných čísel za sekundu), což je tisíckrát více než exascale. Přechod na zettascale bude vyžadovat transformační pokroky v hardwarových architekturách, energetické efektivitě, pohybu dat a softwarových ekosystémech.

Jednou z hlavních výzev je spotřeba energie. Současné systémy exascale již spotřebovávají desítky megawattů; přechod na zettascale s existujícími technologiemi by byl neudržitelný. Inovace v nízkoservisových procesorech, pokročilých technikách chlazení a nových materiálech, jako jsou kvantové a neuromorfní komponenty, jsou zkoumány k řešení těchto problémů. Kromě toho stále se zvyšující složitost a objem dat generovaných vědeckými simulacemi a pracovními zátěžemi umělé inteligence (AI) vyžádá průlomové pokroky v paměťových hierarchiích, řešeních pro ukládání a technologiích interkonekce.

Software a programovací modely se také musí vyvinout, aby využily masivní paralelismus a heterogenitu očekávanou v systémech post-exascale. Pracuje se na vývoji odolnějších, škálovatelnějších a inteligentnějších softwarových rámců, které mohou přizpůsobit dynamickým hardwarovým prostředím a podporovat vznikající aplikace v oblasti AI, modelování klimatu a precizní medicíny. Mezinárodní spolupráce a iniciativy, jako jsou ty, které vedou Úřad pro vědu Ministerstva energetiky USA a EuroHPC Joint Undertaking, jsou zásadní pro vývoj výzkumu a infrastruktury potřebné pro éru zettascale.

Nakonec, cesta za exascale slibuje odhalení bezprecedentních vědeckých objevů a technologických inovací, ale vyžaduje koordinované pokroky napříč celou hromadou výpočetního zpracování.

Zdroje a reference

• Evropské společenství pro vysoce výkonné výpočty
• RIKEN Centrum pro výpočetní vědu
• superpočítač Frontier
• LUMI
• Los Alamos National Laboratory