Ekzaaskaalne arvutamine selgitatud: Kuidas järgmise põlvkonna superarvutid muudavad teadust, tööstust ja innovatsiooni. Avasta tehnoloogiad ja mõjud, mis on seotud ekzaaskaalale jõudmise võidujooksuga.

• Sissejuhatus ekzaaskaalne arvutamine
• Ekzaaskaalne määratlemine: Mis eristab seda?
• Peamised tehnoloogiad, mis toetavad ekzaaskaalne süsteeme
• Peamised ekzaaskaalne projektid ja globaalsed algatused
• Teaduslikud ja tööstuslikud rakendused
• Väljakutsed ekzaaskaalne jõudluse saavutamisel
• Mõju tehisintellektile ja suurandmetele
• Energiatehnika efektiivsus ja jätkusuutlikkuse muredega seotud
• Tuleviku vaade: kaugemal ekzaaskaalast
• Allikad ja viidatud allikad

Sissejuhatus ekzaaskaalne arvutamine

Ekzaaskaalne arvutamine esindab transformatiivset hüpet kõrgefektiivses arvutamises (HPC), mida määratletakse süsteemide poolt, mis on võimelised sooritama vähemalt ühte eksaflopa, ehk ühe miljardi miljardi (10¹⁸) arvutust sekundis. See enneolematult suur arvutusvõimsus võimaldab teadlastel tegeleda keeruliste teaduslike, inseneri- ja andmeanalüüsi probleemidega, mis olid varem võimatuks peetud. Oodatakse, et ekzaaskaalne süsteem muudab selliseid valdkondi nagu kliimamudeldamine, genoomika, materjalitehnika ja tehisintellekt, pakkudes võimet simuleerida, analüüsida ja ennustada nähtusi skaaladel ja resolutsiooniga, mis pole kunagi varem olnud võimalikud.

Teekond ekzaaskaalne arvutamise suunas on nõudnud märkimisväärseid edusamme riistvara arhitektuuris, tarkvara arenduses ja energiatõhususes. Ekzaaskaalne jõudluse saavutamine hõlmab paralleelsuse, mäluliidese, andmeedastuse ja süsteemi töökindluse seotud probleemide ületamist. Need süsteemid integreerivad tavaliselt miljoneid töötlemise protsessoreid ja kasutavad uuenduslikke tehnoloogiaid, nagu heterogeensed arvutused, täiustatud ühendused ja uuenduslikud mäluhierarhiad. Ekzaaskaalne arvutamine on globaalne ettevõtmine, mille peamised algatused on juhtinud organisatsioonid, nagu USA Energiaministeerium, Euroopa kõrghinnatud arvutite ühine ettevõtmine ja RIKEN arvutiteaduse keskus Jaapanis.

Kuna ekzaaskaalne süsteemid saavad tegevusse, oodatakse, et need edendavad innovatsiooni teaduslikes valdkondades, toetavad riigikaitset ja kiirendavad uute tehnoloogiate arendamist. Ekzaaskaalne arvutamine mõjutab ka teadust, tööstuse, tervishoiu ja laiemalt ühiskonda, võimaldades andmesuuniseid avastusi ja lahendusi mõnedele maailma kõige pakilisematele probleemidele.

Ekzaaskaalne määratlemine: Mis eristab seda?

Ekzaaskaalne arvutamine esindab transformatiivset hüpet arvutusvõimsuses, mida määratletakse süsteemide poolt, mis on võimelised sooritama vähemalt ühte eksaflopa, ehk ühe miljardi miljardi (10¹⁸) arvutust sekundis. See künnis tähistab tuhat korda suuremat kasvu võrreldes petaskaalasüsteemidega, muutes põhjalikult teaduslikku uurimistööd, inseneritööd ja andmeanalüüsi maastikku. Mis eristab ekzaaskaalat, pole pelgalt selle toore kiirus, vaid innovatsioonide konvergents riistvara arhitektuuris, energiatõhususes ja tarkvara skaleeritavuses, mis on vajalik sellise jõudluse saavutamiseks. Ekzaaskaalne süsteem peab tõhusalt koordineerima miljoneid protsessorituumasid, haldama tohutuid mäluhierarhiaid ja käsitlema enneolematut andmeedastust, kõik samal ajal hallates hallatavat energiatarbimist – tavaliselt sihitud 20-30 megavati, mis on omaette märkimisväärne inseneri väljakutse.

Teine eristav omadus on võime tegeleda probleemidega, mille mõõde ja keerukus on olnud varem kättesaamatud. Ekzaaskaalne arvutamine võimaldab kõrgkvaliteedilisi simuleerimisi valdkondades, nagu kliimamudeldamine, genoomika, materjalitehnika ja tehisintellekt, kus andmete tohutu maht ja detailitunne nõuavad arvutusressursse, mis ulatuvad oluliselt üle eelmiste põlvkondade. Ekzaaskaalne süsteemide arendamine edendab ka edusamme programmeerimismudelites, algoritmides ja süsteemitarkvaras, edendades uusi tööriista ja teadmiste ökosüsteeme. USA Energiaministeeriumi teadusosakond ja Euroopa Liidu EuroHPC Ühine Ettevõtmine on üks juhtivaid organisatsioone, mis edendavad ekzaaskaalat algatusi, rõhutades selle tehnoloogilise verstapihu globaalset tähtsust ja koostöölaadi.

Peamised tehnoloogiad, mis toetavad ekzaaskaalne süsteeme

Ekzaaskaalne arvutamise süsteemid, mis on võimelised sooritama vähemalt ühte eksaflopa (10¹⁸ ujuvat punkti operatsiooni sekundis), tuginevad arenenud tehnoloogiate koondumisele, et saavutada enneolematu jõudlus, efektiivsus ja skaleeritavus. Üks põhi tehnoloogiatest on heterogeensed arvutused, mis integreerivad traditsioonilisi CPU-sid koos kiirenditega, nagu GPU-d või spetsialiseeritud AI kiibid. See lähenemine võimaldab paralleelset töötlemist tohutute andmehulkade ja keeruliste simuleerimistena, nagu on nähtud süsteemides, nagu Oak Ridge Leadership Computing Facility’s Summit ja Frontier Supercomputer.

Teine oluline tehnoloogia on täiendavad ühendused. Kõrge ribalaiuse ja madala latentsusajaga võrgud nagu InfiniBand ja kohandatud topoloogiad soodustavad kiiret andmeedastust miljonite töötlemise elementide vahel, minimeerides kitsaskohtasid ja toetades tõhusat skaleerimist. Mäluhierarhia uuendused, sealhulgas kõrge ribalaiuse mälu (HBM) ja mitte-volatile mälud, suurendavad veelgi andmejuurdepääsu kiirus ja energiatõhusust.

Energiatõhusus on ekzaaskaalas tasemel esimene oluline mure. Energiakasutuse arvestavad arhitektuurid, dünaamiline pinget ja sageduse skaleerimine ning täiustatud jahutussüsteemid on hädavajalikud, et hoida energiatarbimist praktilistes piirides. Tarkvarainnovatsioonid, nagu uued programmeerimismudelid ja ekzaaskaalaga sobivad teegid, on samuti olulised, et kasutada nende süsteemide kogu potentsiaali. Algatused nagu USA Energiaministeeriumi ekzaaskaalase arvutamise projekt edendavad skaleeritavate algoritmide ja tarkvara ökosüsteemide arendamist, mis on kohandatud ekzaaskaalale arhitektuuridele.

Koos need tehnoloogiad võimaldavad ekzaaskaalne süsteemidel lahendada suuri väljakutseid teaduses, inseneritehnikas ja tehisintellektis, laiendades seda, mis on arvutuslikult võimalik.

Peamised ekzaaskaalne projektid ja globaalsed algatused

Globaalne võidujooks ekzaaskaalne arvutamises on tõuganud olulisi investeeringuid ja koostööd juhtivate riikide vahel, mille eesmärk on saavutada läbimurdeid teaduslikus avastamises, riigikaitses ja tööstuslikus innovatsioonis. Ameerika Ühendriigid, läbi USA Energiaministeeriumi juhtimisel ekzaaskaalase arvutamise projekti (ECP), on juhtinud ekzaaskaalne süsteemide, nagu Summit ja Frontier, arendamist Oak Ridge’i Riiklikus Laboratooriumis. Frontier, mis käivitati 2022. aastal, sai maailma esimeseks ametlikult tunnustatud ekzaaskaalne superarvuti, ületades ühe eksaflopa jõudluse ja võimaldades enneolematu simuleerimist kliimamudeldamises, materjaliteaduses ja tehisintellektis.

Hiina on samuti teinud märkimisväärseid edusamme, süsteemidega nagu Sunway OceanLight ja Tianhe-3, mis väidetavalt saavutavad ekzaaskaalne jõudluse, kuigi üksikasjad jäävad riikliku julgeoleku kaalutluste tõttu vähemavalikuks. Euroopa Liidu EuroHPC Ühine Ettevõtmine koordineerib paneuroopa jõupingutusi, rahastades projekte, nagu LUMI Soomes ja Leonardo Itaalias, eesmärgiga edendada digitaalset suveräänsust ja toetada uurimistööd liikmesriikides.

Jaapani Fugaku superarvuti, mille on välja töötanud RIKEN ja Fujitsu, on samuti mänginud olulist rolli, olles üks maailma kiiremaid ja andes panuse COVID-19 uurimisse ja katastroofide ennetamisse. Need peamised ekzaaskaalne projektid mitte ainult ei suru arvutusvõimsuse piire, vaid toetavad ka rahvusvahelist koostööd, tööjõu arendamist ja avatud lähtekoodiga tarkvara ja riistvara ökosüsteemide edendamist.

Teaduslikud ja tööstuslikud rakendused

Ekzaaskaalne arvutamine, mida iseloomustavad süsteemid, mis on võimelised sooritama vähemalt ühte eksaflopa (10¹⁸ ujuvat punkti operatsiooni sekundis), muudab nii teaduslikku uurimistööd kui ka tööstuslikku innovatsiooni. Teaduslikes valdkondades võimaldavad ekzaaskaalne süsteemid enneolematu simuleerimise ja andmeanalüüsi. Näiteks saavad kliimaarstid nüüd mudeldada globaalset ilmavaatluse mustreid kilomeetritaseme resolutsiooniga, parandades ekstreemsete sündmuste ennustusi ja pikaajalist kliimamuutust. Eluteadustes kiirendab ekzaaskaalne arvutamine ravimite avastamist, simuleerides keerulisi biomolekulaarsed interaktsioone ja analüüsides tohutut geneetilist andmehulka, nagu on tõestatud USA Energiaministeeriumi teadusosakonna toetatud projektide puhul.

Tööstuses muudab ekzaaskaalne arvutamine selliseid valdkondi nagu kosmosetehnika, autotööstus ja energia. Tootjad kasutavad ekzaaskaalase simuleerimise tehnikaid, et optimeerida disainilahendusi, vähendada prototüüpimise kulusid ja suurendada toote ohutust. Näiteks kasutavad autotööstuse ettevõtted kõrgkvaliteetseid kokkupõrkesimulaatoreid ja aerodünaamilisi modelleerimistehnikaid, et arendada ohutumaid ja efektiivsemaid sõidukeid. Energiasektoris soodustab ekzaaskaalne süsteem uute materjalide uurimist akude ja päikesepaneelide jaoks ning parendab alamsüsteemide mudelite täpsust nafta ja gaasi uurimises, nagu on esile tõstetud ekzaaskaalase arvutamise projekti poolt.

Lisaks toetab ekzaaskaalne arvutamine tehisintellekti ja masinõpet skaaladel, mis olid varem kättesaamatud, võimaldades reaalajas analüüsi ja otsuste tegemist valdkondades, mis ulatuvad rahandusest kuni tervishoiuni. Ekzaaskaalsete võimete integreerimine tööstuslikes töövoogudes peaks edendama innovatsiooni, lühendama turule toomise aega ja säilitama globaalse konkurentsivõime, nagu rõhutab Euroopa kõrghinnatud arvutite ühine ettevõtmine.

Väljakutsed ekzaaskaalne jõudluse saavutamisel

Ekzaaskaalne jõudluse saavutamine – mida määratletakse kui arvutussüsteemide võime sooritada vähemalt ühte eksaflopa ehk ühe miljardi miljardi (10¹⁸) arvutust sekundis – esitab hulga tõsiseid väljakutseid, mis ulatuvad riistvara, tarkvara ja energiatarbimise kaudu. Üks peamine takistus on paralleelsuse tohutu ulatus. Ekzaaskaalne süsteem peab koordineerima miljoneid protsessorituumasid, nõudes uuendusi ühendustehnoloogiate ja mäluarhitektuuride osas, et minimeerida latentsust ja maksimeerida läbilaskvust. See paralleelsuse tase suurendab également riistvara rikete riski, nõudmisel tugevaid vigade tolerantsi ja vastupidavuse strateegiaid, et tagada süsteemi töökindlus pikemate tööperioodide jooksul.

Energiatõhusus on samuti kriitiline mure. Ilma märkimisväärsete arenguteta energiavalitsemise osas võivad ekzaaskaalne süsteemid nõuda sadu megavatte, muutes nende toimimise ebapraktiliseks. Uuringud keskenduvad energiatõhusate protsessorite, täiustatud jahutustehnikate ja dünaamilise võimsuse halduse arendamisele, et hoida energiatarbimist mõistlikul tasemel. Lisaks on ekzaaskaalne süsteemide programmeerimise keerukus suur takistus. Olemasolevad tarkvara ja algoritmid ei suuda sageli efektiivselt ekzaaskaalas tasemeni skaleeruda, kutsudes esile uute programmeerimismudelite, teekide ja tööriistade arendamist, mis suudavad ära kasutada tohutut paralleelsust, samal ajal säilitades ühilduvuse ja lihtsuse.

Andme edastamine ja salvestamine esitab samuti märkimisväärseid väljakutseid. Ekzaaskaalas genereeritud ja töödeldud andmete maht on tohutu, nõudes kõrge ribalaiuse, madala latentsusajaga salvestuslahendusi ja tõhusaid sisendi/väljundi alamsüsteeme. Nende mitme tahuliste väljakutsete lahendamine on USA Energiaministeeriumi teadusosakonna ja Euroopa kõrghinnatud arvutite ühine ettevõtmine koordineeritud rahvusvaheliste jõupingutuste keskmes, mis suunavad teadus- ja arendustegevust praktilise ekzaaskaalase arvutamise suunas.

Mõju tehisintellektile ja suurandmetele

Ekzaaskaalne arvutamine on valmis revolutsioonima tehisintellekti (AI) ja suurandmete analüüsi valdkondi, pakkudes enneolematut arvutusvõimsust ja mäluliidese ribalaiuseid. Võime teostada rohkem kui üks eksaflop (10¹⁸ ujuvat punkti operatsiooni sekundis) võimaldab teadlastel ja organisatsioonidel koolitada suuremaid ja keerukamaid AI mudeleid ning töödelda tohutu andmehulkadega kiiremini ja täpsemalt. See jõudluse hüpe on eriti oluline süvaõppe jaoks, kus mudeli suurused ja andmete nõudmised on kasvanud eksponentsiaalselt. Ekzaaskaalne süsteemid suudavad kiirendada närvivõrkude koolitamist, hõlbustada reaalajas andmeanalüüsi ja võimaldada uute AI arhitektuuride uurimist, mis olid varem arvutuslikult nõudlikud.

Suurandmete analüüsis võimaldab ekzaaskaalne arvutamine mitmekesiste, suure mahuga andmestike integreerimist ja analüüsimist, mis on saadud allikatest nagu genoomika, kliimamudeldamine ja sotsiaalmeedia. See võime toetab täpsemaid ennustavaid modelleerimise, mustri tundmise ja otsuste tegemise protsesse. Näiteks kasutatakse ekzaaskaalase ressursse isikustatud meditsiini uurimise edendamiseks, kus tohutu geneetiliste andmete kogumikke analüüsitakse, et tuvastada haiguse markerid ja kohandada ravimeid üksikute patsientide vajadustele. Samuti teeb kliimaga seonduv ekzaaskaalne arvutamine võimalikuks keeruliste Maa süsteemide simuleerimise kõrgema resolutsiooniga, parandades kliimaennustuste täpsust.

Ekzaaskaalase arvutamise, AI ja suurandmete vahelise sünergia on aktiivselt edendavad riiklikud laboratooriumid ja teadusasutused üle kogu maailma. Algatused, nagu USA Energiaministeeriumi ekzaaskaalase arvutamise projekt ja Euroopa kõrghinnatud arvutite ühine ettevõtmine, on esirinnas ekzaaskaalaset infrastruktuuri ja tarkvara ökosüsteemide arendamisel nende transformatiivsete rakenduste toetamiseks.

Energiatehnika efektiivsus ja jätkusuutlikkuse muredega seotud

Ekzaaskaalne arvutamise süsteemid, mis on võimelised sooritama vähemalt ühte eksaflopa (10¹⁸ ujuvat punkti operatsiooni sekundis), esitlevad energiatehnika efektiivsuse ja jätkusuutlikkuse osas märkimisväärseid väljakutseid. Arvutusvõimsuse suurenedes kasvab ka nõudlus elektrienergia järele, kus varajaste ekzaaskaalaste süsteemide prognoosid hindavad energia nõudeid vahemikus 20–30 megavati – võrreldav väikese linna energiatarbimisega. See energiatase mitte ainult ei tõsta toimimiskulusid, vaid toob endaga kaasa ka keskkonnaalaseid probleeme, mis on seotud sellega kaasneva süsiniku jalajäljega.

Nende probleemide lahendamiseks on ekzaaskaalased algatused andnud prioriteedi energiatõhusate riistvarade ja tarkvara arendamisele. Innovatsioonid hõlmavad arenenud protsessorite arhitektuuri, nagu madala energiatarbimisega CPU-d ja GPU-d, samuti spetsialiseeritud kiirendite integreerimist, mis on suunatud maksimaalse jõudluse saavutamisele vatiga. Lisaks rakendatakse dünaamilisi võimsuse haldustehnikaid, nagu kohanduv pingehõrendus ja töökoormusest teadlik ressurside jaotamine, et optimeerida energia kasutamist reaalajas. Tarkvara poolel arendatakse energiatöökohaseid algoritme ja ajakava strateegiaid, et minimeerida mittevajalike arvutuste ja andmeedastuse põhjustatud energiatarbimist, mis on suured energia tarbimise allikad.

Jätkusuutlikkuse jõupingutused ulatuvad ka ekzaaskaalaste rajatiste füüsilise infrastruktuuri. Tõhus jahutussüsteem, jäätme soojustuse taaskasutamine ja taastuvenergia allikate kasutamine on üha rohkem kasutusele võtmas keskkonnaalaste mõjude vähendamiseks nende superarvutite osas. Näiteks on Oak Ridge’i Riiklik Laboratoorium ja Los Alamosi Riiklik Laboratoorium mõlemad rakendanud oma ekzaaskaalas projektides arenenud jahutuse ja energiatehnika halduse süsteeme. Kuna ekzaaskaalne arvutamine muutub üha laiemalt kasutatavaks, on jätkuv innovatsioon energiatõhususe ja jätkusuutlikkuse valdkonnas hädavajalik, et tagada nende võimsate süsteemide majanduslik ja keskkonnasõbralik kasu.

Tuleviku vaade: kaugemal ekzaaskaalast

Kuna ekzaaskaalne arvutamise süsteemid käivituvad, on kõrgefektiivse arvutamise (HPC) teadus- ja arendustegevuse fookus juba nihkunud post-ekzaaskaalase ajastu suunas, mida sageli nimetatakse “kaugemal ekzaaskaalast” või zettaskaalase arvutamiseks. See järgmine piir püüab saavutada arvutusvõimekust, mis on suurusjärgus üks zettaFLOP (10²¹ ujuvat punkti operatsiooni sekundis), mis on tuhat korda suurem kui ekzaaskaal. Üleminek zettaskaalale nõuab transformatiivseid saavutusi riistvara arhitektuurides, energiatõhususes, andmeedastuses ja tarkvara ökosüsteemides.

Üks peamisi väljakutseid on energiatarbimine. Praegused ekzaaskaalased süsteemid tarbivad juba kümneid megavatte; zettaskaalale skaleerides olemasolevate tehnoloogiate kasutamine oleks jätkusuutmatu. Uuendusi madala energia tarbimisega protsessorite, arenenud jahutustehnikate ja uute materjalide, nagu kvant ja neuromorfilised komponendid, uuritakse, et neid küsimusi lahendada. Lisaks vajab teaduslike simulatsioonide ja tehisintellekti (AI) töökoormate genereeritud andmete suuruse ja keerukuse pidev suurenemine läbimurdeid mäluhierarhiates, salvestuslahendustes ja ühendustehnoloogiates.

Tarkvara ja programmeerimismudelid peavad samuti arenema, et kasutada ära tohutut paralleelsust ja heterogeensust, mida oodatakse post-ekzaaskaalah süsteemides. Jätkuvad jõupingutused, et arendada rohkem vastupidavaid, skaleeritavaid ja intelligentse tarkvara raamistikus, mis võivad kohanduda dünaamiliste riistvara keskkondadega ja toetada uusi rakendusi AI, kliimamudeldamine ja täppismeditsiinis. Rahvusvahelised koostöö- ja algatused, nagu need, mida juhib USA Energiaministeeriumi teadusosakond ja Euroopa kõrghinnatud arvutite ühine ettevõtmine, on olulised, et edendada teadus- ja infrastruktuuri uurimistööd zettaskaalase ajastu jaoks.

Lõppkokkuvõttes lubab teekond kaugemal ekzaaskaalast avada enneolematud teaduslikud avastused ja tehnoloogilised uuendused, kuid see nõuab koordineeritud edusamme kogu arvutustehnoloogia valdkonnas.

Allikad ja viidatud allikad

• Euroopa kõrghinnatud arvutite ühine ettevõtmine
• RIKEN arvutiteaduse keskus
• Frontier Supercomputer
• LUMI
• Los Alamosi Riiklik Laboratoorium