Exascale-laskennan selitys: Miten seuraavan sukupolven supertietokoneet muuttavat tiedettä, teollisuutta ja innovaatiota. Tutustu eksaskaalan suorituskyvyn kiihdytysteknologioihin ja vaikutuksiin.

• Johdanto eksaskaalalaskentaan
• Eksaskaalan määrittäminen: Mikä erottaa sen muista?
• Avainteknologiat eksaskaalajärjestelmien taustalla
• Merkittävät eksaskaalahankkeet ja globaalit aloitteet
• Tieteelliset ja teolliset sovellukset
• Haasteet eksaskaalasuorituskyvyn saavuttamisessa
• Vaikutus tekoälyyn ja big dataan
• Energiatehokkuus ja kestävyysongelmat
• Tulevaisuuden näkymät: Yli eksaskaalan
• Lähteet ja viitteet

Johdanto eksaskaalalaskentaan

Eksaskaalalaskenta edustaa mullistavaa hyppäystä korkean suorituskyvyn laskennassa (HPC), ja se määritellään järjestelmiksi, jotka pystyvät suorittamaan vähintään yhden eksaflopin, eli miljardin miljardin (10¹⁸) laskentaa sekunnissa. Tämä ennennäkemätön laskentateho mahdollistaa tutkijoiden käsitellä monimutkaisempia tieteellisiä, insinööritieteellisiä ja datan analysointiongelmia, jotka olivat aiemmin mahdottomia. Eksaskaalajärjestelmien odotetaan mullistavan aloja, kuten ilmastonmallinnus, genetiikka, materiaalitiede ja tekoäly tarjoamalla kyvyn simuloida, analysoida ja ennustaa ilmiöitä skaaloilla ja tarkkuuksilla, joita ei ole aiemmin ollut mahdollista saavuttaa.

Matka kohti eksaskaalalaskentaa on vaatinut merkittäviä edistysaskeleita laitteistoinfrastruktuurissa, ohjelmistokehityksessä ja energiatehokkuudessa. Eksaskaalasuorituskyvyn saavuttaminen vaatii haasteiden voittamista, jotka liittyvät rinnakkaisuuteen, muistin kaistanleveyteen, datasiirtoon ja järjestelmän luotettavuuteen. Nämä järjestelmät yhdistävät tyypillisesti miljoonia prosessoriytimiä ja hyödyntävät innovatiivisia teknologioita, kuten heterogeenistä laskentaa, kehittyneitä väyläratkaisuja ja uusia muistihierarkioita. Eksaskaalalaskennan kehitys on globaali pyrkimys, johon osallistuu merkittäviä aloitteita, joita johtavat esimerkiksi Yhdysvaltain energiaministeriö, Euroopan korkean suorituskyvyn laskennan yhteisyritys sekä RIKEN-tietojenkäsittelykeskus Japanissa.

Kun eksaskaalajärjestelmät otetaan käyttöön, niiden odotetaan ajavan innovaatioita tieteellisissä aloissa, tukevan kansallista turvallisuutta ja nopeuttavan uusien teknologioiden kehitystä. Eksaskaalalaskennan vaikutus ulottuu tutkimuksen ulkopuolelle, vaikuttaen teollisuuteen, terveydenhuoltoon ja yhteiskuntaan laajasti mahdollistamalla datalähtöiset löydökset ja ratkaisut joihinkin maailman kiireellisimmistä haasteista.

Eksaskaalan määrittäminen: Mikä erottaa sen muista?

Eksaskaalalaskenta edustaa mullistavaa hyppäystä laskentatehossa, ja se määritellään järjestelmiksi, jotka kykenevät suorittamaan vähintään yhden eksaflopin eli miljardin miljardin (10¹⁸) laskentaa sekunnissa. Tämä kynnys merkitsee tuhatkertaista nousua petaskaalajärjestelmiin verrattuna, mikä muuttaa perustavanlaatuisesti tieteellisen tutkimuksen, insinööritieteiden ja datan analysoinnin kenttää. Mikä erottaa eksaskaalan, ei ole vain sen raakanopeus, vaan innovaatioiden yhteensopivuus laitteistoinfrastruktuurissa, energiatehokkuudessa ja ohjelmistojen skaalautuvuudessa, joka vaaditaan tällaisen suorituskyvyn saavuttamiseksi. Eksaskaalajärjestelmien on tehokkaasti koordinoitava miljoonia prosessoriytimiä, hallittava valtavia muistihierarkioita ja käsiteltävä ennennäkemätöntä datasiirtoa, kaikki samalla kun pidetään tehonkulutus hallittavissa rajoissa – tyypillisesti 20-30 megawattiin, mikä itsessään on merkittävä insinöörin haaste.

Toinen erottuva piirre on kyky käsitellä ongelmia, jotka ovat aiemmin olleet saavuttamattomissa olevan laajuuden ja monimutkaisuuden vuoksi. Eksaskaalalaskenta mahdollistaa korkealaatuisten simulaatioiden tekemisen aloilla, kuten ilmastonmallinnus, genetiikka, materiaalitiede ja tekoäly, joissa datan valtava määrä ja tarkkuus vaativat laskentatehoja, jotka ylittävät edellisten sukupolvien kapasiteetin. Eksaskaalajärjestelmien kehitys edistää myös ohjelmointimalleja, algoritmeja ja järjestelmäohjelmistoa, edistäen uusien työkalujen ja asiantuntevuuden ekosysteemiä. Yhdysvaltain energiaministeriön Tieteen toimisto ja Euroopan unionin EuroHPC-yhteisyritys ovat johtavia organisaatioita, jotka edistävät eksaskaalahankkeita, mikä korostaa tämän teknologisen merkkipaalun globaalia merkitystä ja yhteistyöluonteen.

Avainteknologiat eksaskaalajärjestelmien taustalla

Eksaskaalasysteemit, jotka kykenevät suorittamaan vähintään yhden eksaflopin (10¹⁸ liukulukulaskentaa sekunnissa), nojaavat innovatiivisten teknologioiden yhteisvaikutukseen saavuttaakseen ennennäkemätöntä suorituskykyä, tehokkuutta ja skaalautuvuutta. Yksi perus teknologiasta on heterogeeninen laskenta, joka integroi perinteisiä CPU:ita ja kiihtyviä yksiköitä, kuten GPU:ita tai erikoistuneita tekoälypiirejä. Tämä lähestymistapa mahdollistaa suurten tietoaineistojen ja monimutkaisten simulaatioiden rinnakkaisen käsittelyn, kuten Oak Ridgen johtamisen laskentakeskuksen Summitissa ja Frontier Supercomputerissa.

Toinen keskeinen teknologia ovat kehittyneet väyläratkaisut. Korkean kaistanleveyden ja alhaisen latenssin verkot, kuten InfiniBand ja räätälöidyt topologiat, helpottavat nopeaa datasiirtoa miljoonien prosessorielementtien välillä, vähentäen pullonkauloja ja tukien tehokasta skaalausta. Muistihierarkian innovaatiot, mukaan lukien korkean kaistanleveyden muisti (HBM) ja ei-volatiili muisti, parantavat edelleen datan käyttötasoa ja energiatehokkuutta.

Energiatehokkuus on ensisijainen huolenaihe eksaskaalatasolla. Tehoon liittyvät arkkitehtuurit, dynaaminen jännite- ja taajuussäätö sekä edistyneet jäähdytysratkaisut ovat välttämättömiä, jotta virrankulutus pysyy käytännöllisissä rajoissa. Ohjelmistoinnovaatioita, kuten uudet ohjelmointimallit ja eksaskaalavalmiit kirjastot, tarvitaan myös näiden järjestelmien täyden potentiaalin hyödyntämiseksi. Alkuperäiset ohjelmat, kuten Yhdysvaltain energiaministeriön Eksaskaalalaskentahanke, ajavat skaalautuvien algoritmien ja ohjelmistoekosysteemien kehitystä, jotka on räätälöity eksaskaalakontteihin.

Yhteenvetona nämä teknologiat mahdollistavat eksaskaalajärjestelmien käsitellä suuria haasteita tieteessä, insinööritieteissä ja tekoälyssä, ja työntävät laskennan rajoja entistä kauemmas.

Merkittävät eksaskaalahankkeet ja globaalit aloitteet

Globaali kilpailu eksaskaalalaskentaan on synnyttänyt merkittäviä investointeja ja yhteistyöaloitteita johtavien valtioiden keskuudessa, joista jokainen pyrkii saavuttamaan läpimurtoja tieteellisessä tutkimuksessa, kansallisessa turvallisuudessa ja teollisessa innovaatiossa. Yhdysvaltain kautta, eksaskaalalaskentahankkeiden (ECP) johdolla, Yhdysvaltain energiaministeriö on ollut johtavassa asemassa eksaskaalajärjestelmien kehittämisessä, kuten Summit ja Frontier Oak Ridge National Laboratoryssa. Frontier, joka lanseerattiin vuonna 2022, teki maailmankuulun ensimäisen virallisesti tunnustetun eksaskaalasupertietokoneen, ylittäen yhden eksaflopin suorituskyvyn ja mahdollistamalla ennennäkemättömiä simulaatioita ilmastonmallinnuksessa, materiaalitieteessä ja tekoälyssä.

Kiina on myös tehnyt huomattavia edistysaskeleita, ja järjestelmät kuten Sunway OceanLight ja Tianhe-3 ovat raportoidusti saavuttaneet eksaskaalasuorituskyvyn, vaikka tarkat yksityiskohdat ovat vähäisiä kansallisen turvallisuuden syistä. Euroopan unionin EuroHPC-yhteisyritys koordinoi koko Euroopan yrityksiä, rahoitetaan hankkeita kuten LUMI Suomessa ja Leonardoi Italiassa tavoitteena edistää digitaalista itsenäisyyttä ja tukea tutkimusta jäsenvaltioiden keskuudessa.

Japanin Fugaku-supertietokone, joka on kehitetty RIKENin ja Fujitsun toimesta, on myös näytellyt keskeistä roolia, sijoittuen maailman nopeimpien joukkoon ja myötävaikuttaen COVID-19-tutkimukseen ja katastrofien ehkäisyyn. Nämä suuret eksaskaalahankkeet eivät ainoastaan työntää laskentatehon rajoja kehityksessä, vaan myös edistävät kansainvälistä yhteistyötä, työvoiman kehitystä sekä avoimen lähdekoodin ohjelmistojen ja laitteiden ekosysteemien edistämistä.

Tieteelliset ja teolliset sovellukset

Eksaskaalalaskenta, jonka ominaispiirteenä on järjestelmät, jotka pystyvät suorittamaan vähintään yhden eksaflopin (10¹⁸ liukulukulaskentaa sekunnissa), mullistaa sekä tieteellisen tutkimuksen että teollisen innovoinnin. Tieteellisillä aloilla eksaskaalajärjestelmät mahdollistavat ennennäkemättömiä simulaatioita ja datan analyyseja. Esimerkiksi ilmaston tutkijat voivat nyt mallintaa globaalit sääolot kilometrin mittakaavan tarkkuudella, parantaen äärimmäisten tapahtumien ja pitkäaikaisen ilmastonmuutoksen ennustamista. Eläintieteissä eksaskaalalaskenta nopeuttaa lääkkeiden löytämistä simuloimalla monimutkaisempia biomolekyylisiä vuorovaikutuksia ja analysoimalla valtavia genomisia tietoaineistoja, kuten Yhdysvaltain energiaministeriön Tieteen toimiston tukemissa projekteissa.

Teollisuudessa eksaskaalalaskenta muuttaa aloja, kuten ilmailu, autoteollisuus ja energia. Tuottajat hyödyntävät eksaskaalasimulaatioita optimoidakseen suunnitelmia, vähentäen prototyypin kustannuksia ja parantaen tuoteturvallisuutta. Esimerkiksi autoteollisuuden yritykset käyttävät korkealaatuisia törmäyssimulaatioita ja aerodynaamista mallinnusta kehittääkseen turvallisempia ja tehokkaampia ajoneuvoja. Energiasektorilla eksaskaalajärjestelmät helpottavat uusien materiaalien tutkimista akuille ja aurinkokennoille sekä parantavat öljy- ja kaasuhakuun liittyvien pinnanalusteisten mallien tarkkuutta, kuten Eksaskaalalaskentahanke nostaa esiin.

Lisäksi eksaskaalalaskenta tukee tekoälyä ja koneoppimista mittakaavoilla, jotka ovat aiemmin olleet saavuttamattomissa, mahdollistaen reaaliaikaiset analyysit ja päätöksenteon aloilla, jotka vaihtelevat finanssista terveydenhuoltoon. Eksaskaalan kykyjen integrointi teollisiin työprosesseihin tulee tarvitsemaan innovaatioita, vähentämään markkinoille menemisaikaa ja ylläpitämään globaalia kilpailukykyä, kuten korostaa Euroopan korkean suorituskyvyn laskennan yhteisyritys.

Haasteet eksaskaalasuorituskyvyn saavuttamisessa

Eksaskaalasuorituskyvyn saavuttaminen – määriteltynä laskentajärjestelminä, jotka pystyvät vähintään yhteen eksafloppiin, eli miljardin miljardin (10¹⁸) laskentaa sekunnissa – tuo mukanaan joukon kestäviä haasteita, jotka kattaa laitteiston, ohjelmiston ja energian kulutuksen. Yksi pääesteistä on edellytetty rinnakkaisuuden määrän suuruus. Eksaskaalajärjestelmien on koordinoitava miljoonia prosessoriytimiä, mikä vaatii innovaatioita väyläteknologioissa ja muistihierarkioissa latenssin minimoinnin ja läpimenon maksimoimisen kannalta. Tämä rinnakkaisuuden taso lisää myös laitteistovikojen riskiä, mikä edellyttää vahvoja vianjohto- ja kestävyysstrategioita järjestelmän luotettavuuden varmistamiseksi pitkien käyttöaikojen yli.

Energiatehokkuus on myös keskeinen huolenaihe. Ilman merkittäviä parannuksia tehonhallintaan eksaskaalajärjestelmät saattaisivat vaatia satoja megawatteja, mikä tekee niiden käyttämisestä käytännössä mahdotonta. Tutkimusyhteisö keskittyy energiatehokkaiden prosessorien, kehittyneiden jäähdytysratkaisujen ja dynaamisen tehonhallinnan kehittämiseen, jotta energian kulutus pysyy käytännöllisissä rajoissa. Lisäksi eksaskaalajärjestelmien ohjelmoinnin monimutkaisuus on merkittävä este. Nykyiset ohjelmistot ja algoritmit eivät usein kykene skaalautumaan tehokkaasti eksaskaalatasolle, mikä stimuloi uuden ohjelmointimallien, kirjastojen ja työkalujen kehityksen, jotka voivat hyödyntää massiivista rinnakkaisuutta säilyttämällä samalla siirrettävyyden ja käytön helppouden.

Datasiirto ja varastointi muodostavat myös merkittäviä haasteita. Eksaskaalatasolla tuotettu ja käsitelty datan määrä on valtava, mikä edellyttää korkeakaistaista, alhaisen latenssin varastointiratkaisua ja tehokkaita tulostus-/syöttöjärjestelmiä. Näiden monimuotoisten haasteiden ratkaiseminen on Yhdysvaltain energiaministeriön Tieteen toimiston ja Euroopan korkean suorituskyvyn laskennan yhteisyrityksen koordinoitujen kansainvälisten ponnisteluiden keskiössä, jotka ohjaavat tutkimusta ja kehitystä kohti käytännön eksaskaalalaskentaa.

Vaikutus tekoälyyn ja big dataan

Eksaskaalalaskenta on valmis mullistamaan tekoälyn (AI) ja big datan analytiikan kentät tarjoamalla ennennäkemätöntä laskentatehoa ja muistin kaistanleveyttä. Kyky suorittaa yli yksi eksaflop (10¹⁸ liukulukulaskentaa sekunnissa) mahdollistaa tutkijoiden ja organisaatioiden kouluttaa suurempia, monimutkaisempia AI-malleja ja käsitellä valtavia datamassoja nopeammin ja tarkemmin. Tämä suorituskyvyn nousu on erityisen merkittävä syvällisessä oppimisessa, jossa mallikoot ja datavaatimukset ovat kasvaneet eksponentiaalisesti. Eksaskaalajärjestelmät voivat nopeuttaa hermoverkkojen koulutusta, helpottaa reaaliaikaista datan analysointia ja mahdollistaa uusien AI-arkkitehtuurien tutkimuksen, jotka ovat aiemmin olleet laskentatehokkuuden kannalta esteitä.

Big datan analytiikassa eksaskaalalaskenta mahdollistaa erilaisten, suurivolyymisten datamassojen integroinnin ja analyysin, kuten genetiikasta, ilmastonmallinnuksesta ja sosiaalisen median lähteistä. Tämä kyky tukee tarkempaa ennustamista, mallintamista ja päätöksentekoprosesseja. Esimerkiksi eksaskaalavaroja hyödynnetään edistämään tutkimusta personoidussa lääketieteessä, jossa valtavia genomisia datamassoja analysoidaan sairauksien merkintöjen tunnistamiseksi ja hoitojen räätälöimiseksi yksittäisille potilaille. Samoin ilmastotutkimuksessa eksaskaalalaskenta mahdollistaa monimutkaisten maapallon järjestelmien simulaation korkeammilla tarkkuuksilla parantaen ilmaston ennusteen tarkkuutta.

Eksaskaalalaskennan, tekoälyn ja big datan synergian kehittämistä ajavat viranomaiset ja tutkimuslaitokset ympäri maailmaa. Aloitteet, kuten Yhdysvaltain energiaministeriön eksaskaalalaskentahanke ja Euroopan korkean suorituskyvyn laskennan yhteisyritys, ovat eturintamassa kehittämässä eksaskaalainfrastruktuuria ja ohjelmistoekosysteemejä tukemaan näitä mullistavia sovelluksia.

Energiatehokkuus ja kestävyysongelmat

Eksaskaalajärjestelmät, jotka ovat kykeneviä suorittamaan vähintään yhden eksaflopin (10¹⁸ liukulukulaskentaa sekunnissa), esittävät merkittäviä haasteita energiatehokkuuden ja kestävyyden osalta. Kun laskentateho kasvaa, myös sähköenergian tarve kasvaa, ja aikaisimmat eksaskaalajärjestelmien ennusteet arvioivat virrankulutuksen olevan 20–30 megawattia – verrattavissa pienen kaupungin energiankulutukseen. Tällainen energian käyttö ei ainoastaan nosta käyttökustannuksia, vaan myös nostaa ympäristöhuolia liittyen hiilijalanjälkeen.

Näiden ongelmien ratkaisemiseksi eksaskaalahankkeissa on asetettu etusijalle energiatehokkaan laitteiston ja ohjelmiston kehittäminen. Innovaatioita ovat edistyneet prosessoriteknologiat, kuten alhaisen tehonkulutuksen CPU:t ja GPU:t, sekä erikoistuneiden kiihtyvien yksiköiden integrointi, joka on suunniteltu maksimimaan suorituskyky wattilta. Lisäksi dynaamisia tehonhallintatekniikoita, kuten mukautuvaa jännitesäätöä ja kuormitustietoista resurssien jakelua, toteutetaan energian käytön optimointiin reaaliajassa. Ohjelmistosivulla kehitetään energiatietoista algoritmiikkaa ja aikataulutusstrategioita, joiden avulla minimoidaan tarpeetonta laskentaa ja datasiirtoa, ja jotka ovat merkittäviä tehonkulutuksen aiheuttajia.

Kestävyysaloitteet ulottuvat myös eksaskaalalaitosten fyysiseen infrastruktuuriin. Tehokkaita jäähdytysratkaisuja, hukka-älyn talteenottoa ja uusiutuvien energialähteiden käyttöä otetaan yhä enemmän käyttöön näiden supertietokoneiden ympäristövaikutusten vähentämiseksi. Esimerkiksi Oak Ridgen kansallisessa laboratoriossa ja Los Alamosin kansallisessa laboratoriossa on toteutettu kehittyneitä jäähdytys- ja energiahallintajärjestelmiä eksaskaalahankkeissaan. Kun eksaskaalalaskenta yleistyy, energiatehokkuuden ja kestävyyden innovaatioiden jatkaminen on tärkeää sen varmistamiseksi, että nämä tehokkaat järjestelmät pysyvät sekä taloudellisesti että ympäristöllisesti kestävinä.

Tulevaisuuden näkymät: Yli eksaskaalan

Kun eksaskaalalaskentajärjestelmät alkavat toimia, korkean suorituskyvyn laskennan (HPC) tutkimus- ja kehitystyön painopiste on jo siirtymässä eksaskaalan jälkeiseen aikakauteen, jota kutsutaan usein ”yli eksaskaalaksi” tai zettaskaalalaskennaksi. Tämä seuraava raja pyrkii saavuttamaan laskentakykyjä, jotka ovat yhden zettan FLOP (10²¹ liukulukulaskentaa sekunnissa) suuruisia, mikä on tuhat kertaa enemmän kuin eksaskaalassa. Siirtyminen zettaskalaan vaatii mullistavia edistyksiä laitteistolaitteissa, energiatehokkuudessa, datansiirrossa ja ohjelmistoekosysteemeissä.

Yksi päähaasteista on energian kulutus. Nykyiset eksaskaalajärjestelmät kuluttavat jo kymmeniä megawatteja; niiden skaalaaminen zettaskaalakokoiseksi olemassa olevilla teknologioilla olisi kestämätöntä. Innovaatioita alhaisen tehonkulutuksen prosessoreista, kehittyneistä jäähdytysratkaisuista ja uusista materiaaleista, kuten kvantti- ja neuromorfisista komponenteista, tutkitaan näiden ongelmien ratkaisemiseksi. Lisäksi tieteellisten simulaatioiden ja tekoäly (AI) työkuormien yhteydessä syntyvien tietomäärien ja monimutkaisuuden kasvu merkitsee muistoissa, tallennusratkaisuissa ja väyläteknologioissa läpimurtomahdollisuuksia.

Ohjelmiston ja ohjelmointimallien on myös kehittyttävä hyödyntääkseen massiivista rinnakkaisuutta ja heterogeenisyyttä, jota odotetaan eksaskaalan jälkeisissä järjestelmissä. Ponnistelut ovat käynnissä kieli- ja ohjelmointamallien kehittämiseksi, jotka ovat kestävämpiä, skaalautuvampia ja älykkäämpiä ja pystyvät mukautumaan dynaamisiin laitteisto-ympäristöihin ja tukemaan uusia sovelluksia tekoälyssä, ilmastonmallinnuksessa ja tarkkuuslääketieteessä. Kansainväliset yhteistyöhankkeet ja aloitteet, kuten Yhdysvaltain energiaministeriön Tieteen toimiston ja Euroopan korkean suorituskyvyn laskennan yhteisyrityksen johtamat, ovat ratkaisevassa asemassa zettaskaalakauden tutkimuksessa ja infrastruktuurin kehittämisessä.

Lopulta matka yli eksaskaalan lupaa avata ennennäkemättömiä tieteellisiä löytöjä ja teknologisia innovaatioita, mutta se vaatii koordinoituja edistysaskelia koko laskentakentällä.

Lähteet ja viitteet

• Euroopan korkean suorituskyvyn laskennan yhteisyritys
• RIKEN-tietojenkäsittelykeskus
• Frontier Supercomputer
• LUMI
• Los Alamosin kansallinen laboratorio