Exascale Computing Förklarat: Hur nästa generations superdatorer omvandlar vetenskap, industri och innovation. Upptäck teknologierna och effekterna bakom jakten på exascale-prestanda.

• Introduktion till Exascale Computing
• Definition av Exascale: Vad särskiljer det?
• Nyckelteknologier som driver Exascale-system
• Stora Exascale-projekt och globala initiativ
• Vetenskapliga och industriella tillämpningar
• Utmaningar i att uppnå Exascale-prestanda
• Påverkan på artificiell intelligens och big data
• Energieffektivitet och hållbarhetsfrågor
• Framtidsutsikter: bortom Exascale
• Källor och referenser

Introduktion till Exascale Computing

Exascale computing representerar ett transformerande språng inom högpresterande datorer (HPC), definierat av system som kan utföra minst en exaflop, eller en miljard miljard (10¹⁸) beräkningar per sekund. Denna oöverträffade beräkningskraft gör det möjligt för forskare att ta itu med komplexa vetenskapliga, ingenjörsmässiga och dataanalysproblem som tidigare var oöverkomliga. Exascale-system förväntas revolutionera områden som klimatmodellering, genetik, materialvetenskap och artificiell intelligens genom att möjliggöra simulering, analys och förutsägelse av fenomen i skala och upplösning som aldrig tidigare varit möjliga.

Resan mot exascale computing har krävt betydande framsteg inom hårdvaruarkitektur, mjukvaruutveckling och energieffektivitet. Att uppnå exascale-prestanda involverar att övervinna utmaningar relaterade till parallellism, minnesbandbredd, datarörelse och systemets pålitlighet. Dessa system integrerar vanligtvis miljontals processorkärnor och utnyttjar innovativa teknologier som heterogen databehandling, avancerade kopplingar och nya minneshierarkier. Utvecklingen av exascale computing är en global ansträngning, med stora initiativ ledda av organisationer som det amerikanska energidepartementet, European High Performance Computing Joint Undertaking, och RIKEN Center for Computational Science i Japan.

Allteftersom exascale-system kommer online förväntas de driva innovation över vetenskapliga discipliner, stödja nationell säkerhet och påskynda utvecklingen av nya teknologier. Påverkan av exascale computing kommer att sträcka sig bortom forskning och påverka industri, hälsovård och samhället i stort genom att möjliggöra datadrivna upptäckter och lösningar på några av världens mest akuta utmaningar.

Definition av Exascale: Vad särskiljer det?

Exascale computing representerar ett transformerande språng i beräkningskraft, definierat av system som kan utföra minst en exaflop, eller en miljard miljard (10¹⁸) beräkningar per sekund. Denna gräns markerar en tusenfaldig ökning över petascale-system och förändrar grundligt landskapet för vetenskaplig forskning, ingenjörsvetenskap och dataanalys. Vad som särskiljer exascale är inte bara dess råa hastighet, utan konvergensen av innovationer inom hårdvaruarkitektur, energieffektivitet och mjukvaruskalbarhet som krävs för att uppnå sådan prestanda. Exascale-system måste effektivt koordinera miljontals processorkärnor, hantera enorma minneshierarkier och hantera oöverträffad datarörelse, allt medan de bibehåller hanterbar energiförbrukning—vanligtvis riktat mot 20-30 megawatt, en betydande ingenjörsutmaning i sig.

En annan särskiljande egenskap är förmågan att ta itu med problem av tidigare oåtkomlig skala och komplexitet. Exascale computing möjliggör högfidelity simuleringar inom områden som klimatmodellering, genetik, materialvetenskap och artificiell intelligens, där den ren volymen och granulariteten av data kräver beräkningsresurser långt bortom tidigare generationer. Utvecklingen av exascale-system drar också fram nya framsteg inom programmeringsmodeller, algoritmer och systemprogramvara, vilket främjar ett nytt ekosystem av verktyg och expertis. USA:s energidepartement Office of Science och Europeiska unionens EuroHPC Joint Undertaking är bland de ledande organisationerna som driver exascale-initiativ, vilket understryker den globala betydelsen och den samarbetsvilliga naturen av denna teknologiska milstolpe.

Nyckelteknologier som driver Exascale-system

Exascale computing-system, kapabla att utföra minst en exaflop (10¹⁸ flyttalsoperationer per sekund), förlitar sig på en konvergens av avancerade teknologier för att uppnå oöverträffad prestanda, effektivitet och skalbarhet. En av de grundläggande teknologierna är heterogen databehandling, som integrerar traditionella CPU:er med acceleratorer som GPU:er eller specialiserade AI-chips. Denna metod möjliggör parallell bearbetning av massiva datamängder och komplexa simuleringar, som kan ses i system som Oak Ridge Leadership Computing Facility’s Summit och Frontier Supercomputer.

En annan kritisk teknologi är avancerade kopplingar. Högbandbredd, låg latensnätverk som InfiniBand och skräddarsydda topologier underlättar snabb datarörelse mellan miljontals bearbetningselement och minimerar flaskhalsar, vilket stödjer effektiv skalning. Innovationer inom minneshierarkin, inklusive högbandbredd minne (HBM) och icke-flyktigt minne, förbättrar ytterligare hastigheten på dataåtkomst och energieffektivitet.

Energieffektivitet är en avgörande fråga på exascale-nivå. Kraftmedvetna arkitekturer, dynamisk spännings- och frekvensskala samt avancerade kylmetoder är avgörande för att hålla energiförbrukningen inom praktiska gränser. Mjukvaruinnoveringar, såsom nya programmeringsmodeller och exascale-klara bibliotek, är också avgörande för att utnyttja den fulla potentialen hos dessa system. Initiativ som det amerikanska energidepartementets Exascale Computing Project driver utvecklingen av skalbara algoritmer och mjukvaruekosystem anpassade för exascale-arkitekturer.

Tillsammans möjliggör dessa teknologier exascale-system att ta itu med stora utmaningar inom vetenskap, ingenjörsvetenskap och artificiell intelligens, och pressa gränserna för vad som är beräkningsmässigt möjligt.

Stora Exascale-projekt och globala initiativ

Det globala loppet mot exascale computing har drivit betydande investeringar och samarbeten mellan ledande nationer, som alla strävar efter att uppnå genombrott inom vetenskaplig upptäcktsresa, nationell säkerhet och industriell innovation. USA, genom Exascale Computing Project (ECP) lett av det amerikanska energidepartementet, har lett utvecklingen av exascale-system som Summit och Frontier vid Oak Ridge National Laboratory. Frontier, som lanserades 2022, blev världens första officiellt erkända exascale-superdator och överträffade en exaflop i prestanda, vilket möjliggjorde oöverträffade simuleringar inom klimatmodellering, materialvetenskap och artificiell intelligens.

Kina har också gjort anmärkningsvärda framsteg, med system som Sunway OceanLight och Tianhe-3 som rapporteras ha uppnått exascale-prestanda, även om detaljerna förblir mindre publika på grund av nationella säkerhetsöverväganden. Europeiska unionens EuroHPC Joint Undertaking koordinerar paneuropeiska ansträngningar, finansierar projekt som LUMI i Finland och Leonardo i Italien, med målet att främja digital suveränitet och stödja forskning över medlemsländerna.

Japans Fugaku-superdator, utvecklad av RIKEN och Fujitsu, har också spelat en avgörande roll, och rankas bland världens snabbaste och bidrar till forskning om COVID-19 och katastrofprevention. Dessa stora exascale-projekt pressar inte bara gränserna för beräkningskraft utan driver även internationellt samarbete, arbetskraftsutveckling och framsteg inom öppen källkod mjukvara och hårdvaruekosystem.

Vetenskapliga och industriella tillämpningar

Exascale computing, karakteriserad av system som kan utföra minst en exaflop (10¹⁸ flyttalsoperationer per sekund), revolutionerar både vetenskaplig forskning och industriell innovation. Inom vetenskapliga områden möjliggör exascale-system oöverträffade simuleringar och dataanalyser. Till exempel kan klimatforskare nu modellera globala vädermönster med kilometerupplösning, vilket förbättrar förutsägelser om extrema händelser och långsiktig klimatförändring. Inom livsvetenskaperna påskyndar exascale computing läkemedelsupptäckter genom att simulera komplexa biomolekylära interaktioner och analysera massiva genomdatauppsättningar, som demonstrerats av projekt som stöds av det amerikanska energidepartementets Office of Science.

Inom industrin omvandlar exascale computing sektorer som flyg, fordonsindustri och energi. Tillverkare utnyttjar exascale-simuleringar för att optimera design, minska prototypkostnader och förbättra produktsäkerhet. Till exempel använder fordonsföretag hög-fidelity krasch-simuleringar och aerodynamiska modeller för att utveckla säkrare och effektivare fordon. Inom energisektorn underlättar exascale-system utforskningen av nya material för batterier och solceller, och förbättrar noggrannheten i underjordiska modeller för olje- och gasutforskning, som framhävts av Exascale Computing Project.

Dessutom stödjer exascale computing artificiell intelligens och maskininlärning på nivåer som tidigare var oåtkomliga, vilket möjliggör realtidsanalyser och beslutsfattande inom områden som finans och hälsovård. Integrationen av exascale-kapaciteter i industriella arbetsflöden förväntas driva innovation, minska tid till marknad och bibehålla global konkurrenskraft, som betonas av European High Performance Computing Joint Undertaking.

Utmaningar i att uppnå Exascale-prestanda

Att uppnå exascale-prestanda—definierad som datorsystem som kan utföra minst en exaflop, eller en miljard miljard (10¹⁸) beräkningar per sekund—presentationerar en mängd formidabla utmaningar som spänner över hårdvara, mjukvara och energiförbrukning. En av de främsta hindren är den enorma skalan av parallellism som krävs. Exascale-system måste koordinera miljontals processorkärnor, vilket kräver innovationer inom kopplingsteknologier och minnesarkitekturer för att minimera latens och maximera genomströmning. Denna nivå av parallellism förvärrar också risken för hårdvarufel, vilket gör robust felfrihet och motståndskraftiga strategier avgörande för att säkerställa systemets pålitlighet under längre driftsperioder.

Energieffektivitet är en annan kritisk fråga. Utan betydande förbättringar inom kraftförvaltning kan exascale-system kräva hundratals megawatt, vilket gör dem opraktiska att driva. Forskning riktar sig mot utveckling av energieffektiva processorer, avancerade kyltekniker och dynamisk kraftförvaltning för att hålla energiförbrukningen inom rimliga gränser. Dessutom utgör komplexiteten i programmeringen av exascale-system en stor barriär. Existerande mjukvara och algoritmer kan ofta inte skalas effektivt till exascale-nivåer, vilket kräver utveckling av nya programmeringsmodeller, bibliotek och verktyg som kan utnyttja massiv parallellism samtidigt som de behåller portabilitet och användarvänlighet.

Datarörelse och lagring utgör också betydande utmaningar. Volymen av data som genereras och bearbetas vid exascale är enorm, vilket kräver högbandbredd, låg-latens lagringslösningar och effektiva in- och utgångssystem. Att ta itu med dessa mångfacetterade utmaningar är fokus för koordinerade internationella insatser, som det amerikanska energidepartementets Office of Science och European High Performance Computing Joint Undertaking, som driver forskning och utveckling mot praktisk exascale computing.

Påverkan på artificiell intelligens och big data

Exascale computing är redo att revolutionera områdena artificiell intelligens (AI) och big data-analys genom att tillhandahålla oöverträffad beräkningskraft och minnesbandbredd. Förmågan att utföra mer än en exaflop (10¹⁸ flyttalsoperationer per sekund) gör det möjligt för forskare och organisationer att träna större, mer komplexa AI-modeller och bearbeta omfattande datamängder med högre hastighet och noggrannhet. Detta språng i prestanda är särskilt betydelsefullt för djupinlärning, där modellstorlekar och datarekommendationer har vuxit exponentiellt. Exascale-system kan accelerera träningen av neurala nätverk, underlätta realtidsdataanalys och möjliggöra utforskning av nya AI-arkitekturer som tidigare var beräkningsmässigt förbjudna.

Inom big data-analys gör exascale computing det möjligt att integrera och analysera mångsidiga, högvolym datamängder från källor som genetik, klimatmodellering och sociala medier. Denna kapabilitet stödjer mer exakta prediktiva modeller, mönsterigenkänning och beslutsfattande processer. Till exempel används exascale-resurser för att främja forskning inom personlig medicin, där massiva genomdatamängder analyseras för att identifiera sjukdomsmärken och skräddarsy behandlingar för individuella patienter. På liknande sätt möjliggör exascale computing simuleringen av komplexa jordsystem med högre upplösningar inom klimatvetenskap, vilket förbättrar noggrannheten i klimatprognoser.

Samspelet mellan exascale computing, AI och big data eftersträvas aktivt av nationella laboratorier och forskningsinstitutioner världen över. Initiativ som det amerikanska energidepartementets Exascale Computing Project och European High Performance Computing Joint Undertaking är i spetsen för att utveckla exascale-infrastruktur och mjukvaruekosystem för att stödja dessa transformativa tillämpningar.

Energieffektivitet och hållbarhetsfrågor

Exascale computing-system, kapabla att utföra minst en exaflop (10¹⁸ flyttalsoperationer per sekund), presenterar betydande utmaningar när det gäller energieffektivitet och hållbarhet. När beräkningskraften ökar, så gör även efterfrågan på elektrisk energi, med tidigare exascale-systemprognoser som uppskattar kraftkrav i intervallet 20–30 megawatt—jämförbart med energiförbrukningen av en liten stad. Denna nivå av energianvändning driver inte bara upp driftskostnaderna, utan väcker också miljömässiga bekymmer på grund av den tillhörande koldioxidavtrycket.

För att ta itu med dessa frågor har exascale-initiativ prioriterat utvecklingen av energieffektiva hårdvara och mjukvara. Innovationer inkluderar avancerade processorarkitekturer, såsom lågenergikärnor och GPU:er, samt integrationen av specialiserade acceleratorer som är utformade för att maximera prestandan per watt. Dessutom implementeras dynamiska kraftförvaltningsmetoder, såsom adaptiv spänningsskalning och arbetsbelastningsmedveten resursallokering, för att optimera energianvändningen i realtid. På mjukvarusidan utvecklas energieffektiva algoritmer och schemaläggningsstrategier för att minimera onödiga beräkningar och datarörelser, som är stora bidragsgivare till energiförbrukning.

Hållbarhetsinsatser sträcker sig också till den fysiska infrastrukturen av exascale-anläggningar. Effektiva kylsystem, återvinning av spillvärme och användning av förnybara energikällor antas alltmer för att minska den miljöpåverkan som dessa superdatorer medför. Till exempel har Oak Ridge National Laboratory och Los Alamos National Laboratory genomfört avancerade kyl- och energihanteringssystem i sina exascale-projekt. Allteftersom exascale computing blir mer spridd, kommer fortsatt innovation inom energieffektivitet och hållbarhet att vara avgörande för att säkerställa att dessa kraftfulla system förblir både ekonomiskt och miljömässigt hållbara.

Framtidsutsikter: bortom Exascale

Allteftersom exascale computing-system blir operativa, skiftar fokus för forskningen och utvecklingen inom högpresterande datorer (HPC) redan mot post-exascale-eran, som ofta kallas ”bortom exascale” eller zettascale computing. Detta nästa gräns syftar till att uppnå beräkningsförmågor på niveau av en zettaFLOP (10²¹ flyttalsoperationer per sekund), vilket är tusen gånger större än exascale. Övergången till zettascale kommer att kräva transformerande framsteg inom hårdvaruarkitekturer, energieffektivitet, datarörelse och mjukvaruekosystem.

En av de främsta utmaningarna är energiförbrukningen. Nuvarande exascale-system förbrukar redan tiotals megawatt; att skala upp till zettascale med befintlig teknik skulle vara ohållbart. Innovationer inom lågenergiprocessorer, avancerade kyltekniker och nya material såsom kvant- och neuromorfa komponenter utforskas för att ta itu med dessa frågor. Dessutom kommer den ökande komplexiteten och volymen av data som genereras av vetenskapliga simuleringar och artificiell intelligens (AI) arbetsbelastningar att kräva genombrott inom minneshierarkier, lagringslösningar och kopplingsteknologier.

Mjukvara och programmeringsmodeller måste också utvecklas för att utnyttja den massiva parallellismen och heterogeniteten som förväntas i post-exascale-system. Ansträngningar görs för att utveckla mer motståndskraftiga, skalbara och intelligenta mjukvaruramverk som kan anpassa sig till dynamiska hårdvarumiljöer och stödja framväxande tillämpningar inom AI, klimatmodellering och precisionsmedicin. Internationella samarbeten och initiativ, såsom de som leds av det amerikanska energidepartementets Office of Science och European High Performance Computing Joint Undertaking, är avgörande för att driva forskning och infrastruktur som behövs för zettascale-eran.

Slutligen lovar resan bortom exascale att låsa upp oöverträffade vetenskapliga upptäckter och teknologiska innovationer, men det kommer att kräva samordnade framsteg över hela beräkningsstacken.

Källor och referenser

• European High Performance Computing Joint Undertaking
• RIKEN Center for Computational Science
• Frontier Supercomputer
• LUMI
• Los Alamos National Laboratory