Американские суперкомпьютеры не попадали на первые строчки рейтинга с июня 2013 года, когда китайская машина Tianhe-2 вытеснила на второе место американский Titan. Теперь американцы возвращают себе утраченное лидерство.
Мировой рейтинг мощнейших суперкомпьютеров Top500 публикуется дважды в год, и в этом месяце национальная лаборатория Ок-Ридж министерства энергетики США (Oak Ridge National Laboratory) заявила о создании суперкомпьютера Summit («Вершина»), который более чем вдвое опережает по производительности китайский Sunway TaihuLight, возглавлявший рейтинг с июня 2016 года.
Для измерения производительности компьютера используется внесистемная единица флопс, равная одной операции в секунду. С 1940-х годов рост производительности наиболее мощных компьютеров практически линеен. Производительность и масштабы современных суперкомпьютеров впечатляют. Summit в пике способен проводить 200 квадриллионов (200 и 15 нулей) вычислений в секунду (или 200 петафлопс). Он примерно в миллион раз быстрее, чем средний ноутбук, и занимает помещение, по площади равное двум теннисным кортам, а через его систему охлаждения каждую минуту прогоняется до 15 тысяч литров воды.
Казалось бы, с возникновением огромных дата-центров и распространением облачных и распределенных вычислений эра суперкомпьютеров подойдет к закату, но ведущие страны мира продолжают гонку. США, Китай, Япония и ЕС бьются за лидерство в создании первого в мире суперкомпьютера мощностью более тысячи петафлопс (1 эксафлопс), что станет важной вехой в развитии технологий. Судя по всему, всех опередит Китай: правительство страны утверждает, что продемонстрирует такую вычислительную машину уже в 2020 году. Американцы же планируют завершить работы над своим эксафлопсным компьютером Aurora только к 2021 году. Чтобы успеть в срок, весной администрация Дональда Трампа запросила дополнительно 376 млн долларов. Ранее, в 2017 году, минэнерго США выделило 258 млн долларов шести американским компаниям (включая Intel, HP и IBM) для разработки компьютеров, в 50 раз более мощных, чем сегодня.
Во всех странах-лидерах подчеркивают, что суперкомпьютеры необходимы для обеспечения национальной безопасности и конкурентоспособности в экономике и науке. Отдельно выделяется их роль в противодействии кибератакам (в том числе в совершенствовании систем шифрования) и моделировании вооруженных конфликтов. Китайцы в своих проектах и стратегиях часто ссылаются на необходимость мощных вычислительных систем для экономического развития (например, в реализации проектов Дельты Жемчужной реки) — декларируется построение умного здравоохранения, умных городов и создания передовых бизнес-моделей в ряде областей Китая.
Важнейшим источником спроса на суперкомпьютеры остаются военные технологии и фундаментальная наука. Биотехнологии, разработка лекарств, добыча нефти, материаловедение, прогнозы погоды, криптография и новейшие системы вооружений — вот неполный список сфер, где могут применяться суперкомпьютеры.
В отличие от обычных пользовательских компьютеров у суперкомпьютеров более одного центрального процессора, что позволяет им быстрее выполнять вычисления и справляться с несколькими сложными задачами одновременно. Единого определения суперкомпьютера нет, но возникновение термина и появление первых образцов принято относить к 1960-м годам, когда американская компания Control Data Corporation (CDC) создала устройство CDC 1604 — одну из первых ЭВМ на твердотельных элементах. В 1960-е вычислительным машинам компании CDC принадлежало первенство: компания первой внедрила такие инновации, как параллельные вычислительные системы, кремниевые транзисторы, системы охлаждения. Постепенно на американском рынке суперкомпьютеров стали появляться и другие игроки, а в 1980-е и 1990-е годы серьезных успехов в этой области достигла Япония, суперкомпьютеры которой не раз занимали первые места по производительности. В 2000-е среди мощнейших суперкомпьютеров стали появляться машины китайского производства. В 2010 году китайский суперкомпьютер впервые занял первое место в рейтинге Top500, а с 2013 года вычислительные машины из КНР не покидали первой строчки рейтинга. В 2016 году Китай наконец опередил США по общему количеству суперкомпьютеров в Top500: в рейтинг попали 167 китайских и 165 американских вычислительных машин.
Уже в 2017 году разрыв между Китаем и США существенно увеличился: в рейтинге оказались 202 китайских и всего 143 американских суперкомпьютера. Присутствие американских машин в рейтинге тогда достигло минимального уровня с момента создания Top500. Американцы серьезно отнеслись к проблеме и стали заявлять, что нельзя позволить Китаю вытеснить их из рейтинга лучших суперкомпьютеров, где США абсолютно доминировали еще пару десятилетий назад. В США опасаются, что китайцы с помощью мощных вычислительных машин могут опередить их в сфере обороны — в частности, в области ядерного оружия и сверхзвуковых самолетов. Америка твердо решила вернуть себе лидерство. Год назад правительство США опубликовало отчет, в котором указывало на необходимость инвестиций в разработку суперкомпьютеров.
Суперкомпьютер Summit можно считать правительственным проектом: вычислительную машину создали в национальной лаборатории Ок-Ридж совместно с компаниями IBM, Nvidia, RedHat и InfiniBand. При этом, по словам директора по научной работе ORNL Джека Уэллса, новый суперкомпьютер будут использовать для научных исследований, а не для секретных государственных разработок. На создание Summit потребовалось около 200 млн долларов. Представители отрасли надеются, что появление американского суперкомпьютера на вершине рейтинга способно подтолкнуть к разработкам другие американские компании.
Конкуренция за интеллект
Для повышения эффективности в ускоряющемся мире людям нужны компьютеры. А компьютерам нужны новые алгоритмы и вычислительные мощности. Именно так и возникает необходимость в суперкомпьютерах, которые позволяют отрабатывать новые виды алгоритмов, быстрее обучать искусственные нейронные сети и выполнять исследовательскую работу (от астрофизики до генной инженерии). Очевидно, что научный прогресс в XXI веке невозможен без мощнейших вычислительных машин, и это признано всеми ведущими странами мира. Но нужны также специалисты, способные работать на суперкомпьютерах и создавать алгоритмы. Ведущие компании отмечают дефицит таких сотрудников, их высокую стоимость и одним из преимуществ суперкомпьютеров и быстрых процессоров считают то, что те позволяют сотрудникам быстрее переключаться с одной задачи на другую, что снижает издержки компаний.
Активно и успешно развивают технологии машинного обучения в первую очередь американские компании. Google и Apple открывают по всему миру исследовательские лаборатории и пытаются привлечь редких специалистов.
В последние годы прорывы в машинном обучении стали очевидными — системы распознавания речи и изображений прогрессируют на глазах. Компьютеры уже не оставляют людям шансов на выигрыш в самых сложных играх (например, в го), и близки к тому, чтобы изменить наши представления о транспорте, логистике и здравоохранении. Во многом прогресс стал возможен благодаря использованию в вычислениях графических чипов, которые оказались более эффективными в работе с искусственными нейронными сетями. Именно нейронные сети лежат сегодня в основе технологий искусственного интеллекта. И хотя чипы относительно доступны всем желающим, лишь немногие компании могут похвастаться возможностью фактически бесплатно собирать огромные массивы данных и использовать их для тренировки нейронных сетей. Например, в компании Facebook, у которой данных в избытке, недавно признались, что использовали миллиарды изображений Instagram для построения систем, распознающих объекты и присваивающих фотографиям хештеги в автоматическом режиме. По словам представителей компании, результаты превзошли их ожидания. В работе Facebook использовались специальные графические процессоры.
Такие процессы занимают важнейшее место в суперкомпьютере Summit — в нем используется 28 тысяч графических процессоров от компании Nvidia (США) и девять тысяч обычных процессоров от IBM (архитектуры Power9 по технологии 14 нм), которые специально разработаны для задач машинного обучения. Специалисты отмечают, что для суперкомпьютера столь большое число графических процессоров нетипично и новая машина, вероятно, будет нацелена на решение специфических задач как раз в сфере нейронных сетей и машинного обучения. Благодаря большому числу графических и обычных процессоров Summit сочетает в себе способность к обработке больших массивов данных и к быстрой передаче данных. Кроме того, вычисления в области искусственного интеллекта, которые производит Summit, очень точны, поскольку в их выполнении участвует сразу много процессоров.
Некоторые ученые высказали надежду, что Summit поможет совершить прорыв в химии и биологии, где машинное обучение становится все более важным, а также в астрофизике — например, в 2019 году возникнет необходимость анализировать до 15 терабайт данных со строящегося в Чили большого обзорного телескопа (LSST). В США также разворачиваются масштабные проекты в сфере геномного анализа и модернизации системы здравоохранения: так, минэнерго ведет проект по анализу генома и медицинских карт миллионов ветеранов армии. Но конкуренция в области суперкомпьютеров сохраняется, и маловероятно, что Summit надолго удержит лидерство. Уже через пару лет появятся гораздо более мощные компьютеры, и здесь интересно отметить потенциально подрывной характер сверхбыстрых вычислений. Криптографическая защита основана на невозможности в адекватно короткий период времени провести те или иные вычисления. Появление квантовых компьютеров или иных сверхмощных вычислительных систем поставит под угрозу криптографические системы с открытым ключом (например, ЭЦП). Это, в частности, угрожает безопасности криптовалют, поэтому страны не спешат с их легализацией. Потому и представители США и ЕС связывают разработку суперкомпьютеров с информационной и национальной безопасностью.
Чем мощнее будут становиться компьютеры, тем больше возможностей возникнет в сфере обработки данных. Рано или поздно накопленный потенциал действительно способен создать совершенно новый технологический уклад, однако до массовой роботизации еще далеко. По крайней мере, компьютеры должны стать мощнее на два порядка, что потребует не менее десяти лет. Но компьютерам нет и не будет равных лишь там, где требуются решения, основанные на быстрой обработке больших данных. Постановка задач и интерпретация результатов сохранят спрос на человеческий интеллект.
В России пока не супер
Россия год за годом выпадает из глобального рейтинга суперкомпьютеров. В то время как лидеры отрасли постоянно наращивают свои позиции в Top500, Россия их только теряет. В рейтинге 2017 года осталось всего три российских суперкомпьютера, в то время как в 2016 году их было пять, а в 2015-м — семь. Во многом это обусловлено тем, что у России нет собственных компонентов, необходимых для создания суперкомпьютеров. Как правило, современные российские суперкомпьютеры создаются на базе американских процессоров Nvidia и Intel; из-за падения курса рубля отечественные научные центры не могут закупать компоненты в нужных объемах.
Несмотря на то что в России создаются суперкомпьютеры, по производительности они не способны сравниться с лидирующими машинами из США, Китая, Японии и ЕС. В 2010–2012 годах в России действовала программа «Развитие суперкомпьютеров и грид-технологий», в рамках которой российским производителям удалось создать конкурентоспособные на тот момент образцы. Однако программу не стали продлевать, и созданные суперкомпьютеры постепенно устарели. Так, производительность мощнейшего российского суперкомпьютера «Ломоносов-2», созданного в 2014 году, составляет всего 2 петафлопс — в сто раз меньше, чем у Summit. Сейчас «Ломоносов-2» занимает 63-е место в Top500, в то время как в 2014-м он был на 22-м. Падение в рейтинге мощнейшей российской суперЭВМ наглядно иллюстрирует наше технологическое отставание — поучаствовать в мировой гонке за создание первого суперкомпьютера производительностью 1 эксафлопс России явно не удастся. Американцы планируют создать такой суперкомпьютер после 2021 года и оценивают его стоимость в 400–600 млн долларов, это десятки миллиардов рублей, которых у России нет, — по доле внутренних затрат на НИОКР в ВВП наша страна не входит даже в топ-30 стран мира.
Для создания конкурентоспособных суперкомпьютеров России могла бы помочь соответствующая национальная программа, поскольку инвестировать в столь дорогостоящие проекты может только государство. Это подтверждают примеры США и Китая, где именно национальные программы подчеркивают важность развития суперкомпьютеров и подробно описывают планы их создания. Отставание России может усилиться: пока другие государства будут применять возможности мощнейших суперкомпьютеров в авиации, медицине, промышленности, Россия будет лишь пытаться догнать зарубежные страны. Причем догонять придется не только признанных лидеров, но и развивающиеся страны: в последние годы Россию опередила даже Саудовская Аравия — и по количеству суперкомпьютеров в рейтинге, и по производительности мощнейшей вычислительной машины.
