VIII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2016

ВВЕДЕНИЕ

Суперкомпьютер (с англ. Supercomputer), СверхЭВМ, СуперЭВМ, сверхвычислитель) — специализированная вычислительная машина, значительно превосходящая по своим техническим параметрам и скорости вычислений большинство существующих в мире компьютеров.

Как правило, современные суперкомпьютеры представляют собой большое число высокопроизводительных серверных компьютеров, соединённых друг с другом локальной высокоскоростной магистралью для достижения максимальной производительности в рамках подхода распараллеливания вычислительной задачи.

ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПОНЯТИЯ СУПЕРКОМПЬЮТЕР

Определение понятия «суперкомпьютер» не раз было предметом многочисленных споров и обсуждений.

Чаще всего авторство термина приписывается Джорджу Майклу (George Anthony Michael) и Сиднею Фернбачу (Sidney Fernbach), в конце 60-х годов XX века работавшим в Ливерморской национальной лаборатории, и компании CDC. Тем не менее, известен тот факт, что ещё в 1920 году газета New York World (англ.) рассказывала о «супервычислениях», выполняемых при помощи табулятора IBM, собранного по заказу Колумбийского университета.

В общеупотребительный лексикон термин «суперкомпьютер» вошёл благодаря распространённости компьютерных систем Сеймура Крэя, таких как, CDC 6600, CDC 7600, Cray-1, Cray-2, Cray-3 (англ.) и Cray-4 (англ.). Сеймур Крэй разрабатывал вычислительные машины, которые по сути становились основными вычислительными средствами правительственных, промышленных и академических научно-технических проектов США с середины 60-х годов до 1996 года. Не случайно в то время одним из популярных определений суперкомпьютера было следующее: — «любой компьютер, который создал Сеймур Крэй». Сам Крэй никогда не называл свои детища суперкомпьютерами, предпочитая использовать вместо этого обычное название «компьютер».

Компьютерные системы Крэя удерживались на вершине рынка в течение 5 лет с 1985 по 1990 годы. 80-е годы XX века охарактеризовались появлением множества небольших конкурирующих компаний, занимающихся созданием высокопроизводительных компьютеров, однако к середине 90-х большинство из них оставили эту сферу деятельности, что даже заставило обозревателей заговорить о «крахе рынка суперкомпьютеров». На сегодняшний день суперкомпьютеры являются уникальными системами, создаваемыми «традиционными» игроками компьютерного рынка, такими как IBM, Hewlett-Packard, NEC и другими, которые приобрели множество ранних компаний, вместе с их опытом и технологиями. Компания Cray по-прежнему занимает достойное место в ряду производителей суперкомпьютерной техники.

Из-за большой гибкости самого термина до сих пор распространены довольно нечёткие представления о понятии «суперкомпьютер». Шутливая классификация Гордона Белла и Дона Нельсона, разработанная приблизительно в 1989 году, предлагала считать суперкомпьютером любой компьютер, весящий более тонны. Современные суперкомпьютеры действительно весят более 1 тонны, однако далеко не каждый тяжёлый компьютер достоин чести считаться суперкомпьютером. В общем случае, суперкомпьютер — это компьютер значительно более мощный, чем доступные для большинства пользователей машины. При этом скорость технического прогресса сегодня такова, что нынешний лидер легко может стать завтрашним аутсайдером.

Архитектура также не может считаться признаком принадлежности к классу суперкомпьютеров. Ранние компьютеры CDC были обычными машинами, всего лишь оснащёнными быстрыми для своего времени скалярными процессорами, скорость работы которых была в несколько десятков раз выше, чем у компьютеров, предлагаемых другими компаниями.

Большинство суперкомпьютеров 70-х оснащались векторными процессорами, а к началу и середине 80-х небольшое число (от 4 до 16) параллельно работающих векторных процессоров практически стало стандартным суперкомпьютерным решением. Конец 80-х и начало 90-х годов охарактеризовались сменой магистрального направления развития суперкомпьютеров от векторно-конвейерной обработки к большому и сверхбольшому числу параллельно соединённых скалярных процессоров.

Массово-параллельные системы стали объединять в себе сотни и даже тысячи отдельных процессорных элементов, причём ими могли служить не только специально разработанные, но и общеизвестные и доступные в свободной продаже процессоры. Большинство массивно-параллельных компьютеров создавалось на основе мощных процессоров с архитектурой RISC, наподобие PowerPC или PA-RISC.

В конце 90-х годов высокая стоимость специализированных суперкомпьютерных решений и нарастающая потребность разных слоёв общества в доступных вычислительных ресурсах привели к широкому распространению компьютерных кластеров. Эти системы характеризует использование отдельных узлов на основе дешёвых и широко доступных компьютерных комплектующих для серверов и персональных компьютеров и объединённых при помощи мощных коммуникационных систем и специализированных программно-аппаратных решений. Несмотря на кажущуюся простоту, кластеры довольно быстро заняли достаточно большой сегмент суперкомпьютерного рынка, обеспечивая высочайшую производительность при минимальной стоимости решений.

В настоящее время суперкомпьютерами принято называть компьютеры с огромной вычислительной мощностью («числодробилки» или «число грызи»). Такие машины используются для работы с приложениями, требующими наиболее интенсивных вычислений (например, прогнозирование погодно-климатических условий, моделирование ядерных испытаний и т. п.), что в том числе отличает их от серверов и мэйнфреймов (англ. mainframe) — компьютеров с высокой общей производительностью, призванных решать типовые задачи (например, обслуживание больших баз данных или одновременная работа с множеством пользователей).

Иногда суперкомпьютеры используются для работы с одним-единственным приложением, использующим всю память и все процессоры системы; в других случаях они обеспечивают выполнение большого числа разнообразных приложений.

ПРИМЕНЕНИЕ

Суперкомпьютеры используются во всех сферах, где для решения задачи применяется численное моделирование; там, где требуется огромный объём сложных вычислений, обработка большого количества данных в реальном времени, или решение задачи может быть найдено простым перебором множества значений множества исходных параметров (см. Метод Монте-Карло).

Совершенствование методов численного моделирования происходило одновременно с совершенствованием вычислительных машин: чем сложнее были задачи, тем выше были требования к создаваемым машинам; чем быстрее были машины, тем сложнее были задачи, которые на них можно было решать. Поначалу суперкомпьютеры применялись почти исключительно для оборонных задач: расчёты по ядерному и термоядерному оружию, ядерным реакторам. Потом, по мере совершенствования математического аппарата численного моделирования, развития знаний в других сферах науки — суперкомпьютеры стали применяться и в «мирных» расчётах, создавая новые научные дисциплины, как то: численный прогноз погоды, вычислительная биология и медицина, вычислительная химия, вычислительная гидродинамика, вычислительная лингвистика и проч., — где достижения информатики сливались с достижениями прикладной науки.

Ниже приведён далеко не полный список областей применения суперкомпьютеров.

• Математические проблемы:

  • криптография,

  • статистика,

• Физика высоких энергий:

  • процессы внутри атомного ядра, физика плазмы, анализ данных экспериментов, проведенных на ускорителях

  • разработка и совершенствование атомного и термоядерного оружия управление ядерным арсеналом, моделирование ядерных испытаний

  • моделирование жизненного цикла ядерных топливных элементов, проекты ядерных и термоядерных реакторов

• Наука о Земле:

  • прогноз погоды, состояния морей и океанов

  • предсказание климатических изменений и их последствий

  • исследование процессов, происходящих в земной коре, для предсказания землетрясений и извержений вулканов

  • анализ данных геологической разведки для поиска и оценки нефтяных и газовых месторождений, моделирование процесса выработки месторождений

  • моделирование растекания рек во время паводка, растекания нефти во время аварий

• Вычислительная биология: фолдинг белка, расшифровка ДНК.

• Вычислительная химия и медицина: изучение строения вещества и природы химической связи как в изолированных молекулах, так и в конденсированном состоянии, поиск и создание новых лекарств

• Физика:

  • газодинамика: турбины электростанций, горение топлива, аэродинамические процессы для создания совершенных форм крыла, фюзеляжей самолетов, ракет, кузовов автомобилей

  • гидродинамика: течение жидкостей по трубам, по руслам рек

  • материаловедение: создание новых материалов с заданными свойствами, анализ распределения динамических нагрузок в конструкциях, моделирование крэш-тестов при конструировании автомобилей

ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТЬ

Производительность суперкомпьютеров чаще всего оценивается и выражается в количестве операций с плавающей точкой в секунду (FLOPS). Это связано с тем, что задачи численного моделирования, под которые и создаются суперкомпьютеры, чаще всего требуют вычислений, связанных с вещественными числами с высокой степенью точности, а не целыми числами. Поэтому для суперкомпьютеров неприменима мера быстродействия обычных компьютерных систем —количество миллионов операций в секунду (MIPS). При всей своей неоднозначности и приблизительности, оценка во флопсах позволяет легко сравнивать суперкомпьютерные системы друг с другом, опираясь на объективный критерий.

Первые суперкомпьютеры имели производительность порядка 1 кфлопс, т.е. 1000 операций с плавающей точкой в секунду. В США компьютер, имевший производительность в 1 миллион флопсов (1 Мфлопс) (CDC 6600), был создан в 1964 году. Известно, что в 1963 году в московском НИИ-37 (позже НИИ ДАР) был разработан компьютер на основе модулярной арифметики с производительностью 2,4 млн. оп/с. Это экспериментальный компьютер второго поколения (на дискретных транзисторах) Т340-А (гл. конструктор Д.И. Юдицкий). Однако следует отметить, что прямое сравнение производительности модулярных и традиционных ЭВМ некорректно. Модулярная арифметика оперирует только с целыми числами. Представление вещественных чисел в модулярных ЭВМ возможно только в формате с фиксированной запятой, недостатком которого является существенное ограничение диапазона представления чисел.

Планка в 1 миллиард флопс (1 Гигафлопс) была преодолена суперкомпьютерами NEC SX-2 в 1983 году с результатом 1.3 Гфлопс, и М-13 академика Карцева с результатом в 2,4 Гфлопс.

Граница в 1 триллион флопс (1 Тфлопс) была достигнута в 1996 году суперкомпьютером ASCI Red.

Рубеж 1 квадриллион флопс (1 Петафлопс) был взят в 2008 году суперкомпьютером IBM Roadrunner.

В 2010-ых годах несколькими странами ведутся работы, нацеленные на создание к 2020 году экзафлопсных компьютеров, способных выполнять 1 квинтиллион операций с плавающей точкой в секунду, и потребляющих при этом не более нескольких десятков мегаватт.

ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ СУПЕРКОМПЬЮТЕРОВ

Наиболее распространёнными программными средствами суперкомпьютеров, также как и параллельных или распределённых компьютерных систем являются интерфейсы программирования приложений (API) на основе MPI и PVM, и решения на базе открытого программного обеспечения, наподобие Beowulf и openMosix, позволяющего создавать виртуальные суперкомпьютеры даже на базе обыкновенных рабочих станций и персональных компьютеров. Для быстрого подключения новых вычислительных узлов в состав узкоспециализированных кластеров применяются технологии наподобие ZeroConf. Примером может служить реализация рендеринга в программном обеспечении Shake, распространяемом компанией Apple. Для объединения ресурсов компьютеров, выполняющих программу Shake, достаточно разместить их в общем сегменте локальной вычислительной сети.

В настоящее время границы между суперкомпьютерным и общеупотребимым программным обеспечением сильно размыты и продолжают размываться ещё более вместе с проникновением технологий параллелизации и многоядерности в процессорные устройства персональных компьютеров и рабочих станций. Исключительно суперкомпьютерным программным обеспечением сегодня можно назвать лишь специализированные программные средства для управления и мониторинга конкретных типов компьютеров, а также уникальные программные среды, создаваемые в вычислительных центрах под «собственные», уникальные конфигурации суперкомпьютерных систем.

ТОП 500

Начиная с 1993, суперкомпьютеры ранжируют в списке Top500. Список составляется на основе теста LINPACK по решению системы линейных алгебраических уравнений, являющейся общей задачей для численного моделирования. Самым мощным суперкомпьютером по этому списку на ноябрь 2014 года является Tianhe-2(Китай).

TOP500 - проект по составлению рейтинга и описаний 500 самых мощных общественно известных вычислительных систем мира. Проект был запущен в 1993 году и публикует актуальный перечень суперкомпьютеров дважды в год (в июне и ноябре). Этот проект направлен на обеспечение надёжной основы для выявления и отслеживания тенденций в области высокопроизводительных вычислений. Основой для рейтинга являются результаты исполнения испытания LINPACK (HPL), решающего большие СЛАУ. В данной таблице представлена первая десятка 45-й по счёту редакции списка Toп 500, опубликованного в июне 2015.

Таблица 1: Первая десятка 45-й по счёту редакции списка Топ-500, опубликованного в июне 2015 года

Положение	Rmax Rpeak	Название	Архитектура, Тип процессора, сеть	Производитель	Место, Страна, год	Опера-ционная система
1	33,86354,902	Tianhe-2	NUDTXeon E5-2692, Xeon Phi, Custom	NUDT	Национальный суперкомпьютерный центр в Гуанчжоу, 2013	Linux (Kylin)
2	17,59027,113	Titan	Cray XK7Opteron 6274, Tesla K20X, Custom	Cray	Национальная лаборатория Оук-Ридж (ORNL) Теннесси, 2012	Linux (CLE, SLESbased)
3	17,17320,133	Sequoia	Blue Gene/QPowerPC A2, Custom	IBM	Ливерморская национальная лаборатория, 2013	Linux (RHEL,CNK)
4	10,51011,280	K computer	RIKENSPARC64 VIIIfx, Tofu	Fujitsu	RIKENЯпония, 2011	Linux
5	8,58610,066	Mira	Blue Gene/QPowerPC A2, Custom	IBM	Аргоннская национальная лаборатория, 2013	Linux (RHEL,CNK)
6	6,2717,788	Piz Daint	Cray XC30Xeon E5-2670, Tesla K20X, Aries interconnect	Cray	Swiss National Supercomputing Centre (CSCS), 2013	Linux (CLE, SLES based)
7	5.5377.235	Shaheen II	Cray XC40Xeon E5-2698v3, Aries	Cray Inc.	Научно-технологический универ. им. короля Абдаллы, 2015	Linux (CLE)
8	5,1688,520	Stampede	PowerEdge C8220Xeon E5-2680, Infiniband	Dell	Texas Advanced Computing Center США, 2013	Linux
9	5,0085,872	JUQUEEN	Blue Gene/QPowerPC A2, Custom	IBM	Исследоват. центр Юлих, 2013	Linux (RHEL,CNK)
10	4,2935,033	Vulcan	Blue Gene/QPowerPC A2, Custom	IBM	Ливерморская национальная лаборатория, 2013	Linux (RHEL, CNK)

Рисунок 1. Вычислительная мощность 500 наиболее мощных компьютерных систем в мире с 1993 года

Рисунок 2. Распределение вычислительной мощности по странам в соответствии с данными Toп 500 в ноябре 2009 года

РЕЙТИНГ ЗА ПРОШЛЫЕ ГОДЫ

• Thinking Machines CM-5 (июнь 1993 — ноябрь 1993);

• Fujitsu Numerical Wind Tunnel (ноябрь 1993— июнь 1994);

• Intel Paragon XP/S140 (июнь 1994 — ноябрь 1994);

• Fujits Numerical Wind Tunnel (ноябрь 1994 — июнь 1996);

• Hitachi SR2201 (июнь 1996 — ноябрь 1996);

• Hitachi CP-PACS (ноябрь 1996 — июнь 1997);

• Intel ASCI Red (июнь 1997 — ноябрь 2000);

• IBM ASCI White (ноябрь 2000— июнь 2002);

• NEC Earth Simulator (июнь 2002 — ноябрь 2004);

• IBM Blue Gene/L (ноябрь 2004 — июнь 2008);

• IBM Roadrunner (июнь 2008 — ноябрь 2009);

• Cray Jaguar (ноябрь 2009— ноябрь 2010);

• Тяньхэ-1А Китайского национального университета оборонных технологий (ноябрь 2010 — июнь 2011);

• Fujitsu K computer (июнь 2011 — июнь 2012);

• IBM Sequoia — Blue Gene/Q (июнь 2012 года — ноябрь 2012);

• Cray Titan (ноябрь 2012— июнь 2013);

• Tianhe-2 («Млечный путь-2») Китайского национального университета оборонных технологий (с июня 2013 —) мощностью 33,86 петафлопс.

Таблица 2. Лучший суперкомпьютер за июнь от 1993 до 2013 года.

Год	Rmax Rpeak	Название	Место, Страна, Год
1993	59,7131	CM-5/1024	Лос-Аламосская национальная лаборатория США, 1993
1994	143,4184	XP/S140	Сандийские национальные лаборатории США, 1993
1995	170235,79	Numerical Wind Tunnel	National Aerospace Laboratory of Japan Япония, 1993
1996	220,4307,2	SR2201/1024	Токийский университет Япония, 1996
1997	1 0681 453	ASCI Red	Сандийские национальные лаборатории США, 1997
1998	1 3381 830,4	ASCI Red	Сандийские национальные лаборатории США, 1997
1999	2 1213 154	ASCI Red	Сандийские национальные лаборатории , 1999
2000	2 3793 207	ASCI Red	Сандийские национальные лаборатории США, 1999
2001	7 22612 288	ASCI White	Ливерморская национальная лаборатория США, 2000
2002	35 86040 960	Earth Simulator	The Earth Simulator Center Япония, 2002
2003	35 86040 960	Earth Simulator	The Earth Simulator Center Япония, 2002
2004	35 86040 960	Earth Simulator	The Earth Simulator CenterЯпония, 2002
2005	136 800183 500	Blue Gene/L	DOE/NNSA/LLNL США, 2005
2006	280 600367 000	Blue Gene/L	DOE/NNSA/LLNL США, 2005
2007	280 600367 000	Blue Gene/L	DOE/NNSA/LLNL США, 2005
2008	1 375 7802 345 500	Roadrunner	DOE/NNSA/LANL США, 2008
2009	1 456 7002 483 470	Roadrunner	DOE/NNSA/LANL США, 2008
2010	1 759 0002 331 000	Jaguar	Национальная лаборатория Оук-Ридж США, 2009
2011	8 162 0008 773 632	K computer	Институт физико-химических исследований, Кобе Япония, 2011
2012	16 324 75020 132 660	IBM Sequoia—Blue Gene/Q	Ливерморская национальная лаборатория США, 2012
2013	33 860 00054 902 400	Tianhe-2	Оборонный научно-технический университет НОАК КНР, 2013

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Итак, в современном мире технологии очень быстро развиваются, уже сделаны попытки в усовершенствовании, поэтому с каждым годом компьютеры будут только мощнее и удобнее.

ЛИТЕРАТУРА

1.Jon Bashor, Erich Strohmaier and the TOP500: A list that’s taken on a life of its own., 14 june 2012. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://crd.lbl.gov/news-and-publications/news/2012/erich-strohmaier-and-the-top500-a-list-that-s-taken-on-a-life-of-its-own/

2.Суперкомпьютерные технологии в науке, образовании и промышленности/ Под редакцией: академика В. А. Садовничего, академика Г. И. Савина, чл.-корр. РАН Вл. В. Воеводина.-М.: Издательство Московского университета, 2009.-232 с., ил. ISBN 978-5-211-05719-7. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://habrahabr.ru/company/intel/blog/84407/

3. The Graph500 [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.graph500.org

4. TOP500 Supercomputing sites. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://top500.org/

5. Суперкомпьютеры. Журнал первый российский [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.supercomputers.ru/

6. ACADEMIA. Вл. Воеводин. Суперкомпьютеры: огромные и незаменимые .2-я лекция. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://tvkultura.ru/video/show/brand_id/20898/video_id/155335

Код для цитирования: Скопировать