Со следующего года Фонд перспективных исследований планирует начать проект по созданию российского суперкомпьютера сверхвысокой производительности. Выбору ключевых направлений исследований, которые сделают возможным создание подобных комплексов, был посвящен круглый стол «Новые решения для энергоэффективных высокопроизводительных вычислительных систем», состоявшийся на площадке ФПИ. В мероприятии приняли участие ведущие эксперты в области технологий высокопроизводительных вычислений – представители научных учреждений и организаций ОПК, занимающихся этой тематикой.
Предпосылки проекта
Существующие сегодня высокопроизводительные системы строятся на базе универсальных процессоров и графических ускорителей. По словам руководителя проектной группы ФПИ Александра Исаева, стоимость лучших образцов таких суперкомпьютеров колеблется от 1,5 до 2 млрд руб., а потребляемая мощность исчисляется мегаваттами. На повестке дня создание систем экзафлопсного уровня производительности. Как показывают исследования, если продолжать использовать для этого ныне существующие технологии, к 2020 г. можно получить компьютер примерно с такими характеристиками: количество ядер – 108–1010; длительность наработки на отказ – не более нескольких минут; потребляемая мощность – не менее 100 МВт. Возможности существующих технологий упираются в предел Ландауэра по тепловыделению и предел Чейтина по сложности конструкции. Поэтому актуальной является задача нахождения новых вычислительных принципов и архитектур для построения высокопроизводительных и энергоэффективных вычислительных систем. Организаторы круглого стола ставили своей целью определить направления исследований в этой области на перспективу 20–40 лет.
Квантовая логика
Энергоэффективность – далеко не единственная задача, которую предстоит решить на пути к экзафлопсным вычислениям. Необходимо также разработать новые методы создания прикладного и системного ПО, обеспечивающего распараллеливание вычислений, многократно увеличить производительность компьютерной памяти, увеличить время наработки системы на отказ и т. д. Однако снижение энергопотребления и тепловыделения – проблема наиболее сложная. Решить ее позволяет использование так называемых обратимых вычислений.
Традиционные вычисления являются необратимыми – после обработки биты информации стираются, и по результату на выходе электронной схемы уже нельзя восстановить то, что поступало на вход. Стирание информации сопровождается выделением тепла, что и приводит супрекомпьютеры к пределу Ландауэра. Сделать вычисления обратимыми на классических компьютерах теоретически возможно, но это существенно снизит их быстродействие. Более эффективное решение – применение принципов квантовой физики.
Несмотря на громкие заявления некоторых производителей, полноценных реализаций квантового компьютера в мире пока нет – таково единодушное мнение участников мероприятия. Скорее, речь может идти о гибридных системах, построенных путем «скрещивания» полупроводниковой электроники и энергоэффективных квантовых элементов. К таковым можно отнести систему компании D-Wave, которую Google и другие крупные корпорации пытаются использовать для решения ряда специализированных задач, и систему компании ID Quantique – квантовый генератор случайных чисел.
В отечественной науке элементная база для суперкомпьютера будущего была разработана еще в начале 1980-х гг. – в лаборатории физического факультета МГУ. Тогда же был разработан проект петафлопсного компьютера. В его основе лежат устройства быстрой одноквантовой логики (БОКЛ, или RSFQ – Rapid Single Flux Quantum). Их работа основана на явлении квантизации магнитного потока в кольце сверхпроводника – квант «выпускается» из кольца путем временного прерывания сверхпроводимости и может «войти» в него обратно через тот же «разрыв». Таким образом, энергия кванта не рассеивается и может быть использована повторно. За счет этого возможны вычисления с обратимой логикой. Энергопотребление сверхпроводниковых микросхем на порядки ниже, чем у существующих полупроводниковых чипов, а производительность в разы выше. Так что советская разработка была забыта совершенно незаслуженно.
Потенциал «кремния»
Квантовые компьютеры применимы далеко не для всех задач – они эффективны для нужд криптографии, обработки баз данных сверхбольшого размера, моделирования работы тех же квантовых систем, но, скажем, с решением сложных уравнений они справляются посредственно. Так, в ряде тестов упомянутый D-Wave сильно проигрывал традиционным компьютерам.
По мнению некоторых участников круглого стола, существующие кремниевые технологии рано списывать со счетов – их потенциал использован не полностью. Чтобы не отстать от мировых достижений в индустрии суперкомпьютеров несомненно нужна современная элементная база, в том числе интерконнект и память. Не менее важен способ ее использования. Поэтому, например, НИИ «Квант» предлагает идти по пути создания специализированных проблемно-ориентированных СБИС, нацеленных на решение конкретных классов задач. Сверхбольшая интегральная схема должна создаваться на основе анализа приложений, с которыми ей предстоит работать. Как показывают исследования, заказная специализированная СБИС, даже созданная по не самой последней технологии, дает ускорение работы до четырех порядков по сравнению с обычным процессором последнего поколения. В пользу специализации говорит и тот факт, что суперкомпьютеры, занимающие верхние строчки в списке Топ-500, ориентированы на определенный класс задач. Параллельно необходимо искать новые методы программирования сложных систем и алгоритмы управления данными для более эффективной организации вычислений. В сущности, программы для будущих сверхвысокопроизводительных машин нужно начинать писать и отлаживать еще до создания самих машин. Для верификации ПО рекомендуется использовать не только RTL-модели аппаратной части (ее описания как совокупности регистров и логических связей между ними), но и физические прототипы, созданные на имеющейся элементной базе, например ПЛИС.
Супернейрокомпьютер
Один из способов преодоления проблем, с которыми может столкнуться микроэлектроника, – переход к нейросетевой логике и созданию микросхем на базе мемристоров. В России разработки в этой области ведутся, например, в МФТИ.
В отличие от классической фон-неймановской архитектуры, нейросетевая архитектура обладает высоким параллелизмом, что делает процесс вычислений более эффективным. Исследования в этом направлении ведутся во всем мире уже не первое десятилетие. На определенном этапе чипы для вычислительных систем с нейросетевой архитектурой разрабатывались на базе цифровых технологий. Но в последние годы, с появлением мемристора, произошел всплеск интереса к аналоговой и аналогово-цифровой реализации. Скорость аналоговых вычислений на порядки выше, чем цифровых, но препятствием к их использованию были ограничения по точности вычислений. С развитием нанотехнологий в микроэлектронике это ограничение предполагается преодолеть.
Мемристор (резистор с памятью) – элемент микросхемы, способный изменять свое сопротивление в зависимости от протекавшего через него тока. За счет этого он обладает эффектом памяти, а значит, может использоваться как для вычислений, так и для хранения информации. Другое свойство мемристорных систем – переход от представления сигнала в виде тока и напряжения к представлению в виде частоты последовательности узких импульсов. Это позволяет кардинально снизить энергопотребление вычислительной системы. Одно из применений мемристоров – реализация коммуникационной среды в ПЛИС, что значительно улучшает характеристики программируемых логических схем. Еще одна функция мемристоров – замена флеш-памяти.
Наряду с разработкой электронных компонентов на базе мемристоров предполагается создание новых нейросетевых алгоритмов решения задач и алгоритмов управления сложными динамическими системами.
Предварительные итоги
Перечень представленных разработок и идей далеко не исчерпывается упомянутыми технологиями. Первый вывод, который напрашивается по итогам круглого стола, – отечественные разработки в сфере вычислительных систем сверхвысокой производительности есть, и их немало. Более того, многие перспективные изобретения были сделаны уже достаточно давно. Проблемой является «разрыв» между фундаментальными исследованиями и прикладными реализациями. В преодолении этого разрыва Фонд перспективных исследований видит свою задачу. Хочется пожелать Фонду успеха в ее решении. А участникам мероприятия – суметь подготовить конкретные предложения по созданию высокопроизводительных вычислительных систем на краткосрочную и долгосрочную перспективу, как им было предложено сделать. Ожидается, что на первом этапе ФПИ выберет и поддержит пять-шесть направлений развития технологий, затем из них будут выделены два-три наиболее перспективных. Так или иначе, поддержка любого из направлений будет способствовать развитию индустрии, поскольку позволит разработать и развить идеологию сверхвысокопроизводительных вычислений будущего.
