Mi a szuperszámítógép és hogyan működik?

A Chicagótól mintegy 25 mérföldre található Argonne Nemzeti Laboratórium Leadership Computing Facility szuperszámítógépes szekrénysorai között sétálni olyan, mintha a “Ragyogás” Overlook Labirintusának high-tech változatát járnánk – a baltával hadonászó őrült nélkül.

Az acéllabirintus két fő szuperszámítógépe, amelyek a Mira és a Theta nevet viselik, 101 darab, normál hűtőszekrény méretű szekrényből áll, amelyekben állványok halmazai vannak, és egyenként 3450 és 4390 kilogrammot nyomnak. Az együttes össztömegük: 160 tonna – ennek nagy része a túlmelegedést megakadályozó vízhűtő rendszereknek köszönhető. A gépek több más kisebb rendszerrel együtt egy 25 000 négyzetméteres, alacsony mennyezettel és fehér csempézett padlóval rendelkező adatközpontban vannak elhelyezve. A sok berendezés zümmögése miatt ez nem egy csendes hely. A számítógépek közelében a látogatóknak beszélniük-kiabálniuk kell, hogy az állandó hangos zúgás fölött hallhatóak legyenek.

Six Billion Times Faster: Az Aurora szuperszámítógép új otthona

A létesítmény ugyan kiterjedt, de nem elegendő a hamarosan ott landoló fenevad befogadására. Valamikor 2021-ben, ha minden a tervek szerint halad, egy fantasztikusan nagy teljesítményű új szuperszámítógép, az Aurora fog beköltözni. Az érkezésére való felkészülés jegyében nagyszabású bővítés van folyamatban. Az 500 millió dollárba kerülő Aurora lesz az első a három úgynevezett “exascale” szuperszámítógép közül, amelyek másodpercenként egymilliárd milliárd (azaz kvintilliárd) számítás elvégzésére képesek, és amelyekbe az Argonne-t és 17 másik nemzeti laboratóriumot működtető amerikai Energiaügyi Minisztérium (DOE) 1,8 milliárd dollárt fektet. (Egy másik, Frontier névre keresztelt számítógépet hamarosan a Tennessee állambeli Oak Ridge Nemzeti Laboratóriumban helyeznek üzembe).

Nem meglepő ennyi pénzért az Aurora kisebb számítási csodákra lesz képes. Az 1018 FLOPS-ban (ami a másodpercenkénti lebegőpontos műveletek rövidítése) mérve a rendszer hatmilliárdszor gyorsabb lesz, mint réges-régi elődje, az úttörő Cray-1 1964-ből. A Design News jóvoltából kézzelfoghatóbban fogalmazva: “Egy embernek, aki másodpercenként egyszer 1+1+1-et ad össze egy kézi számológépen, és nincs ideje enni vagy aludni, 31,7 trillió évre lenne szüksége ahhoz, hogy elvégezze azt, amit az Aurora egy másodperc alatt.”

Ez öt- és tízszer gyorsabb, mint a szuperszámítógépek jelenlegi uralkodó bajnoka, az IBM-Nvidia megagép, a Summit, amely Oak Ridge-ben található. Elképesztő.

Kit fog az Aurora legyőzni? Íme egy pillantás a világ 10 leggyorsabb szuperszámítógépére a TOP500 agytrösztje szerint.

“Vannak korlátok abban, amit ma egy szuperszámítógépen megtehetünk” – mondta Mike Papka, a Leadership Computing Facility igazgatója nemrég, miután körbevezetett a térben. “Az Aurorával ezeket a következő szintre tudjuk emelni. Jelenleg a világegyetem fejlődésének szimulációját tudjuk elvégezni. De az Aurorával ezt sokkal valósághűbb módon, több fizikával és több kémiával kiegészítve tudjuk majd elvégezni. Elkezdünk olyan dolgokat csinálni, mint például megpróbálni megérteni, hogy a különböző gyógyszerek hogyan lépnek kölcsönhatásba egymással és mondjuk a rák valamilyen formájával. Ezt már kis léptékben is meg tudjuk csinálni. Az Aurora segítségével ezt még nagyobb léptékben is meg tudjuk majd tenni.”

Az Energiaügyi Minisztérium 52 szuperszámítógépének egyikeként az Aurora valószínűleg az egyetlen létező exascale rendszer lesz, amikor debütál. (Hacsak Kína nem épít előbb egyet – ami egyes bennfentesek szerint elég valószínűtlen, annak ellenére, hogy a jelentések szerint az ország azon van, hogy 2020-ra elkészítsen egyet). Az Aurora telepítését bejelentő 2019. márciusi sajtótájékoztatón Rick Stevens, az Argonne laboratórium társigazgatója elmondta, hogy a rendszer nagy teljesítményű számítási alkalmazásokat, valamint a gyorsítók, detektorok, teleszkópok és más kutatási berendezések által generált áramló adatok elemzését fogja kezelni.

Az Aurora egyelőre azonban még csak folyamatban lévő munka, míg a dicsőséget a Summit kapja. Az eredetileg már évekkel ezelőtt, jóval kisebb teljesítményű inkarnációban üzembe helyezett és 2018 közepén elindított Summit 200 millió dollárba került, másodpercenként 200 kvadrillió (azaz 200 trillió) sebességgel képes bonyolult matematikai számításokat végezni, és felelős azért, hogy Amerika visszaszerezte Kínától a TOP500-as lista első helyét. Fizikailag impozáns, több mint 300 – a Mirához és a Thetához hasonló méretű – egységből áll, amelyek összesen 340 tonnát nyomnak, 9 250 négyzetmétert foglalnak el, és 9 216 központi feldolgozóchip hajtja őket. Belsejében több kilométernyi üvegszálas kábel van, és ennek a behemótnak a hűtéséhez percenként 4000 gallon vízre van szükség. Emellett rengeteg energiát fogyaszt – annyit, amennyi több ezer otthon áramellátásához elegendő.

Amikor a “szuperszámítógépek atyja”, Seymour Cray az 1960-as években először kezdte el építeni forradalmi gépeit, a számítási izmok ilyen hullámzó bemutatója felfoghatatlan volt. Több mint fél évszázaddal később ez lassan a normává válik – és egy nap olyan furcsának fog tűnni, mint most egy Atari 2600.

Mi az a szuperszámítógép? (Tipp: a párhuzamos számítás a kulcs)

A szuperszámítógépek már évek óta alkalmazzák a “tömegesen párhuzamos feldolgozás” nevű technikát, amelynek során a problémákat részekre osztják, és több ezer processzor egyszerre dolgozik rajtuk, szemben például a MacBook Air egyidejű, “soros” módszerével. Itt egy másik jó hasonlat, ez az Explainthatstuff.com oldalról származik:

Olyan ez, mint amikor a pénztárhoz érkezel egy teli kosárral, de aztán felosztod a tételeket több különböző barátod között. Minden barát külön kasszán mehet át a tételek egy részével, és külön fizethet. Miután mindannyian fizettek, újra összeállhattok, feltölthetitek a kosarat, és távozhattok. Minél több tétel van, és minél több barátod van, annál gyorsabb lesz a párhuzamos feldolgozás – legalábbis elméletben.

“Párhuzamos számítást kell használni ahhoz, hogy valóban kihasználjuk a szuperszámítógépek teljesítményét” – mondja Caitlin Joann Ross, a Rensselaer Polytechnic Institute doktorandusza, aki nemrég hat hónapos rezidenciát töltött Argonne-ban. “Meg kell értened, hogyan kell az adatokat kicserélni a folyamatok között ahhoz, hogy mindezt hatékonyan végezd, így rengeteg különböző apró kihívás van, ami miatt nagyon szórakoztató a munka. Bár vannak napok, amikor bizonyára frusztráló lehet.”

A “hibakeresési” problémák – mondja – a frusztráció legfőbb okai. Azok a számítások, amelyek például négy processzorral simán futnak, összeomolhatnak, ha hozzáadunk egy ötödiket.

“Ha minden tökéletesen működik” – mondja Ross – “akkor bármi is az, amit futtatunk, sokkal gyorsabban fut, mint egy kevesebb processzorral vagy egyetlen processzorral rendelkező számítógépen”. Vannak bizonyos számítások, amelyek futtatása hetekig vagy hónapokig tarthat egy laptopon, de ha hatékonyan párhuzamosítani tudod, hogy egy szuperszámítógépen fusson, akkor egy nap alatt elvégezheted.”

Ross munkájának egy másik területe maguknak a szuperszámítógépeknek – pontosabban a szuperszámítógépeken használt hálózatoknak – a szimulációja. A tényleges szuperszámítógépeken futó alkalmazásokból származó adatokat betáplálják egy szimulátorba, amely lehetővé teszi a különböző funkciók tesztelését anélkül, hogy az egész rendszert lekapcsolnák. Az egyik ilyen funkció az úgynevezett “kommunikációs interferencia”.

“A való életben a különböző felhasználók feladatokat küldenek a szuperszámítógépnek, amely valamilyen ütemezéssel meghatározza, hogy ezek a feladatok mikor futnak” – mondja Ross. “A szuperszámítógépen általában több különböző feladat fut egyszerre. Ezek különböző számítási csomópontokat használnak, de megosztják a hálózati erőforrásokat. Tehát valaki más munkájának kommunikációja lelassíthatja a te munkádat, a hálózaton keresztüli adatátvitel módja alapján. Szimulációinkkal ilyen típusú helyzeteket vizsgálhatunk, és olyan dolgokat tesztelhetünk, mint például más útválasztási protokollok, amelyek segíthetnek javítani a hálózat teljesítményét.

Mire használják a szuperszámítógépeket?Csak a valóság szimulálására, ennyi

Az elmúlt évtizedekben és napjainkban a szuperszámítógépek legfőbb hozzájárulása a tudományhoz az volt, hogy egyre jobban képesek szimulálni a valóságot, hogy segítsenek az embereknek jobb teljesítmény-előrejelzéseket készíteni és jobb termékeket tervezni a gyártástól és az olajtól kezdve a gyógyszeriparon át a hadászatig. Jack Dongarra, a világ egyik legjelentősebb szuperszámítógépes szakértője ezt a képességet a kristálygömbhöz hasonlítja.

“Tegyük fel, hogy meg akarom érteni, mi történik, amikor két galaxis összeütközik” – mondja Dongarra. “Ezt a kísérletet nem igazán tudom elvégezni. Nem tudok fogni két galaxist és összeütköztetni őket. Ezért egy modellt kell építenem, és lefuttatnom egy számítógépen. Vagy régen, amikor autót terveztek, fogták az autót, és nekimentek egy falnak, hogy lássák, mennyire bírja az ütközést. Nos, ez elég drága és időigényes. Manapság ezt nem túl gyakran tesszük; felépítünk egy számítógépes modellt az összes fizikával, és nekicsapódunk egy szimulált falnak, hogy megértsük, hol vannak a gyenge pontok.”

A vállalatok különösen a pénzbeli értéket (ROI, ahogy a vállalati típusok mondják) látják a szuperszámítógépes szimulációkban, akár autók gyártásáról, olajfúrásról vagy új gyógyszerek felfedezéséről van szó. 2018-ban a vállalati és kormányzati vásárlások hozzájárultak a nagy teljesítményű számítástechnika egyre erőteljesebb piacához.

“A legjobb ötszáz számítógép több mint fele az iparban van” – mondja Dongarra, aki karrierje korai szakaszát az Argonne-ban töltötte. “Az ipar megértette. Nagy teljesítményű számítógépekbe fektetnek be, hogy versenyképesebbek legyenek, és előnyre tegyenek szert a konkurenciával szemben. És úgy érzik, hogy ezt a pénzt jól költik el. Azért fektetnek be ezekbe a dolgokba, hogy elősegítsék a termékeik és az innováció, a végeredmény, a termelékenység és a nyereségesség növelését.”

De ez nagyobb dolog, mint a ROI.

“A hagyományos kereskedelmi vállalkozások a következő megtérülési számításokat láthatják: “Ezzel ennyi fizikai tesztelési költséget takarítottunk meg”, vagy “gyorsabban tudtunk piacra jutni, és így többletbevételre tettünk szert”” – mondja Andrew Jones, egy brit nagy teljesítményű számítástechnikai tanácsadó. “De a HPC esetében az alapvető ROI-számítás nem feltétlenül az, ahonnan az érték származik. Ha megkérdezünk egy olajtársaságot, az nem azon múlik, hogy 30 százalékkal olcsóbban tudunk olajat találni. Az számít, hogy találnak-e olajat, vagy sem.”

A szuperszámítógépeket nagyszabású fejlesztésekre és hatékonyságnövelésre használó vállalatok előnyben vannak versenytársaikkal szemben.

“És ugyanez igaz a tudomány nagy részére is” – teszi hozzá Jones. “Nem feltétlenül a befektetés konkrét értelemben vett megtérülését keressük, hanem az általános képességeket – azt, hogy a kutatóink képesek-e nemzetközileg versenyképes tudományt végezni vagy sem.”

A sebesség iránti igény

‘”Nincs két nagyobb elkövetője a ‘nézzétek, milyen nagy a rendszerem’ kérdésnek, mint az U.USA és Kína.”‘

Mivel a gyorsabb számítógépek lehetővé teszik a kutatók számára, hogy gyorsabban nagyobb betekintést nyerjenek abba, amin éppen dolgoznak, egyre nagyobb szükség – vagy legalábbis erős vágy – van a sebességre. Dongarra ezt “véget nem érő keresésnek” nevezi, és az Aurora (még nem bizonyított) fenntartható exascale képességei ennek a keresésnek az eddigi csúcsát jelentenék. Mégis, ez csak egy lesz a sok közül. A világ 26 másik országában több más, néha epikusan hangzó nevű (Titan, Excalibur) szuperszámítógép működik. A 36 különböző gyártó által gyártott számítógépeket a processzorok 20 generációja működteti, és számos iparágat, valamint a tudományos kutatástól a honvédelemig számos kormányzati feladatot látnak el.

A statisztikák a TOP500.org weboldalról származnak. A Dongarra által közösen alapított honlap 1993 óta tartja számon a szuperszámítógépes dolgokat, és az ő LINPACK Benchmarkját használja a teljesítmény mérésére (amely megbecsüli, hogy egy számítógép valószínűleg milyen gyorsan futtat egy vagy több programot). A világ legnagyobb és legrosszabb szuperszámítógépeinek legutóbbi listája szerint a top 10-ből öt (hamarosan hat) Amerikában található – köztük a bolygó leggyorsabb szuperszámítógépe az Oak Ridge-i Summitban, a második leggyorsabb pedig a Sierra a kaliforniai Lawrence Livermore Nemzeti Laboratóriumban. A második helyezett Kínának csak kettő (de hamarosan három) van. Persze, az ország a top 500 helyből 227-et foglal el, és a listán szereplő gépek közül 303-at gyártott le, de az USA még mindig felmutathatja a hatalmas habujját. Egyelőre. A verseny jelenleg is tart, és nem mutatja a csökkenés jeleit.

“Nincs két nagyobb elkövetője a “nézzétek, milyen nagy a rendszerem!”-nek, mint az USA és Kína” – mondja Nicole Hemsoth, a The Next Platform társalapítója és társszerkesztője.

Míg Kína történelmileg kevésbé foglalkozott a Top 500-zal – magyarázza -, az elmúlt néhány évben a nagy teljesítményű számítástechnikát “nemzeti büszkeséggé” tették, nagyobb hangsúlyt fektetve a “listavezető teljesítményre”, és milliárdokat költve ennek elérésére. Az exascale versenytársak közé tartozik Franciaország és Japán is. Egy tanulmány szerint a 2018 és 2021 között a szuperszámítógépekre fordított 130 milliárd dollárból 10 milliárd dollárt az Argonne számára tervezetthez hasonló exascale rendszerekre fordítanak.

“Az országok közötti verseny részben valós, részben mesterséges” – mondja Jones. “Így például, ha egy amerikai nemzeti laboratórium igazgatója vagy, és megpróbálsz támogatást szerezni a következő HPC-gépedhez, nagyon jó érv lehet azt mondani, hogy ‘Nos, Kínának van egy tízszer nagyobb gépe, ezért nekünk is fel kell zárkóznunk’. Az Európai Unió és Kína ugyanazt a játékot játssza az Egyesült Államokkal szemben, így van egy kis feszültség, ami nem feltétlenül valós, de ez segíti a .”

A média is jelentős szerepet játszik. Az újságírók szeretik az agyrémítő szuperszámítógépes statisztikákat elővenni és szuggesztíven magyarázni. Erre van példa a cikk elején. Itt egy másik, a New York Times-tól: “Ha egy 100 000 fő befogadására épített stadion tele lenne, és a stadionban mindenkinek lenne egy modern laptopja, akkor 20 stadionra lenne szükség ahhoz, hogy a Summit számítási tűzerőjéhez mérhető legyen”.

Kormányzati tisztviselők is élvezik a szuperszámítógépes hencegést, és úgy emlegetik óriási számítási teljesítményüket, mint a társadalmi fejlődés kulcsát – és persze mint az országuk teljes félelmetes voltának bizonyítékát. John F. Kennedy, aki 1961-ben felpörgette az űrversenyt, minden bizonnyal rajongott volna ezért.

“Ez alapvető gazdasági versenyképesség” – mondja Jones. “Ha annyira lemaradsz, hogy a nemzeted gazdaságilag már nem versenyképes más, hasonló méretű nemzetekkel szemben, akkor az egy rakás más politikai és biztonsági kérdéshez vezet, amelyekkel foglalkozni kell.”

COmputing SPeed + Power = Military Might

A biztonsági és gazdasági szempontokon túl, teszi hozzá, azok, akik tisztában vannak a nagy teljesítményű számítástechnika következményeivel, hatalmas előnyöket látnak a tudomány, az üzleti élet és más ágazatok számára. “Tehát nem kérdés, hogy ezt a dolgot csináljuk.” (Igaz, egyes jelentések szerint ezek az előnyök túlzóak.) A nukleáris fegyverkezési fronton például a szuperszámítógépek hatalmas áldásnak bizonyultak a robbanó dolgok számára. A kifinomult szimulációk kiküszöbölték a valós körülmények közötti tesztelés szükségességét.

“Nem fejlesztenek ki valamit, nem mennek ki a sivatagba, nem fúrnak egy lyukat, és nem nézik meg, hogy működik-e” – mondja Dongarra az évtizedekkel ezelőtt megszűnt gyakorlatról. “Szuperszámítógépen szimulálják a tervet. Azt is szimulálják, hogy mi történik azokkal, ha ennyi évig a polcon vannak, mert ellenőrizniük kell, hogy a készlet működni fog-e.”

A közelmúltban végrehajtott jelentős fejlesztés során a Légierő Kutatási Laboratóriuma – az Egyesült Államok Védelmi Minisztériumának öt szuperszámítógépes központjának egyike – négy megosztásra alkalmas szuperszámítógépet telepített, amelyeken az egész amerikai hadsereg titkos kutatásokat végezhet. A projektet úgy hirdették meg, hogy a légierő, a hadsereg és a haditengerészet kutatói “gyorsan reagálhatnak nemzetünk legsürgetőbb és legösszetettebb kihívásaira, ami az adófizetők számára alacsonyabb költségek mellett felgyorsítja a hadviselők új képességeit is.”

Ezt úgy értelmezzük, ahogy akarjuk.

Szuperszámítógépek és mesterséges intelligencia

A mesterséges intelligencia még mindig elég kezdetleges, de a szuperszámítógépek változtatnak ezen, mivel a gépi tanulási folyamatokat felturbózzák, hogy több adatból gyorsabb eredményeket érjenek el – mint például ebben a klímatudományi kutatásban.

“A szuperszámítással foglalkozni annyit tesz, mint hinni az algoritmus erejében, amely képes értékes, értelmes információkat desztillálni a procedurális logika ismételt végrehajtásából” – írja Scott Fulton III a ZDNet egyik éleslátó cikkében. “A szuperszámítógépek alapját két eszme képezi: az egyik azt vallja, hogy a mai gép végül egy új és rendkívül értékes megoldáshoz jut el, amelyet egy második, finomabb elképzelés követ, miszerint a mai gép a holnapi gép prototípusa.”

Amint Paul Kearns, az Argonne igazgatója a HPCWire-nek elmondta, az Aurorát a “következő generációs” mesterséges intelligenciának szánják, amely felgyorsítja a tudományos felfedezéseket, és olyan területeken tesz lehetővé fejlesztéseket, mint a szélsőséges időjárás előrejelzése, az orvosi kezelések, az agy feltérképezése, az új anyagok kifejlesztése. Hozzátette, hogy még az univerzum további megértésében is segíteni fog, “és ez még csak a kezdet.”

Míg Dongarra úgy véli, hogy a szuperszámítógépek fogják alakítani az AI jövőjét, hogy ez pontosan hogyan fog történni, az nem teljesen előrelátható.

“Bizonyos mértékig a ma fejlesztett számítógépeket olyan alkalmazásokhoz fogják használni, amelyek mesterséges intelligenciát, mély tanulást és neurohálózati számításokat igényelnek” – mondja Dongarra. “Ez egy olyan eszköz lesz, amely segíti a tudósokat abban, hogy megértsék és megoldják a legnagyobb kihívást jelentő problémáinkat.”

“Lesz” – jövő idő. A mesterséges intelligenciával kapcsolatos munka még mindig csak kis százalékát teszi ki annak, amit a szuperszámítógépek végeznek. Jones szerint ezek nagyrészt “időgépek”, amelyek “a következő tudományt öt évvel előbbről hozzák a mába.”

“A hagyományos HPC-berendezések kilencven százaléka még mindig hagyományos HPC-munkaterhelést végez – mérnöki szimulációkat, áramlástani szimulációkat, időjárás- és klímamodellezést” – magyarázza. “A mesterséges intelligencia öt vagy tíz százalékos szinten van jelen, kiegészíti ezeket, és segít abban, hogy jobban működjenek, de még nem dominál a HPC-platformok vásárlásához szükséges követelményekben, vagy akár a HPC-finanszírozási programok irányításában.”

Hemsoth úgy véli, valószínűleg még öt évbe telik, mire a meglévő HPC-munkafolyamatok sok AI-t és mély tanulást tartalmaznak, amelyek mindkettőnek más számítási igényei lesznek, mint jelenleg.

“Mindenki egy kicsit elhamarkodott, amikor az AI-ról van szó” – mondja. “Olyan rendszereket vásárolnak, amelyek megfelelnek a mostani AI-nek. Az AI gyakorlati része lesz a munkaterheléseknek, de ez változni fog. És a tényleges szoftver és alkalmazás, amelyen a dolgoknak futniuk kell, változni fog, ami azt is megváltoztatja, hogy milyen hardverre van szükség. Ez a dolog gyorsan fejlődik, de nagyon hosszú hardvergyártási ciklusok mellett – különösen, ha egy nemzeti laboratóriumban dolgozol, és három-öt évvel azelőtt kell beszerezned ezeket a dolgokat, hogy egyáltalán megkapnád a gépet.”

A szuperszámítógépek jövője

“Az emberiség jobbá tétele nemes cél.”

Még egy agyrém: a jelenlegi okostelefon olyan gyors, mint egy szuperszámítógép volt 1994-ben – egy olyan, amely 1000 processzorral rendelkezett és nukleáris szimulációkat végzett. (Van erre alkalmazás?) Ebből következik, hogy az okostelefonod (vagy akárhogy is hívják) negyedszázad múlva elméletileg az Aurora szintjén lehet. A lényeg az, hogy ez a cucc gyors – és csak egyre gyorsabb lesz. Dongarra így dióhéjázik: