Облако-суперкомпьютер

Согласно опубликованному в ноябре 2023 г. списку Top500 самых мощных нераспределенных компьютерных систем в мире, на третьем месте оказался дебютант – Microsoft Azure Eagle supercomputer, обогнавший лидировавший в 2020–2021 гг. японский суперкомпьютер Fugaku, который откатился на четвертое место. Это самая высокая позиция, которой облачная система когда-либо достигала в Top500. 

Гонку суперкомпьютеров можно сравнить с соревнованиями болидов «Формулы-1». Каждый болид – уникальное произведение искусства, плод многолетних изысканий инженеров и технологов, где значение имеет каждый винтик, каждый изгиб корпуса. Невозможно представить, чтобы на таких гонках победила пусть и подготовленная, но серийная машина.

Но в гонке суперкомпьютеров это оказалось возможным, что многие эксперты оценивают как слом парадигмы. Компания Microsoft развернула суперкомпьютер в своем облаке Azure на стандартных модулях, объединив их в единую систему, включающую более миллиона ядер. Результаты выполнения тестов LinPack на этой системе позволили обогнать бывшего лидера из Японии. Вычислительную систему не строили годы, как конкуренты, «тюнинг» сделали за шесть месяцев. И даже интерконнект не кастомизированный, не создавался для конкретной установки, как у остальных игроков из первой четверки, а относительно независимый – от компании Infiniband.

В Eagle используется не экзотическая системная архитектура, ориентированная только на высокопроизводительные вычисления, а облачная платформа Microsoft Azure и стандартная аппаратная платформа, основанная на процессорах Intel Xeon Platinum 8480C и графических ускорителях Nvidia H100, какие применяются для задач искусственного интеллекта. И это будет доступный всем, а не только отдельным компаниям по разрешению, облачный сервис.

В 2023 г. всю призовую тройку заняли американские суперкомпьютеры. Первую строчку с 2022 г. с производительностью 1,19 экзафлопс (пиковая – 1,69 Eflops) удерживает развернутый в Национальной лаборатории Оук-Ридж (ORNL) в Теннеси суперкомпьютер Frontier. Экзафлопсный суперкомпьютер – лучшее изобретение человечества 2023 г., по версии американского журнала Time, – основан на новейшей архитектуре HPE Cray EX235a и оснащен процессорами AMD EPYC 64C с частотой 2 ГГц. Общее количество ядер системы – 8 699 904, показатель энергоэффективности – 52,59 гигафлопс/Вт, а для передачи данных используется сеть (интерконнект) HPE Slingshot 11 (совместная разработка HPE и Cray). Мощность установки – как у крупного ЦОДа – 22,7 МВт.

На втором месте – Aurora, созданная вернувшейся в большую гонку компанией Intel. Суперкомпьютер основан на кластерной системе HPE Cray EX, в которой используются блейд-компьютеры Intel Exascale Compute Blade на базе процессоров Intel Xeon CPU серии Max и ускорителей Intel Data Center GPU серии Max. C этим суперкомпьютером связывает большие надежды Human Brain Project, проект изучения человеческого мозга. Исследователи попытаются расшифровать человеческий коннектом, т.е. получить детальное описание структуры нервных связей и организации нервной системы человека. Потенциал у системы большой – после окончательной настройки ее пиковая производительность составит 2 экзафлопса.

Мир, хотя и с небольшой задержкой, достиг экзафлопсной стадии развития вычислительной техники. На протяжении 44 лет до 2008 г. мощность процессоров удваивалась каждые 18 месяцев, производительность систем увеличивалась на три порядка каждые 11 лет. Из-за технологических трудностей процесс замедлился, и рубеж в 1 экзафлопс вместо 2019 г. был перейден только в 2022 г. А следующий рубеж – 1 зеттафлопс (1021), по оценкам Института программных систем им. А.К. Айламазяна РАН, будет преодолен только в 2035–2037 гг.

В ноябре 2023 г. впервые «перевыполнен» закон Парето – 20% суперкомпьютеров обеспечивают более 80% суммарной мировой производительности по тестам LinPack. Такая картина не наблюдалась ни в одном из 63 предыдущих выпусков Тop500. Причем на четыре лидера приходится 39,6% совокупной производительности суперкомпьютеров списка. 

Не так давно возглавлявшие рейтинг китайские суперкомпьютеры из первой десятки выбыли, но зато китайские вендоры резко увеличили число проданных, пусть и более слабых суперкомпьютеров. 

На долю компании Lenovo приходится 33,8% суперкомпьютеров, на долю Inspur – 6,8%, Sugon – 1,8%. Реальную картину по высокопроизводительным решениям оценить трудно, поскольку Китай ушел в тень. 11 суперкомпьютерных компаний Китая находятся под санкциями и перестали публиковать данные о новых проектах, поэтому в рейтинге остались только старые топовые установки.

В России за год ничего не изменилось – в Тop500 по-прежнему семь отечественных суперкомпьютеров: «Червоненкис», «Галушкин» и «Ляпунов» компании «Яндекс», Christofari Neo и Christofari от Сбера, «Ломоносов-2» (МГУ) и MTS Grom. При этом российский лидер «Червоненкис» в 55 раз отстает по производительности от самого мощного компьютера мира. Шесть из семи российских суперкомпьютеров принадлежат коммерческим организациям и в основном решают их задачи. Это вызывает озабоченность в научных кругах, представители которых выступают с призывами построения в стране более сбалансированной суперкомпьютерной инфраструктуры с большей долей государственных суперкомпьютеров для научных задач.

В 2008 г. отставание России по совокупной вычислительной мощности суперкомпьютеров из Top500 (Rmax) составляло 5,5 лет, а по уровню развития технологий – всего 2,5 года. В 2022 г. новых суперкомпьютеров в стране не появилось, отставание по Rmax от лидеров увеличилось и достигло 11,5 лет.

Ситуация в суперкомпьютерной отрасли в России непростая и стала еще более сложной из-за санкций и кадровых проблем. О полном импортозамещении можно только мечтать, но экспертиза в основных направлениях еще есть. 

Необязательно налаживать параллельный импорт из недружественных стран. Так, в Китае в ответ на американские санкции, запрещающие поставку в страну современных ускорителей, за два года создали сокет-совместимый c Xeon Phe ускоритель Matrix-2000 для собственного суперкомпьютера Tianhe-2. Можно ориентироваться на опыт нашего соседа.

Вместе с тем успех суперкомпьютера Eagle показывает, что отличных результатов могут добиться и коммерческие компании, предлагающие услуги высокопроизводительных вычислений по сервисной модели. Эффективнее не строить суперкомпьютеры с нуля в каждом вузе, а использовать уже имеющийся опыт создания и эксплуатации российских высокопроизводительных систем коммерческими организациями. Особенно это касается разработки моделей для искусственного интеллекта. Государственные дотации можно выделять непосредственно научным группам для аренды суперкомпьютерных мощностей по сервисной модели, что послужит и развитию отрасли.

Заметили неточность или опечатку в тексте? Выделите её мышкой и нажмите: Ctrl + Enter. Спасибо!