В июне проходит очередная Международная суперкомпьютерная конференция или ISC ’12 – главный всемирный форум специалистов в области высокопроизводительных вычислений. Один из основных докладов на этом мероприятии – с обзором текущих достижений и тенденций в отрасли – делает американский ученый Томас Стерлинг.
В суперкомпьютерном мире Т. Стерлинг широко известен как отец популярной кластерной архитектуры Beowulf и как один из создателей самой быстрой на сегодня вычислительной техники петафлопсного масштаба (1 петафлопс = 1015 FLOPS, т. е. квадриллион операций с плавающей запятой в секунду). Здесь, однако, авторитетное мнение специалиста привлекается несколько в иной связи.
Накануне ISC ’12 Томас Стерлинг дал прессе развернутое интервью, в котором довольно мрачно обрисовал перспективы для дальнейшего прогресса суперкомпьютеров на основе кремниевых чипов. Суть прогноза эксперта сводится к тому, что технологии полупроводниковых микросхем, стабильно развивающие компьютерную индустрию вот уже около полувека, ныне быстро приближаются к своим физическим, идеологическим и конструктивным пределам.
Согласно выводам Стерлинга, порогом производительности для кремниевых чипов станет следующий, экзафлопсный рубеж (порядка квинтиллионов или 1018 операций в секунду). А для того, чтобы двигаться дальше, придется создавать нечто в корне иное. Цитируя мнение светила дословно: «Возможно, это будет что-то типа квантового компьютинга, метафорического компьютинга, или биологического компьютинга. Но что бы там ни было, это будет не то, чем мы занимались последние семь десятилетий»…
Самое интересное в данной цитате – это словосочетание «metaphoric computing». Практически все, кто мало-мальски интересуется компьютерными технологиями, наверняка не раз слышали о двух других направлениях исследований в области перспективных высокопроизводительных вычислений. То есть о «квантовых компьютерах», оперирующих кубитами на основе законов квантовой физики, и о «биологических вычислителях», построенных на основе сложных биомолекул вроде ДНК.
Но можно уверенно гарантировать, что практически никто и никогда не слышал о «метафорическом компьютинге». Такую уверенность дают поисковые системы интернета, где на русском языке это словосочетание не встречается вообще, а на родном английском – по сути всего лишь только раз и в контексте единственной публикации 2006 года.
При этом обстоятельства, окружающие публикацию, весьма примечательны. Основой статьи является доклад, сделанный достаточно известным соавтором исследования в 2005 году по приглашению оргкомитета специализированной конференции, посвященной перспективным методам оптического компьютинга. А собственно исследование проведено при финансовой поддержке DARPA, то есть военного Агентства передовых исследований США.
Но что самое любопытное – принимая во внимание интерес коллег в 2005 и мимоходом оброненные слова сведущего американского авторитета в 2012 – в открытых публикациях суперкомпьютерной, оптической и прочей научной тематики за прошедшие семь лет не появилось (согласно базам данных о цитировании) ни одной ссылки на эту работу или даже упоминания о такой вещи как «метафорический компьютинг».
Это, конечно же, очень необычный факт, привлекающий к теме повышенное внимание. Ибо самое тривиальное объяснение происходящему – это ненавязчивая попытка засекретить новую и перспективную суперкомпьютерную технологию, слегка засвеченную в своей самой начальной фазе.
Поскольку исходная статья авторов (Mankei Tsang, Demetri Psaltis. «Metaphoric optical computing of fluid dynamics», arXiv:physics/0604149v1) сама по себе вполне информативна, для общего знакомства с этим направлением исследований наиболее естественным шагом, наверное, будет непосредственный пересказ тех фрагментов работы, что близки к форме популярно-общедоступного изложения.
Философия метафорического компьютинга
Нелинейные динамические системы, такие как погода, плазма или экономика, повсеместно распространены в природе и жизни человека, однако такого рода системы отличаются в высшей степени сложным и хаотическим поведением. А это, соответственно, делает их чрезвычайно трудными для изучения как теоретическими или экспериментальными методами, так и методами вычислительного моделирования.
Если излагать суть проблемы чуть подробнее, то аналитические решения для уравнений нелинейных систем известны весьма редко, эксперименты зачастую оказываются слишком негибкими и непрактичными, а вычислительные симуляции для аккуратного моделирования интересующей проблемы должны принимать в расчет огромное число точек данных по множеству измерений. Из-за этой причины даже самым быстрым на сегодня суперкомпьютерам требуются дни или даже недели для моделирования той относительно простой нелинейной динамики, которую физические системы естественным образом демонстрируют за секунды.
Но если посмотреть на «другую сторону той же самой медали», то тогда сами эти физические системы тоже можно рассматривать как вычислительные устройства – устройства, которые вычисляют свою собственную динамику с такой огромной скоростью, которая невообразима даже для самых быстрых суперкомпьютеров.
При таком подходе можно говорить, что ключом к обладанию этой гигантской вычислительной мощью физической системы оказывается наша способность заставить ее вычислять не только исключительно «себя», но и другие интересные задачи того же порядка сложности.
Конечно же, справедливо и то, что и обычный цифровой компьютер сам по себе является физической системой. Однако это устройство для вычисления элементарных логических операций применяет сложную полупроводниковую физику, причем делая это, попутно отбрасывает гигантское количество информации, которая считается дополнительной и ненужной. (Не говоря уже об огромном и крайне нерациональном потреблении электроэнергии, практически вся из которой выделяется в окружающую среду в форме тепла.)
При взгляде на проблему в такой перспективе, цифровой компьютер оказывается чрезвычайно неэффективным вычислительным устройством, поскольку он использует несравнимо меньшее количество той полной вычислительной способности, которую в принципе может предлагать благодаря особенностям своей физики.
В качестве эффективной альтернативы – для того, чтобы задействовать полное использование вычислительных возможностей, предлагаемых физической системой – авторами и выдвинута концепция Метафорического Компьютинга. Суть концепции – применять экспериментально более доступную нелинейную динамическую систему для симуляционного моделирования поведения других нелинейных динамических систем.
Общеизвестным и наглядным примером такого вычислительного метода является аэродинамическая труба, в которой маломасштабный эксперимент в области гидро- и аэродинамики проводится для моделирования крупномасштабной динамики жидкостей, что оказывается возможным благодаря законам масштабирования, присущим физике жидкостей.
Метафорический компьютинг, однако, не ограничен столь узкими рамками, когда похожие физические системы используются для симулирования поведения друг друга. Читать далее →
книга новостей 