Каждый день, имея дело с персональными компьютерами, мы стали забывать, для
чего они разрабатывались изначально. Первыми целями были военные и научные
области, всегда сопряжённые со сложными вычислениями. Потому речь пойдёт о
суперкомпьютерных вычислениях. Самые первые устройства для счёта были разработаны для решения задач, которые было сложно или невозможно решить обычными средствами. И с развитием этих устройств росла и потребность в их производительности, что стимулирует их дальнейший рост.
Родоначальниками машин для высокопроизводительных вычислений были системы, использовавшие специальные процессоры, сложные коммуникационные решения, обладавшие большим энергопотреблением и стоимостью. Стоимость обуславливалась уникальностью устанавливаемого оборудования, в первую очередь процессоров.
С переходом на архитектуру MPP (Massive parallel processing) - массовую параллельную обработку, где использовалось большое число серийно выпускаемых процессоров, удалось заметно снизить затраты на создание суперкомпьютеров, поскольку не использовались уже разработанные технологии. Основная стоимость и сложность теперь заключалась в использовании специальных коммуникационных решений для связи этих процессоров. У каждой фирмы были свои разработки и порой создавались под конкретное решение. Несмотря на эффективность, высокая стоимость заставила задуматься об альтернативных решениях.
Такой альтернативой стал проект "Беовульф", созданный в 94-м году. Его суть заключалась в создании вычислительного комплекса (кластера) на основе обычных компьютеров, объединённых недорогой сетью, с распространённой и доступной операционной системой (обычно Linux). Преимущества очевидны - все компоненты легко можно купить и собрать, отсутствие специализированных решений и компонент значительно снизило затраты. Минусом является более низкая скорость обмена данными между узлами, ввиду использования обычной компьютерной сети.
Реализация проекта Беовульф привела к возникновению большого числа последователей, ибо она заложила основу для значительно более низких по стоимости высокопроизводительных вычислений. Примером может стать система Avalon, которая была собрана в 98-м году на базе процессоров Alpha 21164A с частотой 533МГц. Изначально кластер содержал 68 процессоров, затем был расширен до 140. В том же году разработчики выступили на конференции Supercomputing'98, где получили первое место в номинации "Лучшее соотношение цена/производительность" ("1998 Gordon Bell Price/Performance Prize") за доклад "Avalon: An Alpha/Linux Cluster Achieves 10 Gflops for $150k" (Авалон: кластер Alpha/Linux достигает 10 ГФлопс за 150 тыс. дол.). В расширенном варианте его стоимость составляла порядка 313 тысяч долларов, а производительность была на уровне суперкомпьютера 64-мя процессорами SGI Origon 2000, чья стоимость была порядка 1,8 миллионов долларов. Кластер занял 114 место в 12-м издании top500, с производительностью (в тесте LINPACK) 44.7Гфлопс.
В 2000 году в top500 (15-й выпуск) количество кластерных решений составляло 2.2%. В 2004 в 23 выпуске - 57,8%, в нынешнем, 30-м выпуске - 81,2%. Динамика по годам представлена на графике -
Другой график характеризует распределение суммарной мощности систем по различным архитектурам:
Являются ли кластеры панацеей для высокопроизводительных вычислений или нет? Необходимо учитывать, что их слабое место - скорость коммуникации между узлами. Чтобы дальше анализировать сильные и слабые места необходимо рассмотреть, какими же основными скоростными параметрами характеризуются суперкомпьютеры и вообще вычислительные комплексы.
Вычислительная мощность узла
Популяризация кластерных суперкомпьютеров показала, что существуют более доступные по цене альтернативы, в некоторых приложениях ничуть не уступающие классическим суперкомпьютерам (MPP). Изменилась ли ситуация сейчас, по прошествии большого (по масштабам компьютерного рынка) промежутка времени? Какие сейчас существуют решения, позволяющие производить вычисления с высокой скоростью?
В современных суперкомпьютерах и настольных решениях повсеместно используются скалярные процессоры. Множество же задач может быть представлено в векторном виде. Раньше часто суперкомпьютеры были основаны на следующей концепции - несколько скалярных систем поставляют данные для одного векторного процессора, который их обрабатывает. Так было с Cray. Сейчас есть возможность передавать данные с высокой скоростью, и такой потребности нет. Наоборот, есть недостаток вычислительной мощности. Часто компании создают специализированные процессоры, но они редко получают широкое распространение, в первую очередь по причине слабой вычислительной мощности. Первым процессором, который смог изменить эту ситуацию стал Cell. Совместная разработка Sony, IBM и Toshiba, которая предназначалась в качестве сердца игровой приставки Sony Playstation 3, она привнесла новый принцип создания продуктов. Новая концепция подразумевала соединение с устройствами, оснащёнными таким же процессором для распределения нагрузки. Для этого он снабжён высокоскоростным интерфейсом FlexIO с теоретической скоростью 62,4ГБ/с. Примером была приставка с процессором Cell, телевизор и DVD рекордер. После игры человек захотел записать повтор на диск. Во время этого, процессор приставки и телевизора помогают рекордеру записать диск, после чего возвращаются к расчётам, связанным с игрой, усиливая мощность встроенного в приставку процессора. Сам процессор представляет собой два ядра архитектуры Power (PPE или Power Processor Element), применяемого в процессорах PowerPC и 8 векторных ядер, называемых SPE (Synergistic Processing Element), работающие на частоте 3.2ГГц. Такие особенности, как наличие у каждого из векторных ядер своей памяти вместо кэша, позволяет программисту управлять ими по своему желанию, что невозможно с кэш памятью. 8 векторных ядер предназначены для просчёта графики, являющейся в большинстве своём векторной, с чем легко справляются, благодаря невиданной мощности. Процессорный элемент Power может выполнять 8 инструкций с одинарной точностью (32 бита) и, работая на частоте 3.2ГГц, имеет пиковую скорость в 25,6 Гфлоп, или 2 операции двойной точности, с итоговой скоростью 6,4 Гфлоп каждый. Вторая часть это SPE. Они могут выполнять 4 инструкции с плавающей запятой одинарной точности, достигая пика в 25,6Гфлоп каждый. При выполнении задач с одинарной точностью скорость значительно падает, всё же оставаясь на уровне в 14 Гфлоп. Но с одинарной точностью выходит порядка 204,8. Итого получается, что пиковая производительность одного процессора - 256 Гфлоп при работе с одинарной точностью и 124,8 Гфлоп с двойной. В тесте с двойной точностью Linpack команда разработчиков продемонстрировала скорость порядка 100Гфлоп.
Сразу после появления продукта, Sony объявила, что применением в игровых приставках дело не ограничится, и они будут использованы в разнообразных сферах. Учитывая его мощность, в это легко верится. Компания IBM объявила о выпуске Blade серверов на их основе (высокопроизводительных и компактных систем). Рекомендовалось их встраивать в серверы, дабы разгрузить их, выполняя специфичные расчёты. В пример приводились игровые серверы, где высока доля векторных вычислений и вычислений с плавающей точкой.
Один астрофизик, Гаурав Ханна (Gaurav Khanna) даже использует их, полностью отказавшись от суперкомпьютеров. Он занимается проблемой гравитационных волн и моделированием поглощения звезды сверхмассивной чёрной дырой. Ранее он использовал для расчётов суперкомпьютеры, арендуя их на деньги с грантов, но затем, обратил внимание на альтернативу. Написав программу, оптимизированную под архитектуру Cell, он запустил её на 8 объединённых в сеть приставках Playstation 3. По его утверждениям, замена является практически равноценной и ему теперь не нужно прибегать к использованию суперкомпьютеров, заменив 200 узлов на 8 приставок. Цена аренды одного сеанса суперкомпьютера составляла порядка 5000 долларов, цена же восьми приставок - 3200. Компания Sony всячески поощряет разностороннее использование своих приставок, особенно для научных расчётов. Несколько дистрибутивов Linux уже поддерживают данные процессоры, потому переход достаточно прозрачен. Основная проблема этого варианта - то, что при работе с числами с двойной точностью снижается скорость работы (хотя остаётся на весьма приличном уровне), и что необходимо писать программы иначе, с учётом архитектурных особенностей процессора и с использованием векторных расчётов. Существует ещё недостаток в виде отсутствия у процессора каких-либо механизмов по предсказанию переходов и ветвлений, но её предложено решать с помощью компилятора, заранее разрабатывая программу, с инструкциями подготовки к ветвлению. Это достаточно большая проблема, но как показал Гаурав Канна, проблема решаемая.
GPGPU, General purposed Computation Using Graphics Hardware - вычисления общего назначения с использованием графического аппаратного обеспечения. Развитие индустрии игровой привело к развитию, как процессоров, так и видеокарт. Современные видеокарты уже сопоставимы по производительности с процессорами, а последние поколения уже имеют превосходство. Логично родилась мысль о задействовании этих мощностей и проведении расчётов на графических процессорах. Графический процессор обладает массивом простых векторных конвейеров, которые могут совершать простые операции с векторами, но с огромной скоростью. Так, производительность ускорителя AMD FireStream 9170 (на базе всем известного чипа RV670) составляет порядка 500GFLOPS. Такова же, примерно, производительность G80. Обе компании представили технологии, NVIDIA - GPU Computing (CUDA), ATI - Stream Computing. Суть одна - создание платформы для вычислений на процессорах. Последние процессоры, в частности R600 и G80 обладают уже скалярными ALU процессорами. Моделирование физических явлений - одна из областей, где карты показывают себя во всей красе. Главный недостаток - отсутствие двойной точности вычислений преодолен с выходом нового поколения ускорителей. Остались другие - узкая направленность - отсутствие кэша и алгоритмов предсказывания так же как у Cell перекладывает заботу об этих вещах на головы программистов. С другой стороны, NVIDIA включила в свои драйвера поддержку CUDA, потому дополнительно устанавливать клиенту ничего не понадобится. Большой объём памяти и высокая скорость работы с ней делает карту весьма ценной для ряда задач, подобно моделированию, когда необходимо провести солидные расчёты с большим объёмом данных. Разработчики уже начали создавать приложения, могущие в повседневной работе помочь центральному процессору. К чему это приведёт, и не останется ли это всё красивой сказкой, покажет время.
Распределённые вычисления - весьма перспективное направление. Ранее сводилось к работе конкретной программы по схеме клиент-сервер, когда сервер выдаёт задание, а клиенты-компьютеры его считают. Однако отличие от GRID в отсутствии необходимости пользоваться виртуальными машинами - клиент работает с той ОС, под которой запущен. Это увеличивает скорость работы, хотя часто требует настройки. Сейчас большую популярность набирает движение энтузиастов - людей, которые не хотят, чтобы их компьютер просто выделял тепло. Известно, что компьютер используется, в среднем, на 10%. Остальное - простой. Потому появилась идея учёным, которые занимаются исследованиями, создать клиент и предложить желающим запустить его на своих машинах. Самым популярным проектом такого рода стал SETI@Home - проект поиска неземных цивилизаций путём попытки дешифрации сигналов со спутника. Программа работала в качестве скринсейвера и не тормозила работы. Со всё нарастающим числом безлимитных подключений, данная помощь является по-настоящему бесплатной. Платить за трафик согласятся не все, но когда он дармовый, отношение меняется - считает и почему бы и нет? Так, учёные из Стэндфордского университета сейчас изучают моделирование сворачивания (folding) белков. Это поможет понять, как ведут себя белки в разных условиях и приблизиться к победе над раком. Название проекта - Folding@Home, сокращённо F@H. Главная особенность распределённых вычислений - чаще всего скорость обмена данными клиент-сервер очень низка, потому лучше всего решаются задачи, которые можно пересылать редко и малыми объёмами, скажем, раз в несколько суток. Очень часто различные варианты смешиваются. Так, распределённые вычисления являются самой широкой группой вычислений. После совместной работы выпущен клиент Folding@Home, задействующий мощь видеокарт ATI, чуть позже вышла версия под PS3 и его Cell процессоры. Последнее резко увеличило скорость расчётов и именно активная пропаганда Sony и подключение приставок, позволило преодолеть порог мощности этого виртуального суперкомпьютера в 1 петафлоп, что пока недостижимо для суперкомпьютеров. Мощность первого в списке Top500 суперкомпьютера Blue Gene составляет 478 гигафлоп, то есть меньше половины! Это говорит о невероятном потенциале распределённых вычислений. Проект Folding@Home признан самым успешным по количеству задействованных в нём мощностей. Число процессоров давно перевалила 100тыс, но ведь этот проект не единственный, в отличие от Blue Gene такой мощности.
Клиента можно запускать в виде заставки на рабочий стол, визуализирующей процесс вычислений
Релятивисты и позитивисты утверждают, что "мысленный эксперимент" весьма полезный интрумент для проверки теорий (также возникающих в нашем уме) на непротиворечивость. В этом они обманывают людей, так как любая проверка может осуществляться только независимым от объекта проверки источником. Сам заявитель гипотезы не может быть проверкой своего же заявления, так как причина самого этого заявления есть отсутствие видимых для заявителя противоречий в заявлении.
Это мы видим на примере СТО и ОТО, превратившихся в своеобразный вид религии, управляющей наукой и общественным мнением. Никакое количество фактов, противоречащих им, не может преодолеть формулу Эйнштейна: "Если факт не соответствует теории - измените факт" (В другом варианте " - Факт не соответствует теории? - Тем хуже для факта").
Максимально, на что может претендовать "мысленный эксперимент" - это только на внутреннюю непротиворечивость гипотезы в рамках собственной, часто отнюдь не истинной логики заявителя. Соответсвие практике это не проверяет. Настоящая проверка может состояться только в действительном физическом эксперименте.
Эксперимент на то и эксперимент, что он есть не изощрение мысли, а проверка мысли. Непротиворечивая внутри себя мысль не может сама себя проверить. Это доказано Куртом Гёделем.
Понятие "мысленный эксперимент" придумано специально спекулянтами - релятивистами для шулерской подмены реальной проверки мысли на практике (эксперимента) своим "честным словом". Подробнее читайте в FAQ по эфирной физике.
|
|
 |
