Первые суперкомпьютеры

 

 

Содержание

Введение………………………………………………………………………………………...3

Первые суперкомпьютеры……………………………………………………………………..3

Архитектура суперкомпьютеров…………………………………………………………...….4

Применение суперкомпьютеров……………………………………………………………….5

Рейтинг TOP500……………………………………………………………………….………..6

TOP50……………………………………………………………………………...…………….7

Формирование списка 50 наиболее мощных компьютеров СНГ…………...……………….8

Заключение…………………………………………………………………….………………10

Приложения……………………………………………………………………………………10

 

 

Введение

 

С момента появления  первых компьютеров одной из основных проблем, стоящих перед разработчиками, была производительность вычислительной системы. За время развития компьютерной индустрии производительность процессора стремительно возрастала, однако появление все более изощренного программного обеспечения, рост числа пользователей и расширение сферы приложения вычислительных систем предъявляют новые требования к мощности используемой техники, что и привело к появлению суперкомпьютеров. Что же такое суперкомпьютеры, и зачем они нужны?

 

В принципе, суперкомпьютер это обычная вычислительная система, позволяющая производить сложные  расчеты за более короткие промежутки времени. О чем собственно и говорит  приставка «Супер» (Super в переводе с английского означает: сверх, над). Любая компьютерная система состоит из трех основных компонентов - центрального процессора, то есть счетного устройства, блока памяти и вторичной системы хранения информации (к примеру, в виде дисков или лент). Ключевое значение имеют не только технические параметры каждого из этих элементов, но и пропускная способность каналов, связывающих их друг с другом и с терминалами потребителей. Одна из заповедей «Крей рисерч» гласит: «Быстродействие всей системы не превышает скорости самой медленнодействующей ее части». Важным показателем производительности компьютера является степень его быстродействия. Она измеряется так называемыми флопсами - от английского сокращения, обозначающего количество операций с числами, представленными в форме с плавающей запятой, в секунду. То есть за основу берется подсчет - сколько наиболее сложных расчетов машина может выполнить за один миг.

 

А зачем вообще нужны  суперкомпьютеры? Раздвижение границ человеческого знания всегда опиралось  на два краеугольных камня, которые  не могут, существовать друг без друга, - теорию и опыт. Однако теперь ученые сталкиваются с тем, что многие испытания стали практически невозможными - в некоторых случаях из-за своих масштабов, в других - дороговизны или опасности для здоровья и жизни людей. Тут-то и приходят на помощь мощные компьютеры. Позволяя экспериментировать с электронными моделями реальной действительности, они становятся «третьей опорой» современной науки и производства.

 

Прошло время, когда  создатели суперкомпьютеров стремились обеспечить максимальную производительность любой ценой. Специальные процессоры, дорогостоящая сверхбыстрая память, нестандартное периферийное оборудование - все это обходилось заказчикам в круглую сумму. Приобретали суперкомпьютеры либо предприятия ВПК, либо крупные университеты. И те, и другие делали это, как правило, за государственный счет. Окончание "холодной войны" и последовавшее за ним сокращение ассигнований на военные и околовоенные нужды нанесли серьезный удар по производителям суперкомпьютеров. Большинство из них были поглощены изготовителями менее производительной, но более доступной и ходовой вычислительной техники. Впрочем, у этих слияний были и технологические предпосылки - быстродействие серийно выпускаемых микропроцессоров постоянно росло, и производители суперкомпьютеров быстро переориентировались на них, что позволило существенно сократить общую стоимость разработки. Основной упор стал делаться на увеличение числа процессоров и повышение степени параллелизма программ.

 

Первые суперкомпьютеры

Началом эры суперкомпьютеров можно, пожалуй, назвать 1976 год, когда появилась первая векторная система Cray 1. Работая с ограниченным в то время набором приложений, Cray 1 показала настолько впечатляющие по сравнению с обычными системами результаты, что заслуженно получила название “суперкомпьютер” и определяла развитие всей индустрии высокопроизводительных вычислений еще долгие годы. Но более чем за два десятилетия совместной эволюции архитектур и программного обеспечения на рынке появлялись системы с кардинально различающимися характеристиками, поэтому само понятие “суперкомпьютер” стало многозначным и пересматривать его пришлось неоднократно.

Попытки дать определение суперкомпьютеру  опираясь только на производительность привели к необходимости постоянно  поднимать планку, отделяющую его от рабочей станции или даже обычного настольного компьютера. Только за последние 15 лет нормы менялись несколько раз. По определению Оксфордского словаря вычислительной техники 1986 года, для того, чтобы получить это гордое название, нужно было иметь производительность в 10 мегафлоп (миллионов операций с плавающей запятой в секунду). В начале 90-х была преодолена отметка 200 мегафлоп, затем 1 гигафлоп. Сейчас суперкомпьютеры взяли планку в несколько петафлопс.

 

Архитектура суперкомпьютеров

 

В соответствии с классичесой систематикой Флинна, все компьютеры делятся на четыре класса в зависимости от числа потоков команд и данных. К первому классу (последовательные компьютеры фон Неймана) принадлежат обычные скалярные однопроцессорные системы: одиночный поток команд - одиночный поток данных (SISD). Персональный компьютер имеет архитектуру SISD, причем не важно, используются ли в ПК конвейеры для ускорения выполнения операций.

 

Второй класс характеризуется  наличием одиночного потока команд, но множественного потока данных (SIMD). К этому архитектурному классу принадлежат однопроцессорные векторные или, точнее говоря, векторно-конвейерные суперкомпьютеры, например, Cray-1. В этом случае мы имеем дело с одним потоком (векторных) команд, а потоков данных - много: каждый элемент вектора входит в отдельный поток данных. К этому же классу вычислительных систем относятся матричные процессоры, например, знаменитый в свое время ILLIAC-IV. Они также имеют векторные команды и реализуют векторную обработку, но не посредством конвейеров, как в векторных суперкомпьютерах, а с помощью матриц процессоров.

 

К третьему классу - MIMD - относятся системы, имеющие множественный поток команд и множественный поток данных. К нему принадлежат не только многопроцессорные векторные суперЭВМ, но и вообще все многопроцессорные компьютеры. Подавляющее большинство современных суперЭВМ имеют архитектуру MIMD.

 

Четвертый класс в систематике  Флинна, MISD, не представляет практического интереса, по крайней мере для анализируемых нами компьютеров. В последнее время в литературе часто используется также термин SPMD (одна программа - множественные данные). Он относится не к архитектуре компьютеров, а к модели распараллеливания программ и не является расширением систематики Флинна. SPMD обычно относится к MPP (т.е. MIMD) - системам и означает, что несколько копий одной программы параллельно выполняются в разных процессорных узлах с разными данными.

 

Интересно также упомянуть  о принципиально ином направлении  в развитии компьютерных архитектур - машинах потоков данных. В середине 80-х годов многие исследователи полагали, что будущее высокопроизводительных ЭВМ связано именно с компьютерами, управляемыми потоками данных, в отличие от всех рассмотренных нами классов вычислительных систем, управляемых потоками команд. В машинах потоков данных могут одновременно выполняться сразу много команд, для которых готовы операнды. Хотя ЭВМ с такой архитектурой сегодня промышленно не выпускаются, некоторые элементы этого подхода нашли свое отражение в современных суперскалярных микропроцессорах, имеющих много параллельно работающих функциональных устройств и буфер команд, ожидающих готовности операндов. В качестве примеров таких микропроцессоров можно привести HP РА-8000 и Intel Pentium Pro.                                   

 

   Применение суперкомпьютеров

 

Для каких применений нужна столь дорогостоящая техника? Может показаться, что с ростом производительности настольных ПК и  рабочих станций, а также серверов, сама потребность в суперЭВМ будет  снижаться. Это не так. С одной стороны, целый ряд приложений может теперь успешно выполняться на рабочих станциях, но с другой стороны, время показало, что устойчивой тенденцией является появление все новых приложений, для которых необходимо использовать суперЭВМ.

 

Традиционной сферой применения суперкомпьютеров всегда были научные исследования: физика плазмы и статистическая механика, физика конденсированных сред, молекулярная и атомная физика, теория элементарных частиц, газовая динамика и теория турбулентности, астрофизика. В химии - различные области вычислительной химии: квантовая химия (включая расчеты электронной структуры для целей конструирования новых материалов, например, катализаторов и сверхпроводников), молекулярная динамика, химическая кинетика, теория поверхностных явлений и химия твердого тела, конструирование лекарств. Естественно, что ряд областей применения находится на стыках соответствующих наук, например, химии и биологии, и перекрывается с техническими приложениями. Так, задачи метеорологии, изучение атмосферных явлений и, в первую очередь, задача долгосрочного прогноза погоды, для решения которой постоянно не хватает мощностей современных суперЭВМ, тесно связаны с решением ряда перечисленных выше проблем физики. Среди технических проблем, для решения которых используются суперкомпьютеры, укажем на задачи аэрокосмической и автомобильной промышленности, ядерной энергетики, предсказания и разработки месторождений полезных ископаемых, нефтедобывающей и газовой промышленности (в том числе проблемы эффективной эксплуатации месторождений, особенно трехмерные задачи их исследования), и, наконец, конструирование новых микропроцессоров и компьютеров, в первую очередь самих суперЭВМ.

 

Суперкомпьютеры традиционно  применяются для военных целей. Кроме очевидных задач разработки оружия массового уничтожения и конструирования самолетов и ракет, можно упомянуть, например, конструирование бесшумных подводных лодок и др. Самый знаменитый пример - это американская программа СОИ. Уже упоминавшийся MPP-компьютер Министерства энергетики США применяется для моделирования ядерного оружия, что позволит вообще отменить ядерные испытания в этой стране.

 

Сравнительная таблица  по использованию суперкомпьютеров. Ниже приведен сравнительный анализ оснащенности суперкомпьютерами предприятий  СНГ и наиболее развитых мировых держав в различных отраслях экономики на основе последней редакции мирового суперкомпьютерного рейтинга Тор500 и рейтинга самых мощных компьютеров СНГ Тор50.

 

Область использования	В мире	СНГ
Промышленность, в т.ч.- электронная- тяжелая (автомобильная, авиационная, металлургия и др.)- добывающая (геологоразведка, нефте- и  газодобыча)	44,3%	14%
Наука и образование	18,4%	40%
Прогнозы погоды и  климатические исследования	18,5%	-
Исследования (в т.ч. в области вычислений, прикладные в различных областях, стратегические)	9,9%	19%
Финансы (банки, финансовые компании, страхование, финансовые прогнозы и консалтинг)	3,5%	25%

 

Анализируя потенциальные  потребности в суперЭВМ существующих сегодня приложений, можно условно разбить их на два класса. К первому можно отнести приложения, в которых известно, какой уровень производительности надо достигнуть в каждом конкретном случае, например, долгосрочный прогноз погоды. Ко второму можно отнести задачи, для которых характерен быстрый рост вычислительных затрат с увеличением размера исследуемого объекта. Например, в квантовой химии неэмпирические расчеты электронной структуры молекул требуют затрат вычислительных ресурсов, пропорциональных N^4 или И^5, где N условно характеризует размер молекулы. Сейчас многие молекулярные системы вынужденно исследуются в упрощенном модельном представлении. Имея в резерве еще более крупные молекулярные образования (биологические системы, кластеры и т.д.), квантовая химия дает пример приложения, являющегося "потенциально бесконечным" пользователем суперкомпьютерных ресурсов.

 

Есть еще одна проблема применения суперЭВМ, о которой необходимо сказать - это визуализация данных, полученных в результате выполнения расчетов. Часто, например, при решении дифференциальных уравнений методом сеток, приходится сталкиваться с гигантскими объемами результатов, которые в числовой форме человек просто не в состоянии обработать. Здесь во многих случаях необходимо обратиться к графической форме представления информации. В любом случае возникает задача транспортировки информации по компьютерной сети. Решению этого комплекса проблем в последнее время уделяется все большее внимание. В частности, знаменитый Национальный центр суперкомпьютерных приложений США (NCSA) совместно с компанией Silicon Graphics ведет работы по программе "суперкомпьютерного окружения будущего". В этом проекте предполагается интегрировать возможности суперкомпьютеров POWER CHALLENGE и средств визуализации компании SGI со средствами информационной супермагистрали.       

 

     

Рейтинг TOP-500

 

В середине 80-х Эрик Стромайер  из университета Теннеси (США) и Ганс Мейер из университета Маннхейма (Германия) начали собирать статистику о развитии рынка суперкомпьютеров. В то время благодаря малочисленности “подопытных” и большому их отличию от персональных компьютеров сделать это было довольно легко. В итоге в начале 1993 года статистические исследования оформились в виде списка top-500, который публикуется дважды в год, в июне и ноябре. В этот список включаются наиболее мощные компьютерные системы, установленные по всему миру. Они и получают расплывчатое определение “суперкомпьютер”. С развитием рынка и появлением множества различных архитектур актуальной проблемой стало найти наиболее объективный способ определения возможностей систем. Им стал тест Linpack, разработанный Джеком Донгарра, который представляет собой решение системы N линейных уравнений методом Гаусса. Собственно, по результатам этого теста и определяются места в списке. В первом июньском top-500 1993 года лидером являлся Thinking Machines CM5 с 1 024 процессорами и Rmax=59,7 гигафлоп (Rmax — производительность по тесту Linpack), а в конце списка находилась система Fujitsu с 140 векторными процессорами и Rmax=0,422 гигафлоп. В то время это был первый японский компьютер в Европе. Он имел 64 Мбайт памяти и считался самым быстрым в этом классе.