Воеводин Вл.В.
О том, что где-то существуют некие мистические "очень мощные" компьютеры слышал, наверное, каждый. В самом деле, не так давно было много разговоров о поставке в Гидрометеоцентр России могучих компьютеров фирмы Cray Research. В ноябре 1999 года состоялось официальное открытие Межведомственного суперкомпьютерного центра, который в настоящий момент имеет компьютер с 768 процессорами. Опять же, если компьютер с именем Deep Blue обыграл самого Гарри Каспарова, то он, согласитесь - и здесь интуиция Вас не подвела, ну никак не может быть простой персоналкой.
Для многих подобные компьютеры так и остаются тайной за семью печатями, некой TERRA INCOGNITA, с которой ассоциации всегда связаны с чем-то большим: огромные размеры, большие задачи, крупные фирмы и компании, невероятные скорости работы или что-то иное, но обязательно это будет "на грани", для чего "обычного" явно мало, а подойдет только "супер", суперкомпьютер или супер-ЭВМ. В этом интуитивном восприятии есть изрядная доля истины, поскольку к классу супер-ЭВМ принадлежат лишь те компьютеры, которые имеют максимальную производительность в настоящее время.
Быстрое развитие компьютерной индустрии определяет относительность данного понятия - то, что десять лет назад можно было назвать суперкомпьютером, сегодня под это определение уже не попадает. Например, производительность персональных компьютеров, использующих Pentium-III/500MHz, сравнима с производительностью суперкомпьютеров начала 70-х годов, однако по сегодняшним меркам суперкомпьютерами не являются ни те, ни другие.
В любом компьютере все основные параметры тесно связаны. Трудно себе представить универсальный компьютер, имеющий высокое быстродействие и мизерную оперативную память, либо огромную оперативную память и небольшой объем дисков. Следуя логике, делаем вывод: супер-ЭВМ это компьютеры, имеющие в настоящее время не только максимальную производительность, но и максимальный объем оперативной и дисковой памяти (вопрос о специализированном ПО, с помощью которого можно эффективно всем этим воспользоваться, пока оставим в стороне).
Так о чем же речь и какие суперкомпьютеры существуют в настоящее время в мире? Вот лишь несколько параметров, дающих достаточно красноречивую характеристику машин этого класса. Компьютер ASCI WHITE, занимающий первое место в списке пятисот самых мощных компьютеров мира, объединяет 8192 процессора Power 3 с общей оперативной памятью в 4 Терабайта и производительностью более 12 триллионов операций в секунду.
Супер-ЭВМ и сверхвысокая производительность: зачем?
Простые рассчеты показывают, что конфигурации подобных систем могут стоить не один миллион долларов США - ради интереса прикиньте, сколько стоят, скажем, лишь 4 Тбайта оперативной памяти? Возникает целый ряд естественных вопросов: какие задачи настолько важны, что требуются компьютеры стоимостью несколько миллионов долларов? Или, какие задачи настолько сложны, что хорошего Пентиума не достаточно? На эти и подобные им вопросы хотелось бы найти разумные ответы.
Для того, чтобы оценить сложность решаемых на практике задач, возьмем конкретную предметную область, например, оптимизацию процесса добычи нефти. Имеем подземный нефтяной резервуар с каким-то число пробуренных скважин: по одним на поверхность откачивается нефть, по другим обратно закачивается вода. Нужно смоделировать ситуацию в данном резервуаре, чтобы оценить запасы нефти или понять необходимость в дополнительных скважинах.
Примем упрощенную схему, при которой моделируемая область отображается в куб, однако и ее будет достаточно для оценки числа необходимых арифметических операций. Разумные размеры куба, при которых можно получать правдоподобные результаты - это 100*100*100 точек. В каждой точке куба надо вычислить от 5 до 20 функций: три компоненты скорости, давление, температуру, концентрацию компонент (вода, газ и нефть - это минимальный набор компонент, в более реалистичных моделях рассматривают, например, различные фракции нефти). Далее, значения функций находятся как решение нелинейных уравнений, что требует от 200 до 1000 арифметических операций. И наконец, если исследуется нестационарный процесс, т.е. нужно понять, как эта система ведет себя во времени, то делается 100-1000 шагов по времени. Что получилось:
106(точек сетки)*10(функций)*500(операций)*500(шагов по времени) = 2.5*1012
2500 миллиардов арифметических операций для выполнения одного лишь расчета! А изменение параметров модели? А отслеживание текущей ситуации при изменении входных данных? Подобные расчеты необходимо делать много раз, что накладывает очень жесткие требования на производительность используемых вычислительных систем.
Примеры использования суперкомпьютеров можно найти не только в нефтедобывающей промышленности. Вот лишь небольшой список областей человеческой деятельности, где использование суперкомпьютеров действительно необходимо:
автомобилестроение
нефте- и газодобыча
фармакология
прогноз погоды и моделирование изменения климата
сейсморазведка
проектирование электронных устройств
синтез новых материалов
и многие, многие другие
В 1995 году корпус автомобиля Nissan Maxima удалось сделать на 10% прочнее благодаря использованию суперкомпьютера фирмы Cray (The Atlanta Journal, 28 мая, 1995г). С помощью него были найдены не только слабые точки кузова, но и наиболее эффективный способ их удаления.
По данным Марка Миллера (Mark Miller, Ford Motor Company), для выполнения crash-тестов, при которых реальные автомобили разбиваются о бетонную стену с одновременным замером необходимых параметров, съемкой и последующей обработкой результатов, компании Форд понадобилось бы от 10 до 150 прототипов новых моделей при общих затратах от 4 до 60 миллионов долларов. Использование суперкомпьютеров позволило сократить число прототипов на одну треть.
Совсем недавний пример - это развитие одной из крупнейших мировых систем резервирования Amadeus, используемой тысячами агенств со 180000 терминалов в более чем ста странах. Установка двух серверов Hewlett-Packard T600 по 12 процессоров в каждом позволила довести степень оперативной доступности центральной системы до 99.85% при текущей загрузке около 60 миллионов запросов в сутки.
И подобные примеры можно найти повсюду. В свое время исследователи фирмы DuPont искали замену хлорофлюорокарбону. Нужно было найти материал, имеющий те же положительные качества: невоспламеняемость, стойкость к коррозии и низкую токсичность, но без вредного воздействия на озоновый слой Земли. За одну неделю были проведены необходимые расчеты на суперкомпьютере с общими затратами около 5 тысяч долларов. По оценкам специалистов DuPont, использование традиционных экспериментальных методов исследований потребовало бы около трех месяцев и 50 тысяч долларов и это без учета времени, необходимого на синтез и очистку необходимого количества вещества.
Увеличение производительности ЭВМ, за счет чего?
А почему суперкомпьютеры считают так быстро? Вариантов ответа может быть несколько, среди которых два имеют явное преимущество: развитие элементной базы и использование новых решений в архитектуре компьютеров.
Попробуем разобраться, какой из этих факторов оказывается решающим для достижения рекордной производительности. Обратимся к известным историческим фактам. На одном из первых компьютеров мира - EDSAC, появившемся в 1949 году в Кембридже и имевшем время такта 2 микросекунды (2*10-6 секунды), можно было выполнить 2*n арифметических операций за 18*n миллисекунд, то есть в среднем 100 арифметических операций в секунду. Сравним с одним вычислительным узлом современного суперкомпьютера Hewlett-Packard V2600: время такта приблизительно 1.8 наносекунды (1.8*10-9 секунд), а пиковая производительность около 77 миллиардов арифметических операций в секунду.
Что же получается? За полвека производительность компьютеров выросла более, чем в семьсот миллионов раз. При этом выигрыш в быстродействии, связанный с уменьшением времени такта с 2 микросекунд до 1.8 наносекунд, составляет лишь около 1000 раз. Откуда же взялось остальное? Ответ очевиден -- использование новых решений в архитектуре компьютеров. Основное место среди них занимает принцип параллельной обработки данных, воплощающий идею одновременного (параллельного) выполнения нескольких действий.
Параллельная обработка данных на ЭВМ
Параллельная обработка данных, воплощая идею одновременного выполнения нескольких действий, имеет две разновидности: конвейерность и собственно параллельность. Оба вида параллельной обработки интуитивно понятны, поэтому сделаем лишь небольшие пояснения.
Параллельная обработка. Если некое устройство выполняет одну операцию за единицу времени, то тысячу операций оно выполнит за тысячу единиц. Если предположить, что есть пять таких же независимых устройств, способных работать одновременно, то ту же тысячу операций система из пяти устройств может выполнить уже не за тысячу, а за двести единиц времени. Аналогично система из N устройств ту же работу выполнит за 1000/N единиц времени. Подобные аналогии можно найти и в жизни: если один солдат вскопает огород за 10 часов, то рота солдат из пятидесяти человек с такими же способностями, работая одновременно, справятся с той же работой за 12 минут - принцип параллельности в действии!
Кстати, пионером в параллельной обработке потоков данных был академик А.А.Самарский, выполнявший в начале 50-х годов расчеты, необходимые для моделирования ядерных взрывов. Самарский решил эту задачу, посадив несколько десятков барышень с арифмометрами за столы. Барышни передавали данные друг другу просто на словах и откладывали необходимые цифры на арифмометрах. Таким образом, в частности, была расчитана эволюция взрывной волны. Работы было много, барышни уставали, а Александр Андреевич ходил между ними и подбадривал. Это, можно сказать, и была первая параллельная система. Хотя расчеты водородной бомбы были мастерски проведены, точность их была очень низкая, потому что узлов в используемой сетке было мало, а время счета получалось слишком большим.