Хотя успех TSUBAME - пока единственный пример появления чипов nVidia в Top500, на конференции было множество свидетельств тому, что персональные суперкомпьютеры на основе мощных графических процессоров очень быстро завоевывают популярность. Такие системы работают во множестве академических институтов и университетов, вроде американского МТИ, германского Института Макса Планка, Кембриджского университета в Британии и др. Подсчитано, что уже по меньшей мере 28 производителей суперкомпьютеров и рабочих станций используют nVidia GPU, включая гигантов Dell, Lenovo и Asus.
Мы попросили прокомментировать ситуацию в суперкомпьютерной отрасли эксперта компании НР по данной теме, системного архитектора Евгения Лагунцова. По его мнению, для индустрии HPC сейчас актуальны прежде всего следующие тренды:
"Блейдизация" суперкомпьютеров. Блейд-платформы все чаще используются для построения и систем начального уровня (так называемых персональных суперкомпьютеров), и машин класса Top500, что объясняется высокой экономической эффективностью блейд-решений, их компактностью, низким энергопотреблением и тепловыделением, масштабируемостью и простотой в обслуживании. Эти факторы важны как для небольшого исследовательского отдела, покупающего "суперкомпьютер в коробке", так и для крупных лабораторий, использующих тысячи вычислительных узлов. Самая популярная аппаратная платформа в ноябрьском списке Top500 - HP BladeSystem, на ее долю приходится 201 из 500 мощнейших вычислительных систем мира.
"Персонализация" вычислительных систем. Производители все больше внимания уделяют низшему сегменту рынка - системам для персонального пользования, которые можно поставить под стол или в угол комнаты исследовательского отдела, небольшой лаборатории. Например, HP Cluster Platform Workgroup System представляет собой "суперкомпьютер в коробке", занимающий площадь менее 0,5 кв. м., подключающийся к обычным электрическим розеткам и работающий под управлением Windows HPC Server 2008 или различными вариантами Linux. При этом система может включать до 128 процессорных ядер Intel Xeon, обладать пиковой производительностью более 1,5 Тфлопс и содержать до терабайта оперативной памяти. Особенно важно, что здесь используются те же самые технологии, что и в мощнейших суперкомпьютерах, благодаря чему открываются фантастические возможности для роста при сохранении абсолютной совместимости.
"Диверсификация" областей использования высокопроизводительных вычислений. Активными пользователями суперкомпьютеров становятся не только исследовательские лаборатории, крупные университеты или нефтегазовые компании - технологии "супервычислений" все активнее проникают в новые сегменты, такие как индустрия игр и развлечений, производство видео, анализ и моделирование финансовых рисков. Также следует отметить изменение географии суперкомпьютинга - очень большие системы появляются в Китае, Индии, Новой Зеландии, России. Как примеры успешного применения технологий HP в новых сегментах и регионах можно назвать несколько суперкомпьютеров студии видеоэффектов Weta Digital в Новой Зеландии, ряд крупных систем провайдера игрового контента в Китае, систему Tata CRL в Индии, занимавшую в прошлом году 4-е место в рейтинге Top500. Отдельно хотелось бы остановиться на флагмане российского суперкомпьютинга - Межведомственном суперкомпьютерном центре РАН. Вычислительный комплекс МСЦ, построенный на базе HP BladeSystem, продолжает планомерно развиваться и достиг в этом году пиковой производительности 95 Тфлопс, что позволило ему занять 35-е место в рейтинге Top500 (абсолютный рекорд для нашей страны, 33-е место год назад, принадлежит этой же системе).
"Акселерация" вычислений. Стремительно развиваются технологии, позволяющие проводить вычислительные операции не на ядрах центральных процессоров, а на специализированных модулях и микросхемах - например, графических процессорах GPU или FPGA, которые теоретически позволяют получить фантастическую производительность. Увы, хорошие результаты они показывают только на специфических кодах, а вот программировать на них очень трудно. В связи с этим построить на их базе системы общего назначения пока практически невозможно. Тем не менее работа идет, появляются новые микросхемы, разрабатываются новые языки программирования, переосмысливаются алгоритмы. Думаю, будущее акселераторов - во все более частом применении в качестве составной части гибридных систем.