Упс! Не вдала спроба:(
Будь ласка, спробуйте ще раз.

Коли суперкомп’ютери досягнуть можливостей людського мозку та навіщо вони потрібні

Олександр Тартачний
Олександр Тартачний журналіст
20 грудня 2023 8 хвилин читання

Перший у світі суперкомп’ютер масштабу людського мозку запрацює наступного року. Принаймні так стверджують вчені Університету Західного Сіднея в Австралії, які працюють над пристроєм під назвою DeepSouth. Чому суперкомп’ютери без проблем моделюють ранні моменти появи Всесвіту, проводять розвідку корисних копалин та дізнаються хімічні властивості несинтезованих молекул, але не можуть передбачити погоду далі ніж на шість днів. А також чи потужніші вони за людський мозок та що їм заважає стати ще розумнішими — у новому тексті SPEKA. 

Як працюють суперкомп'ютери та які проблеми вони можуть вирішити Як працюють суперкомп'ютери та які проблеми вони можуть вирішити

Як працює суперкомп’ютер

Суперкомп’ютер — це високопродуктивна обчислювальна система, що здатна виконувати мільярди або навіть трильйони операцій на секунду. У чому основна різниця у порівнянні з вашим ПК? Насамперед у здатності до паралельного оброблення даних. Суперкомп’ютери складаються з тисяч, а іноді й мільйонів процесорів, які можуть працювати одночасно. Це дозволяє суперкомп’ютерам виконувати велику кількість обчислень паралельно. 

До того ж вони переважно організовані у формі кластерів, де окремі вузли (комп’ютери) з’єднані високошвидкісними мережами. Кожен вузол складається з власних процесорів, має великі обсяги пам’яті та системи зберігання даних для ефективного доступу до великих наборів даних. Одне слово, всього більше, ніж у вашому ноуті. 

Суперкомп'ютер Frontier зараз є найпотужнішою обчислювальною машиною Суперкомп'ютер Frontier зараз є найпотужнішою обчислювальною машиною

Також вони використовують спеціалізоване програмне забезпечення, яке оптимізоване для паралельного оброблення, та програми для розподілу та управління обчислювальними процесами.

Що таке FLOPS та як вимірюють продуктивність  суперкомп’ютерів

Продуктивність комп’ютерів оцінюють у FLOPS (Floating Point Operations Per Second),  або ж операції з плавучою комою на секунду. FLOPS вимірює, скільки операцій з числами з плавучою комою (тобто числами, які можуть містити дробові частини) комп’ютер може виконати за одну секунду. Це вимірювання є особливо корисним, щоб оцінити здатність комп’ютера обробляти складні наукові та інженерні задачі.

Існують різні класи FLOPS, що визначаються їхнім масштабом. Наприклад, KiloFLOPS — тисячі операцій на секунду, TeraFLOPS (TFLOPS) — трильйони операцій, PetaFLOPS (PFLOPS) — квадрильйони операцій, ExaFLOPS (EFLOPS) — квінтильйони операцій на секунду. 

Що означають ці цифри? Скільки FLOPS у звичайних домашніх комп’ютерів? Більшість сучасних процесорів для домашніх комп’ютерів мають продуктивність від кількох GigaFLOPS. Наприклад, середньостатистичний чотириядерний процесор може мати продуктивність приблизно 100 GFLOPS. Але загальна продуктивність комп’ютера у FLOPS буде залежати від того, які компоненти використовуються одночасно. 

Для порівняння, якщо суперкомп’ютер має потужність 1 PetaFLOPS (квадрильйон операцій), то за час, коли стандартний потужний ПК опрацює зміст однієї книги, суперкомп’ютер з такими характеристиками може прочитати 1 млн книжок.

Якщо звичайний комп’ютер за цей час збере 1000 частин пазла, то суперкомп’ютер мільярд. А найсучасніші суперкомп’ютери, які перетнули межу продуктивності у квінтильйон операцій, швидші ще у тисячу разів! 

Кількість операцій, які здатен виконувати суперкомп'ютер у різний період у FLOPS Кількість операцій, які здатен виконувати суперкомп'ютер у різний період у FLOPS

Для чого використовують суперкомп’ютери

Якщо коротко, то для всього, що потребує наукових обчислень, розв’язання складних інженерних завдань та моделювання ситуацій на основі даних. Ще у 80-х, коли їхні потужності були мізерними у порівнянні з сучасними, їх застосовували для моделювання радіаційного захисту та криптографічного зламу методом підбору. У 2000-х — для 3D-моделювання ядерних випробувань, а згодом для моделювання молекулярної взаємодії та дослідження електрохімічних реакцій. 

Суперкомп'ютер моделі Cray-1 був популярною моделлю у 70-их та 80-их роках минулого століття Суперкомп'ютер моделі Cray-1 був популярною моделлю у 70-их та 80-их роках минулого століття

Але їхнє призначення не лише наукове, а й прикладне. Наприклад, щоб розрахувати характеристики перед конструкцією літака, розвідати потенційні джерела нафти чи газу, а також шукати молекули, які придатні для лікування певної хвороби. 

Є також суперкомп’ютери, які створені для роботи у конкретній галузі, тоді переважно використовують спеціально запрограмовані мікросхеми. Наприклад, суперкомп’ютер Deep Blue спеціалізується на грі у шахи, Gravity Pipe на астрофізиці, а MDGRAPE-3 на передбаченні структури білка та молекулярній динаміці.

Розподіл TOP-500 суперкомп'ютерів за типом процесора Розподіл TOP-500 суперкомп'ютерів за типом процесора

Та попри неймовірну потужність далеко не всі завдання під силу суперкомп’ютерам. Наприклад, точне передбачення погоди довше ніж на шість днів досі неможливе. На це є кілька причин. Погодні моделі використовують системи диференціальних рівнянь на основі законів фізики, які детально описують рух рідини, термодинаміку, перенесення випромінювання тощо. Також треба враховувати вітри, теплообмін, сонячну радіацію, відносну вологість, фазові зміни води та поверхневу гідрологію. До того ж погода є прикладом хаотичної системи, де невеликі зміни в одній частині системи можуть призвести до значних змін в іншій — так званий ефект метелика.

Деякі вчені припускають, що один секстильйон FLOPS (тисяча квінтильйонів) потрібен комп’ютеру для виконання повного моделювання погоди, яке може точно охопити двотижневий проміжок часу. Такі системи можуть побудувати приблизно у 2030 році.

Чи потужніші суперкомп’ютери за людський мозок 

Хоча людина не вміє так швидко рахувати і частіше помиляється, її мозок значно складніший за будь-який суперкомп’ютер. Один із найпотужніших комп’ютерів IBM Blue Gene використовувався для моделювання приблизно 1% штучних нейронів головного мозку людини. Це приблизно 1,6 млрд нейронів із 9 трлн з’єднань. Цій же дослідницькій групі у 2006 році вдалося змоделювали частину кори мозку щура, що містить 10 тис. нейронів. Під час моделювання мозку комп’ютер Blue Gene генерує сотні гігабайт інформації за секунду.

Короткий зміст проєкту з симуляції мозку миші комп'ютером IBM Blue Gene

Відтоді суперкомп’ютери значно просунулись і в деяких параметрах зрівнялися з людським мозком. 

Наприклад, хоча прямої відповідності між мозковою активністю та комп’ютерними процесами немає, деякі вчені кажуть, що обчислювальна потужність мозку може бути порівнянною з квадрильйоном FLOPS. Щодо швидкості, то у симуляції мозку суперкомп’ютери здатні виконувати приблизно 200 трлн синаптичних операцій. Скільки виконує людина? Складно сказати. Потенційно це число може коливатись у межах 1-100 квадрильйонів, що у 1 тис. або 100 тис. разів більше, але мозок ніколи не задіює їх усі одночасно. 

Ріст продуктивності суперкомп'ютерів. На графіках зазначені: сумарна потужність, найкращого та комп'ютера на 500-му місці. Ріст продуктивності суперкомп'ютерів. На графіках зазначені: сумарна потужність, найкращого та комп'ютера на 500-му місці.

А от у чому комп’ютерам справді далеко до людського мозку, то це в енергоефективності. 

Людський мозок під час своєї роботи споживає приблизно 20 Вт енергії. Для порівняння: один з «енергоефективних» комп’ютерів IBM Blue Gene/P за годину споживає 2,2 Мват. Цього вистачило б на майже 2400 домогосподарств або ж зарядити електромобіль на 10 тис. км. 

Та найголовніше, що у своїй роботі вони продукують величезну кількість тепла, а тому потребують спеціальних систем охолодження, а саме це зазвичай заважає «просто додати» ще більше процесорів. 

Одне з рішень — паралельні суперкомп’ютери. Фактично це об’єднані потужності волонтерів навіть на домашніх ПК, які разом проводять обчислення. Найшвидшою такою системою є проєкт Folding@home. Станом на квітень 2020 року F@h отримав 2,5 квінтильйона обчислювальної потужності, що удвічі більше, ніж у найпотужнішого суперкомп’ютера світу. Щоправда, такі мережі годяться лише для завдань, де немає паралельного сповільнення, й усі елементи можна виконувати децентралізовано. Також подібні рішення застосовують для розв'язання математичних, наприклад пошуку числа Мерсенна

0
Прокоментувати
Інші матеріали

IBM придбала хмарного розробника HashiCorp за $6,4 млрд

Кіра Іванова 26 квітня 2024 14:41

ШІ у Adobe Photoshop навчився створювати зображення з текстових підказок

Кіра Іванова 24 квітня 2024 15:31

Акції HashiCorp різко зросли на тлі можливої угоди з IBM

Владислав Паливода 24 квітня 2024 11:31

Невідомі номери лякають українців: дослідження Rakuten Viber

Вікторія Рудзінська 19 квітня 2024 18:28

Google витратить понад $100 млрд на штучний інтелект

Владислав Паливода 16 квітня 2024 08:18