В эти дни проходит одна из главных российских суперкомпьютерных конференций — ПАВТ (Параллельные вычислительные технологии — 2015). Хотя, по большей части, она посвящена вопросам эффективности суперкомпьютеров, создания численных методов и решения научно-практических задач, кое-что релевантное инженерному ПО там тоже присутствовало. Ниже — несколько фотографий и комментариев.
Департамент энергетики США таким образом ранжирует главные вызовы на пути к Exascale (эксафлопсным вычисления): от энергоэффективности на первом месте к созданию специальных эксафлопсных алгоритмов и повышению научной продуктивности.
Вместе с тем, В.В. Воеводин (зам. директора НИВЦ МГУ, чл.-корр. РАН) в своем докладе привел статистику (базирующуюся на данных суперкомпьютеров МГУ, в том числе «Ломоносов», находящегося на 58 месте в списке Top-500), которая может показаться неутешительной: реальная загрузка процессорного времени составляет порядка 3% от имеющихся мощностей. Причины — в отказах оборудования, когда вычислительные узлы выходят из строя, либо возникают проблемы с средствами соединения, и в самих пользователях, которые часто запускают неэффективные и плохо работающие программы.
Многократно звучали слова и насчет импортозамещения. По этому вопросу довольно серьезно продвинулась компания Т-Платформы, разработчик суперкомпьютеров, решений и услуг в области высокопроизводительных вычислений, — она уже вплотную подобралась к выпуску своего собственного процессора CPU «Байкал» (по словам представителя Т-Платформ они купили технологию вплоть до «исходных кодов»).
В 2011 году компания провела исследование, по результатам которого выяснилось, что уже тогда был высокий спрос на (небольшие) суперкомпьютеры среди коммерческих организаций. В первую очередь речь идет о CAE-расчетах, таких как численное моделирование турбин.
Причем, что такое западное эмбарго, в Т-Платформах знают не понаслышке, в 2013 году (еще до известных санкций 2014 года), компания с этим уже столкнулась.
К другим САПР задачам, интересным индустрии и требующим суперкомпьютеров, относится реверс-инжиниринг (создание трехмерной модели по уже имеющемуся образцу). Сначала выполняется 3D-сканирование, затем воссоздается модель.
Похожая задача — это определение брака деталей. В этом случае требуется сравнение результатов 3D-сканирования с исходной моделью. На этапе 3D-сканирования могут возникать облака точек объемом в несколько сотен ГБ. Так что суперкомпьютеры здесь могут сильно помочь.
Ни одна суперкомпьютерная конференция не обходится без NVIDIA. Сейчас новая тема и интерес компании связан с глубоким обучением (deep learning). Некоторые подробности можно найти в недавно опубликованной статье, а на этом слайде показано, как интеллектуальные технологии NVIDIA могут помочь при вождении, анализируя различные ситуации на дороге — здесь речь идет о прогнозировании появления детей на дороге, выходящих из школьного автобуса.
