Везде
Brief overview of history, application spheres and comparison of modern supercomputers
Table of contents
Annotation Estimate Publication content
References Comments
Share
QR
Metrics
Brief overview of history, application spheres and comparison of modern supercomputers
Annotation
PII
S265838870015738-4-1
DOI
10.33276/S265838870015738-4
Publication type
Article
Status
Published
Authors
Olga Kuznetsova 
ORCID: 0000-0001-8565-2857
Occupation: Junior Researcher, Laboratory of Computer Modeling of Socio-Economic Processes
Affiliation: Central Economics and Mathematics Institute, Russian Academy of Sciences
Address: 47, Nakhimovsky Prospect, Moscow, 117418, Russian Federation
Edition
Volume 4 Issue 1
Abstract

In the digital age the need for high-performance computing in variety of spheres determines the development of powerful electronic computers, particularly supercomputers. In turn, the new possibilities of supercomputer technologies stimulate the complication of computational problems. This article discusses concept, history of development and power levels of supercomputers. It also provides a comparison of the most powerful supercomputers of the world and some of most promising spheres of supercomputers application.

Keywords
supercomputer, electronic computer, computer power, supercomputer architecture, rating
Received
01.07.2021
Date of publication
01.07.2021
Number of purchasers
17
Views
1180
Readers community rating
0.0 (0 votes)
Cite Download pdf
Additional services access
Additional services for the article
Services benefits
100 RUB / 1.0 SU
1

Введение
2 В современном мире с постоянно усложняющимися задачами тема использования суперкомпьютерных технологий очень актуальна. Решая вычислительные задачи практически любого уровня сложности с огромными массивами данных, суперкомпьютеры позволяют значительно повышать эффективность, минимизировать затраты, обеспечивать оптимальное распределение ресурсов для достижения целей в самых различных областях: науке, медицине, промышленности, экономике, военной сфере и многих других. Кроме того, сейчас развитие суперкомпьютерных технологий можно считать стратегически важной областью, показателем технического уровня и технологического развития страны, что важно для сравнения на мировой арене.
3 Суперкомпьютер – это электронно-вычислительная машина (ЭВМ) с огромной вычислительной мощностью, предназначенная для высокопроизводительных вычислений (High-Performance Computing – HPC) [1]. Суперкомпьютер намного превосходит по техническим характеристикам обычные персональные компьютеры (ПК): обладает большей производительностью, объёмами оперативной и дисковой памяти, а также наличием специализированного программного обеспечения (ПО). Суперкомпьютерные технологии применяются для решения задач методом численного моделирования или при обработке огромных объемов данных и/или сложных вычислений.
4 Стоит упомянуть, что самая большая производительность суперкомпьютеров достигается на задачах, которые допускают распараллеливание вычислений. Примером может служить имитационное агент-ориентированное моделирование, где множественные действия компьютерных агентов могут производиться параллельно друг другу, то есть одновременно [3]. Для процессов распараллеливания существуют специализированные компиляторы, включающие возможности автоматической векторизации и распараллеливания. Тем не менее, они применимы лишь для ограниченного набора задач и языков программирования (например, Fortran и C++).
5

Краткая история и сферы применения
6

Обратимся к истории. Все ЭВМ можно разделить по признаку использования элементной базы на четыре поколения:

  1. электронно-вакуумные лампы (1940–1950 гг.);
  2. дискретные полупроводниковые приборы – на диодах и транзисторах (1950–1960 гг.);
  3. полупроводниковые интегральные схемы, включающие десятки или даже сотни транзисторов в одном корпусе микросхемы (1960–1970 гг.);
  4. микропроцессоры на базе сверхбольших интегральных схема (СБИС), включающие до миллиардов транзисторов в одном корпусе микросхемы (1970– н.в.) [2].

 

Стоит отметить, что ЭВМ можно классифицировать и по другим качественным характеристикам, например, ёмкости памяти, производительности и пр.
7 Первая ЭВМ (соответственно 1-го поколения) была создана в США в 1946 году. Эта машина имела огромную массу, площадь и затраты электроэнергии, при этом ее быстродействие оставляло желать лучшего. Тем не менее, для того времени это был настоящий прорыв. Использовалась ЭВМ преимущественно для прикладных вычислительных задач военного сектора.
8 В СССР первые суперЭВМ появились в 60-х годах прошлого века. Из них можно выделить суперЭВМ БЭСМ-6 (Большая Электронно-Счетная Машина), имевшую около 1 млн флопс и считавшуюся одной из лучших в мире. С ее помощью решалось множество задач: например, экономическое планирование (с применением методов математического программирования), моделирование процессов в хозяйственной, военной и даже природной сферах, моделирование космических полетов и многие другие.
9 Говоря о суперкомпьютерах, сложно точно определить, к каким из ЭВМ того времени можно применить этот термин, и, соответственно, какую из них назвать первым суперкомпьютером. Тем не менее, принято считать, что суперкомпьютеры берут свое начало от вычислительных машин, проектируемых Сеймуром Креем для правительственных, промышленных и научных проектов США, с середины 1960-х годов. Также выделяется Cray-1, созданный в 1974 году. По сей день компания Cray Inc. занимает свое место среди крупных производителей суперкомпьютеров наравне с такими гигантами как IBM, Hewlett-Packard и пр.
10 Изначально суперкомпьютеры применялись в основном в военных проектах. Тем не менее, впоследствии суперкомпьютерные технологии стали востребованы и во многих других сферах (как научных, так и сугубо прикладных). Например, суперкомпьютеры применяются в медицине для диагностики и лечения; в биологии – для исследования и моделирования процессов на клеточном уровне. Очень востребованы суперкомпьютерные технологии в рамках космических проектов: с их помощью можно выстраивать оптимальные траектории движения космических станций, моделировать движение космических тел, прогнозировать всплески солнечной активности и многое другое. Суперкомпьютеры дают возможность создавать прогнозы погоды, анализируя огромные массивы данных, полученных от метеорологических станций [6, 8]. Они также могут быть очень эффективны и в автомобильной промышленности, в частности, заменить физические краш-тесты компьютерным моделирование этого процесса. Уже сейчас суперкомпьютерные технологии имеют применение практически в любых сферах, и их востребованность будет только расти.
11 Отдельно стоит отметить одну из актуальных сфер, которая получила развитие благодаря суперкомпьютерным технологиям – это имитационное агент-ориентированное моделирование. Оно стало активно использоваться в самых разнообразных областях, в том числе при моделировании социальных и социально-экономических процессов [5]. Многочисленные примеры агент-ориентированных моделей (АОМ) публикуются за рубежом в журнале Jasss , в России – в электронном научно-образовательном журнале «Искусственные общества» . Также в России была создана специализированная Лаборатория искусственных обществ и информационных технологий , которая занимается, в частности созданием сложных АОМ социально-экономических систем РФ. Кроме того, проводятся разнообразные семинары и конференции, полностью или частично посвященные агент-ориентированному моделированию, например, в сентябре 2021 года будет проведена конференция «Информационные технологии и искусственные общества» .
12 Особенность и сложность такого типа имитационного моделирования заключается в том, что для разработки высококачественных АОМ часто необходимо создавать компьютерные популяции, исчисляемые сотнями миллионов агентов (например, 145 млн граждан РФ), со сложными взаимосвязями [7]. Это можно реализовать только с применением суперкомпьютерных технологий. В качестве примера можно привести реализацию на суперкомпьютере демографической агент-ориентированной модели РФ, разработанной в ЦЭМИ РАН с использованием собственного подхода к разработке средств для эффективного распараллеливания работы многоагентных моделей [4].
13

Архитектура и производительность суперкомпьютеров
14 Стремление к увеличению вычислительных мощностей суперкомпьютеров привело к созданию массивно параллельной системы – системы, которая может включать сейчас до сотен тысяч процессоров. Большинство современных суперкомпьютеров построено на вычислительных узлах, состоящих из определённого количества процессоров, а также ускорителей. Каждый узел имеет свой объем оперативной памяти и соединен с другими высокоскоростными каналами. Например, второй по мощности суперкомпьютер Китая TianHe-2A имеет 17 792 вычислительных узла, включающих по два процессора Intel Ivy Bridge (12 ядер с тактовой частотой 2,2 GHz) и два ускорителя Matrix-2000 (128 ядер). Каждый узел имеет 192 GB памяти и пиковую производительность 5,3376 Tflop/s. Результатом этой комбинации является вычислительная система с 35 584 процессорами Ivy Bridge, 35 584 ускорителями Matrix-2000, которая в общей сложности содержит 4 981 760 вычислительных ядра (процессоры содержат по 12 ядер, ускорители – по 128). Большое значение в обеспечении высокой производительности имеет обеспечение быстрой передачи данных между узлами.
15 Говоря о производительности суперкомпьютерных систем, они стандартно исчисляются количеством произведенных операций с числами с плавающей точкой в секунду - флопс (Floating-point Operations Per Second – flops, flop/s). Этот критерий не является единственным и всеобъемлющим, тем не менее, он позволяет сравнивать мощности мировых суперкомпьютерных систем, а также оценивать производительность машин, которые только находятся в разработке.
16 Производительность первых суперкомпьютеров составляла порядка 1000 операций в секунду, к середине 60-х годов – уже 1 млн, к началу 80-х – 1 млрд, к середине 90-х – 1 трлн (Рис. 1). На данный момент преодолен рубеж в квадриллион флопс (петафлопс, Tflops), например, самый мощный суперкомпьютер в мире Fugaku в Японии имеет 442 петафлопс (ноябрь, 2020 г.) [9].
17

Рис. 1. Среднемировой уровень производительности суперкомпьютеров, флопс, 1993–2017 гг.
18 Стоит отметить, что производительность системы может колебаться в зависимости от частоты обмена данными между составляющими системы и обращений к памяти, а также от разрядности значений. То есть особенности выполняемой задачи могут влиять на производительность суперкомпьютера. В связи с этим было введено понятие пиковой вычислительной мощности – это максимально возможное количество флопс, которое способен совершить суперкомпьютер.
19 Отчасти проблема оценки и сравнения реальной производительности суперкомпьютеров нивелируется единообразием проводимых стандартных тестов (которые, как правило, заключаются в решении большой системы алгебраических уравнений). Самый популярный из таких тестов - Linpack benchmark - используется для составления глобального рейтинга суперкомпьютеров ТОP500 .
20

Рейтинг суперкомпьютеров TOP500
21 TOP500 – рейтинг пяти сотен самых мощных суперкомпьютеров в мире. Он составляется с 1993 года и публикуется дважды в год – обычно в ноябре и июне. Основой для рейтинга служит тестирование LINPACK, лицензии на использование которого продает компания Intel ( >>>> ).
22

Рейтинг суперкомпьютеров.

Согласно данным официального рейтинга TOP500 (которые представлены в Таблице 1), на ноябрь 2020 года самым мощным суперкомпьютером является Fugaku в Японии с максимальной производительностью 442 петафлопс и теоретической пиковой производительностью 537,2 петафлопс. Он лидирует безоговорочно – компьютер, занимающий второе место, отстает почти в три раза по рассматриваемым характеристикам. Это машина из США Summit производства IBM с максимальной и пиковой производительностью 148,6 и 200,8 петафлопс соответственно. Третье место занимает также суперкомпьютер из США того же производителя – Sierra. Его производительность составляет 94,6 петафлопс, а теоретическая пиковая производительность – 125,7. От него совсем незначительно отстаёт суперкомпьютер из Китая Sunway TaihuLight с производительностью 93 петафлопс. Следующие суперкомпьютеры в рейтинге довольно сильно отстают от лидеров.
23 Россию в рейтинге TOP500 представляют только два суперкомпьютера. Самый мощный суперкомпьютер в РФ – Christofari производства NVIDIA, принадлежащий Сбербанку, - располагается лишь на 40-м месте с производительностью 6,7 петафлопс и теоретической пиковой производительностью 8,8 петафлопс. Второй суперкомпьютер РФ – Ломоносов-2, расположенный в МГУ – занимает 156-ю строку мирового рейтинга (максимальная и теоретическая пиковая производительность 2,5 и 4,9 петафлопс соответственно).
24 Таблица 1. Рейтинг суперкомпьютеров, ноябрь 2020 г.
№ в рейтинге Система Страна Ядра Максимальная производительность по LINPACK (TFlop/s) Теоретическая пиковая производительность (TFlop/s) Мощность (кВт)
1 Supercomputer Fugaku - Supercomputer Fugaku, A64FX 48C 2.2GHz, Tofu interconnect D, Fujitsu Япония 7,630,848 442,010.0 537,212.0 29,899
2 Summit - IBM Power System AC922, IBM POWER9 22C 3.07GHz, NVIDIA Volta GV100, Dual-rail Mellanox EDR Infiniband, IBM США 2,414,592 148,600.0 200,794.9 10,096
3 Sierra - IBM Power System AC922, IBM POWER9 22C 3.1GHz, NVIDIA Volta GV100, Dual-rail Mellanox EDR Infiniband, IBM / NVIDIA / Mellanox США 1,572,480 94,640.0 125,712.0 7,438
4 Sunway TaihuLight - Sunway MPP, Sunway SW26010 260C 1.45GHz, Sunway, NRCPC Китай 10,649,600 93,014.6 125,435.9 15,371
5 Selene - NVIDIA DGX A100, AMD EPYC 7742 64C 2.25GHz, NVIDIA A100, Mellanox HDR Infiniband, Nvidia США 555,52 63,460.0 79,215.0 2,646
6 Tianhe-2A - TH-IVB-FEP Cluster, Intel Xeon E5-2692v2 12C 2.2GHz, TH Express-2, Matrix-2000, NUDT Китай 4,981,760 61,444.5 100,678.7 18,482
7 JUWELS Booster Module - Bull Sequana XH2000 , AMD EPYC 7402 24C 2.8GHz, NVIDIA A100, Mellanox HDR InfiniBand/ParTec ParaStation ClusterSuite, Atos Германия 449,28 44,120.0 70,980.0 1,764
8 HPC5 - PowerEdge C4140, Xeon Gold 6252 24C 2.1GHz, NVIDIA Tesla V100, Mellanox HDR Infiniband, Dell EMC Италия 669,76 35,450.0 51,720.8 2,252
9 Frontera - Dell C6420, Xeon Platinum 8280 28C 2.7GHz, Mellanox InfiniBand HDR, Dell EMC США 448,448 23,516.4 38,745.9 -
10 Dammam-7 - Cray CS-Storm, Xeon Gold 6248 20C 2.5GHz, NVIDIA Tesla V100 SXM2, InfiniBand HDR 100, HPE Саудовская Аравия 672,52 22,400.0 55,423.6 -
… … … … … …
40 Christofari - NVIDIA DGX-2, Xeon Platinum 8168 24C 2.7GHz, Mellanox InfiniBand EDR, NVIDIA Tesla V100, Nvidia Россия 99,600 6,669.0 8,789.8 -
… … … … … …
156 Lomonosov 2 - T-Platform A-Class Cluster, Xeon E5-2697v3 14C 2.6GHz,Intel Xeon Gold 6126, Infiniband FDR, Nvidia K40m/P-100, T-Platforms Россия 64,384 2,478.0 4,946.8 -
Источник: рейтинг TOP500 [9].
25

Рейтинг стран.

Таблица 2 демонстрирует первые 25 стран мира по количеству и мощности суперкомпьютеров. По количеству с завидным преимуществом лидирует Китай (214 шт.), второе место занимает США (113 шт.), третье – Япония (34 шт.). Остальные страны отстают еще сильнее. Россия с двумя суперкомпьютерами делит с Финляндией, ОАЭ, Польшей, Австралией и Швецией 19–24 места.
26 Несмотря на то, что самый мощный суперкомпьютер находится в Японии, по суммарной производительности она занимает только второе место (593,7 петафлопс), уступая США (668,7 петафлопс). Третье место занимает Китай (566,6 петафлопс). Ближайшая страна Германия отстаёт больше, чем в четыре раза (131 петафлопс). Россия занимает 18-ю строку с производительностью 9,1 петафлопс (что меньше общей производительности суперкомпьютеров США в 73 раза).
27 Таблица 2. Рейтинг стран по мощности суперкомпьютеров, ноябрь 2020 г.
№ Страны Количество суперкомпьютеров Доля (%) Максимальная производительность по LINPACK (TFlop/s) Теоретическая пиковая производительность (TFlop/s) Ядра
1 Китай 214 42.8 566,635,422 1,231,757,033 30,704,256
2 США 113 22.6 668,704,300 942,339,598 15,373,432
3 Япония 34 6.8 593,700,080 766,195,745 10,947,524
4 Франция 18 3.6 89,828,330 135,469,318 2,669,472
5 Германия 17 3.4 131,048,770 197,689,472 2,664,446
6 Нидерланды 15 3.0 24,736,650 31,795,200 864
7 Ирландия 14 2.8 23,087,540 29,675,520 806,4
8 Великобритания 12 2.4 34,067,502 44,283,532 1,248,840
9 Канада 12 2.4 26,698,060 47,707,321 716,096
10 Италия 6 1.2 78,529,000 114,511,528 1,447,536
11 Саудовская Аравия 5 1.0 35,997,040 76,126,574 1,084,020
12 Бразилия 4 0.8 10,991,000 19,270,566 214,04
13 Сингапур 4 0.8 6,596,440 8,478,720 230,4
14 Южная Корея 3 0.6 18,720,660 31,496,620 709,22
15 Тайвань 3 0.6 12,622,710 21,651,750 247,952
16 Швейцария 3 0.6 26,215,350 33,955,305 581,14
17 Индия 3 0.6 10,953,340 12,082,026 244,488
18 Норвегия 3 0.6 8,023,010 10,432,510 287,232
19 Финляндия 2 0.4 7,095,250 9,748,685 209,728
20 ОАЭ 2 0.4 9,013,750 12,164,803 142,368
21 Россия 2 0.4 9,147,000 13,736,550 163,984
22 Польша 2 0.4 5,203,700 8,228,450 119,088
23 Австралия 2 0.4 10,913,420 17,261,875 261,632
24 Швеция 2 0.4 4,771,700 6,773,346 131,968
25 Испания 1 0.2 6,470,800 10,296,115 153,216
Источник: рейтинг TOP500 [9].
28 Визуализация данных по количеству суперкомпьютеров на круговой диаграмме наглядно демонстрирует количественное превосходство Китая и США (Рис. 2). Однако если рассмотреть распределение по производительности (а не по количеству), можно видеть, что лидерство делят уже три страны – США, Китай и Япония (Рис. 3). Хотя 74 % от общего уровня производительности Японии дает Fugaku. Самый мощный компьютер США (Summit) вносит в «общий вклад» 22 %; самый мощный компьютер Китая (Sunway TaihuLight) – 16 %.
29

Рис. 2. Распределение количества суперкомпьютеров из TOP500 по странам, %, ноябрь 2020 г. (Источник: https://www.top500.org/statistics/list/)
30

Рис. 3. Распределение суммарной производительности суперкомпьютеров из TOP500 по странам, %, ноябрь 2020 г. (Источник: https://www.top500.org/statistics/list/)
31 Можно сказать, что основные игроки в суперкомпьютерной гонке – это США и Китай. На рисунке 4 можно видеть их преимущество по количеству суперкомпьютеров по сравнению с другими странами за последние шесть лет. В этих двух странах суперкомпьютеров больше, чем в остальных странах мира вместе взятых.
32

Рис. 4. Количество суперкомпьютеров по странам, 2015–2020 гг.
33 Тем не менее, на данный момент создателем мощнейшего суперкомпьютера мира является Япония. За всю историю составления рейтинга TOP500, начиная с 1993 года, «побеждали» только компьютеры этих трех стран (Рис. 5). Суперкомпьютеры Японии занимали 1-е место 8 раз, суперкомпьютеры США – 14 раз, Китая - 6 раз.
34

Рис. 5. Количество «побед» в рейтинге, 1993–2020 гг.
35 Япония по этому показателю была лидером с 1993 по 1996 гг.: сначала со своим Numerical Wind Tunnel (максимальная производительность – 170 гигафлопс), потом с CP-PACS/2048 (368,2 гигафлопс)). После ее опередили США с ASCI Red от Intel (1,3 терафлопс). США лидировали вплоть до 2009 года, хотя уступили Японии в 2002 и 2003 гг. Китай включился в эту гонку только с 2010 года (тогда первое место занял их Tianhe-1A с производительностью 2,6 терафлопс), но только на один год. Их основной период длился с 2013 по 2017 гг.: сначала с Tianhe-2A (тогда 33,8 терафлопс), потом с Sunway TaihuLight (тогда 93 терафлопс). Потом два года лидером были США. И вот в 2020 году Япония вернула себе абсолютное лидерство с Fugaku.
36

Заключение
37 Востребованность и эффективность применения суперкомпьютерных технологий неоспорима. Это подтверждается созданием все более новых и развитых суперкомпьютерных систем. Рост вычислительных мощностей дает возможности для развития компьютерного моделирования, которое может стать высокоэффективным инструментом оптимизации, прогнозирования и планирования в самых различных сферах, даже таких, например, как государственное регулирование.

References

1. Жирков, А. Суперкомпьютеры: развитие, тенденции, применение / А. Жирков // Современные технологии автоматизации. – 2014. – №2. – С. 16-20.

2. Курочкин, А. В. Информационные технологии: этапы и перспективы развития вычислительной техники : Учебное пособие / А. В. Курочкин, В. А. Розанов, В. В. Ярных. – Москва: АТиСО, 2020. – 87 с.

3. Макаров, В. Л. Социальное моделирование – новый компьютерный прорыв (агент-ориентированные модели) / В. Л. Макаров, А. Р. Бахтизин. – Москва: Экономика, 2013. – 295 с.

4. Макаров, В. Л. Разработка агент-ориентированной демографической модели России и ее суперкомпьютерная реализация / В. Л. Макаров, А. Р. Бахтизин, Е Д. Сушко, Г. Б. Сушко // Вычислительные методы и программирование. – 2018. – Т. 19, № 4. – С. 368-378.

5. Окрепилов, В. В. Применение суперкомпьютерных технологий для моделирования социально-экономических систем / В. В. Окрепилов, В. Л. Макаров, А. Р. Бахтизин, С. Н. Кузьмина // Экономика региона. – 2015. – № 2. – С. 301-315.

6. Суперкомпьютерные технологии в науке, образовании и промышленности / Под редакцией: академика В. А. Садовничего, академика Г. И. Савина, чл.-корр. РАН Вл. В. Воеводина // Москва: Издательство Московского университета, 2009. - 232 с.

7. Хачатрян, Н. К. Имитационная модель российского общества: создание и анализ виртуальной популяции / Н. К. Хачатрян, А. А. Акиншин, О. И. Кузнецова // Искусственные общества. – 2020. – Т. 15, № 4. – 15 с.

8. Шипилов, Л. Д. Суперкомпьютеры и их применение / Л. Д. Шипилов, С. В. Малязин // Инновационные процессы в науке и технике XXI века: материалы XIV Всероссийской научно-практической конференции (с международным участием) (Нижневартовск, 2016 г.) / Тюменский индустриальный университет. – Тюмень, 2016. – С. 353-358.

9. TOP500. The List. – URL: https://www.top500.org/ (дата обращения: 25.05.2021).

Comments

No posts found

Write a review
Translate