Об этом сообщает «Politexpert» со ссылкой на The Conversation
Высокопроизводительные вычисления (HPC) сегодня являются ключевым инструментом для решения задач, которые недоступны обычным компьютерам. От прогнозирования погоды и разработки лекарств до обучения искусственного интеллекта — HPC поддерживает научные открытия и развитие технологий. Однако текущие технические ограничения и стратегические вызовы могут замедлить прогресс США в этой сфере, что ставит под угрозу национальную безопасность и лидерство в глобальной науке.
HPC — это системы, объединяющие тысячи процессоров, работающих параллельно, и использующие передовые методы обработки и хранения данных. Они способны выполнять сложные симуляции и анализ, например, моделировать взаимодействие лекарств с организмом или прогнозировать путь ураганов. Возрастающая роль HPC в сфере искусственного интеллекта усиливает потребность в масштабных вычислительных ресурсах и новых технологиях для их эффективного использования.
Технические проблемы и ограничения
Основной технической проблемой HPC является несоответствие скорости процессоров и возможностей систем памяти. Подобно тому, как сверхбыстрая машина теряет эффективность в пробках, процессоры часто простаивают, ожидая передачи данных. Это ограничивает общую производительность и требует новых архитектур памяти для устранения «узких мест».
Энергопотребление — ещё одна серьёзная задача. Современные суперкомпьютеры потребляют электроэнергию в объёмах, сопоставимых с небольшими городами, что дорого и экологически проблематично. Прекращение действия закона Деннарда в середине 2000-х годов остановило снижение энергозатрат при увеличении мощности, поэтому исследователи ищут инновационные решения в аппаратном и программном обеспечении для повышения энергоэффективности.
Разрыв между коммерческими и научными требованиями
Производители чипов в основном ориентируются на искусственный интеллект и используют вычисления с низкой точностью (8-16 бит), тогда как научные задачи требуют высокой точности (64 бита) для достоверных результатов. Это несоответствие может ограничить возможности проведения важнейших исследований, если производство специализированных компонентов не будет поддерживаться.
Создание специализированных чипов для HPC — сложный и дорогой процесс. В то же время развитие модульных «чиплетов», которые можно комбинировать по принципу конструктора, открывает перспективы для доступных и точных процессоров. Поддержка таких инноваций критична для дальнейшего прогресса в вычислительной науке.
Глобальное соперничество и национальная стратегия
Множество стран инвестируют в HPC для укрепления экономического и научного потенциала. Европейская инициатива EuroHPC, японский суперкомпьютер Fugaku и достижения Китая демонстрируют глобальную гонку за лидерство. США, завершив проект Exascale Computing, обладают мощными системами, но отсутствие долгосрочной стратегии ставит под угрозу их позиции.
Необходим национальный план, включающий финансирование новых вычислительных комплексов, обучение специалистов и развитие программного обеспечения. Важна координация между университетами, лабораториями и индустрией для создания комплексной экосистемы HPC. Без такой стратегии США рискуют уступить другим странам в области высокотехнологичных исследований и разработок.
Перспективы и инновации будущего
Квантовые вычисления представляют собой новую парадигму обработки данных, основанную на физических принципах квантовой механики. Хотя они ещё на ранней стадии развития и, скорее всего, дополнят классические HPC, инвестиции в обе области необходимы для достижения прорывных результатов.
Закон CHIPS and Science Act 2022 и создание специализированных офисов для внедрения научных исследований в промышленность — положительные шаги в развитии HPC. Однако для долгосрочной стабильности нужны постоянные вложения в исследовательские программы, устойчивое финансирование и сотрудничество между государством и частным сектором.
Напомним, ранее мы писали про новый материал, который одновременно является роботом.
Комментировать