988

© 17.12.2019, Селянин Я.В.

used image by Mike MacKenzie // www.vpnsrus.com

В настоящее время тема создания искусственного интеллекта (ИИ) находится на пике популярности. Анализ деятельности американских государственных и коммерческих структур в этой сфере показывает, что одной из наиболее приоритетных областей применения ИИ является анализ данных. Для кардинального повышения его эффективности, в дополнение к получению самих данных, необходимо значительное повышение доступных для их обработки вычислительных мощностей.

Несмотря на то, что вопрос создания этих мощностей остаётся в тени, работы по этому направлению ведутся в Соединённых Штатах весьма активно. В конце 2019 г. были опубликованы данные о ходе работ в рамках Проекта создания вычислительных мощностей эксауровня (Exascale Computing Project, ECP), руководство которым осуществляет Министерство энергетики США. К таким вычислительным системам относят суперкомпьютеры, обладающие производительностью не менее 1 Эфлоп/с¹ и способные обрабатывать данные в объёмах, измеряемых эксабайтами. Участники ECP проводят научные исследования в интересах создания новых технологий в сфере высокопроизводительных вычислений, разработку программного и аппаратного обеспечения, осуществляют деятельность по развёртыванию супер ЭВМ.

Данный проект является частью мероприятий, предпринимаемых в рамках Национальной стратегической вычислительной инициативы (National Strategic Computing Initiative, NSCI), запущенной в 2015 г. Её целью является создание экосистемы высокопроизводительных вычислений (High Performance Computing, HPC), основу которой должен составить парк вычислительных машин с производительностью порядка Эфлоп/с.

Одной из ключевых для Соединённых Штатов задач Национальной стратегической вычислительной инициативы является сохранение лидерства в области высокопроизводительных вычислений. По мнению специалистов, для этого отрасль высокопроизводительных вычислений в США должна стать «законодателем мод» в области создания эксафлопных супер ЭВМ. Одним из элементов безусловного лидерства является, например, создание такого программного обеспечения (ПО) для систем эксауровня, использование которого стало бы де-факто стандартом в индустрии высокопроизводительных вычислений не только в Соединённых Штатах, но и во всём мире. С той же целью было рекомендовано использовать ПО с открытым исходным кодом и обеспечить возможность его переносимости между разными системами. Последнее особенно важно для конечных пользователей, так как в настоящее время в случае смены машины, на которой учёные проводят вычисления для своих исследований, им приходится заново писать код приложения, а затем тестировать его на предмет соответствия результатов получаемых на старом и новом приложении.

Как видно из опубликованных отчётов, указанные рекомендации учитываются разработчиками при создании всего спектра программного обеспечения – от ПО, обеспечивающего взаимодействие отдельных компонентов супер ЭВМ между собой, до приложений, созданных для решения конкретной научной задачи.

Всё это должно упростить работу учёным и снизить затраты на создание таких приложений (а значит и на использование суперкомпьютеров в рамках их исследований), а также снизить порог вхождения новых пользователей в область использования супер ЭВМ и повысить их лояльность американским системам в будущем.

В контексте темы искусственного интеллекта/машинного обучения большой интерес представляет то, что в новых эксафлопных суперкомпьютерах планируется глубокая интеграция технологий ИИ, анализа данных и новых подходов к моделированию.

Первая такая система – Aurora в Аргоннской национальной лаборатории (Argonne National Laboratory) – должна быть представлена в 2021 году. Двумя годами позже, в 2022-2023 гг., таких систем должно быть уже три – добавится Frontier в Окриджской национальной лаборатории (Oak Ridge National Laboratory) и El Capitan в Ливерморской национальной лаборатории (Lawrence Livermore National Laboratory). Требование обеспечить им возможность работы с технологиями искусственного интеллекта/машинного обучения закладывалось изначально. При их разработке учитывается опыт создания и эксплуатации имеющихся систем, задействованных в работах в области ИИ, включая и суперкомпьютер Summit в Окриджской национальной лаборатории, который является действующим лидером по производительности среди известных супер ЭВМ по версии рейтинга Топ-500.

Сами суперкомпьютеры ещё находятся в процессе создания, но для них уже планируется обширная научная программа в самых разных областях – химия, материаловедение, энергетика, предсказание землетрясений, климат, оружейные программы и др. Для проведения соответствующих работ ведётся создание необходимых приложений. Во многих из них предполагается использовать обработку данных с использованием технологий машинного обучения.

В рамках ECP создано несколько центров совместного проектирования (Co-design Center), каждый из которых работает над решением задач по определённому направлению в масштабах всего проекта. Один из них (ExaLearn Co-design Center) отвечает за выявление и поиск путей решения проблем машинного обучения, связанных с его использованием в комплексе с эксафлопными суперкомпьютерами. Целью этого является повышение результативности научных исследований (включая эффективность самих супер ЭВМ и других экспериментальных установок), проводимых Министерством энергетики по различным программам гражданского и военного назначения.

Можно заключить, что в случае успеха данных работ, Соединённые Штаты сделают серьёзную заявку на лидерство не только в области высокопроизводительных вычислений, но в сфере технологий искусственного интеллекта/машинного обучения.

Примечания:

¹ Внесистемная единица измерения производительности компьютеров флоп/с (flop/s) показывает, сколько операций с плавающей запятой в секунду выполняет данная вычислительная система, соответственно Эксафлоп/с (Эфлоп/с, exaflop/s, exaflops) указывает на способность системы выполнять 10¹⁸ арифметических операций с плавающей запятой в секунду.

Источники:

1. Overview of the ECP // https://exascaleproject.org/about/
2. Executive Order – Creating a National Strategic Computing Initiative // https://obamawhitehouse.archives.gov/the-press-office/2015/07/29/executive-order-creating-national-strategic-computing-initiative
3. The ECP Software Technology Update Report // https://exascaleproject.org/the-ecp-software-technology-update-report-is-available/
4. The ECP 2019 Application Development Report // https://exascaleproject.org/the-ecp-2019-application-development-report-is-available/
5. TOP500. November 2019 // https://www.top500.org/lists/2019/11/