• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Меню

Московский институт электроники
и математики им. А.Н. Тихонова

Очередной семинар по высокопроизводительным вычислениям в новом учебном году продолжил работу в онлайне

На этот раз тема была посвящена цифровому миру укороченных команд – области, в которой за минувшее время произошли существенные изменения

Очередной семинар по высокопроизводительным вычислениям в новом учебном году продолжил работу в онлайне

Freepik

Проблематика

Выбор темы семинара связан с новым вызовом в цифровом мире, который в начале ушедшего лета ознаменовался двумя новостями.

Первая новость - анонс фирмой Apple нового процессора собственной конструкции для ноутбуков и настольных компьютеров. Особенностью этого процессора является укороченный набор команд, RISC (Reduced Instruction Set Computer). Такая технология широко применяется в мобильных устройствах – смартфонах и планшетах, устройствах IoT (Internet of things), датчиках и многих других вещах.

Основное преимущество RISC процессоров состоит в низком энергопотреблении по сравнению с процессорами CISC (Complex Instruction Set Computer), наиболее распространенными представителями которых являются модели серии x8086 – это процессоры фирм Intel и AMD, которые применяются в ноутбуках и настольных компьютерах. Именно на процессорах CISC построено большинство суперкомпьютерных систем.

Вторая новость - смена лидера в списке самых мощных суперкомпьютеров. В июне этот список возглавил японский суперкомпьютер Fugaku (литературное название горы Фуджи), построенный с использованием более 150 тысяч 48-ядерных процессоров A64FX, ARM (Advanced RISC Machine) фирмы Fujitsu. Это первый в истории суперкомпьютер, построенный чисто на ARM технологии.

Возникает естественный вопрос – что ожидает мир суперкомпьютерных вычислений в ближайшем будущем? К чему надо быть готовыми исследователям и студентам? Второй вопрос связан с тем, что суперкомпьютер НИУ ВШЭ используется как для задач  моделирования, так и для анализа больших данных методам машинного обучения. Важно понимать, в каком направлении развивать аппаратную часть и системное программное обеспечение, а также обучение студентов.

 

Поиск решений

Для прояснения этих вопросов были приглашены ведущие специалисты в этой области: доктор физико-математических наук Андрей Андреевич Белеванцев, ведущий научный сотрудник Института системного программирования им. В.П. Иванникова (ИСП РАН), и доктор технических наук Дроздов Александр Юльевич, руководитель лаборатории моделирования и проектирования специализированных вычислительных систем Московского физико-технического института (МФТИ). Докладчики представили полную картину современного состояния программных систем в области ARM технологий, их доклады гармонично дополнили друг друга. Обсуждение позволило сделать некоторые практические выводы.

Первый связан с проблемой преобразования большого количества приложений, разработанных в архитектуре x8086 в архитектуру RISC. Это приложения для ноутбуков, настольных компьютеров и других систем, а это сотни тысяч популярных приложений. Проблема преобразования приложений решается путем создания для этих целей автоматизированных самообучающихся систем, чем и занимаются, в частности, коллективы докладчиков в ИСП РАН и МФТИ.

Второй связан непосредственно с суперкомпьютерными приложениями. Приложений, которые способны использовать полную мощь суперкомпьютера, то есть работать параллельно на многих миллионах ядер, совсем немного – это максимум десятки программных систем. Учитывая высокую стоимость суперкомпьютеров и затраты на их эксплуатацию, адаптация программного обеспечения на новую архитектуру решается путем привлечения коллектива высококвалифицированных системных программистов. Специалисты в предметной области моделирования и обработки больших данных также будут вовлечены в эту работу.

Доклады содержали много технических деталей. С их презентациями можно ознакомиться на странице прошедших семинаров по высокопроизводительным вычислениям https://miem.hse.ru/hpc/2020

Полная видеозапись семинара будет доступна на этой же странице.

Дискуссия по тематике докладов продолжилась и в последующие дни. В частности, Андрей Белеванцев обратил внимание на то, что в суперкомпьютере Fugaku впервые реализовано аппаратное расширение архитектуры ARM – SVE с векторами 512 бит и SIMD архитектурой (аналог расширения AVX-512 фирмы Intel) - https://postk-web.r-ccs.riken.jp/spec.html Возможно, именно это расширение свело на нет преимущества технологии ARM по энергопотреблению, в результате чего энергопотребление Fugaku выше в 2.8 раза по сравнению со вторым по мощности суперкомпьютером Summit (США). Скорость Fugaku выше скорости Summit также в 2.8 раз, так что ожидаемое преимущество по энергопотреблению не продемонстрировано.

И еще более свежее указание на то, что семинар получился на актуальную тему – уже после его проведения появилась информация о том, фирма Nvidia купила кембриджскую фирму ARM Holdings, крупнейшее объединение разработчиков ARM технологии.