Как России могут помочь суперкомпьютеры, где они сейчас «обитают» и что нужно сделать, чтобы в нашей стране их стало больше, рассказывает репортаж InScience.News с заседания Президиума РАН. 

Прошедшее 16 февраля заседание Президиума РАН было посвящено 110-летию со дня рождения Мстислава Келдыша. Академик внес очень большой вклад в развитие различных областей науки и отраслей народного хозяйства. Развитие авиастроения в 30-е годы, атомный проект, космический проект — «вехи» в развитии страны, в которых участвовал Келдыш. Он стоял и у истоков такого бурно развивающегося сейчас направления, как прикладная математика, рассказал в своем вступительном слове президент РАН Александр Сергеев. «Само по себе это научное направление стоит того, чтобы о нем говорить в современном мире. Потому что оно не только помогло промышленности, авиации, космическому строению. Эта наука — прикладная математика — перевернула наше понятие о том, как в принципе делать саму науку», — таким образом Сергеев подвел свое вступление к теме заседания.

Мы живем в цифровую эпоху, в век информационных технологий. И мы видим, что слишком высокой производительности компьютеров не бывает. Чем она выше, тем быстрее мы познаем мир и даем вклад в экономику государства, подчеркнул президент РАН. «Сегодня наш Президиум и будет посвящен этим вопросам о том, как быстро в наше общество вошла прикладная математика. В ту высокую производительность компьютеров, которая у нас есть сейчас, внес огромный вклад Мстислав Келдыш», — объяснил связь между поколениями Сергеев.

Свое выступление взявший слово вслед за ним академик Четверушкин начал с обзора высокопроизводительных вычислительных систем. На первом месте в этом списке сейчас стоит ВС «Фугаку», которая совсем недавно была разработана Японией, на седьмой позиции немецкая JUWELS Booster Module. Также Четверушкин попросил обратить внимание на то, что на десятом месте в рейтинге стоит вычислительная система Саудовской Аравии, которая была разработана относительно недавно, в 2020 году. Чтобы измерять производительность таких компьютеров, используются внесистемные единицы PFLOPS (японская система — 537 PFLOPS, немецкая — 70). Она показывает, сколько операций с плавающей запятой совершает вычислительная система в секунду.  У самой мощной вычислительной системы России — принадлежащем Сбербанку «Кристофари» — 8 PFLOPS. Она входит в топ-500. Около десятка немецких вычислительных систем существенно подняли свою производительность за очень короткий промежуток времени, отметил Четверушкин.

«Теперь я бы хотел показать, что мы можем и что мы теряем. Перед вами система уравнений магнитной газовой динамики. Если бы здесь была учтена гравитация, то система, конечно же, была бы раза в два больше, но пока вот то, что мы имеем. Черная дыра поглощает вещества нашей Галактики. Физики заметили космическую струю, которая при этом образуется. Я сейчас не буду вдаваться в основы космической физики, но скажу, что если мы возьмем меньше 500 миллионов пространственных точек, то этот эффект, эта струя не образуется, не образовывался бы и этот вихрь, в котором создаются магнитные поля и выталкивают частицы. Поэтому иностранная вычислительная машина, на которой этот эксперимент проводился, берет более миллиарда пространственных точек. Не было бы таких вычислительных машин, мы бы не могли выполнять эксперименты в самых различных областях: астрофизике, теории турбулентности, горении, квантовой химии. Сейчас к тому же все бьются за чистый выхлоп, за хорошую экологию. Такие эксперименты тоже может рассчитать ВС, которая использует не менее 500 миллионов узлов (пространственных точек). NASA, в свою очередь, применяет системы, которые используют более миллиарда таких пространственных точек для расчетов», — Борис Четверушкин, академик РАН.

Затем академик вернулся к вопросам экологии. Он рассказал, что с помощью вычислительных систем можно смоделировать ключевые процессы, которые определят перенос радиоактивных отходов в ближайшие 10 тысяч лет. Четверушкин также отметил, что их коллеги из Швеции оценили безопасность захоронения радиоактивных отходов на следующий миллион лет. С помощью применения работы мощных вычислительных систем в сфере искусственного интеллекта можно рассчитать полезность и соотношение продуктов, которые человек употребляет ежедневно. Например, овсянка, безусловно, полезна, но нельзя ведь питаться одной овсянкой, поэтому нужно просчитывать рацион питания, подчеркнул Четверушкин. Этот пример, конечно, показывает все в очень преуменьшенном масштабе, но если перенести его на работу институтов питания, то будет видна безусловная польза от ВС.

Важны суперкомпьютеры и для борьбы с пандемией коронавируса, подчеркнул Четверушкин. Японская ВС, которая занимает первую позицию, в значительной мере будет использоваться для моделирования процессов, связанных с распространением инфекций. Она будет просчитывать вероятность проникновения вируса через маску, определять, насколько эффективны разные ограничительные меры, и оценивать настроения населения из анализа интернет-сообщений. Конечно, вычисления будут зависеть от размеров населения в регионах.

«Мы учитываем и тех, кто является диссидентами коронавирусной инфекции, и тех, кто уже дошел до психологической "ручки", и тех, кто понимает важность соблюдения карантина, но из-за экономических условий и из рабочих соображений должен выходить из дома и идти на работу», — Борис Четверушкин, академик РАН.

Следующая область, где может существенно помочь применение мощных вычислительных систем, — стратегическое планирование транспортных потоков на территории РФ. Суперкомпьютеры помогут разработать интеллектуальные решения по планированию движения транспорта и системы поддержки для принятия быстрых, своевременных решений в логистике. Это обеспечит максимальную связность территории России. В настоящее время необходимо быстро оценивать риски возникновения непредвиденных ситуаций и так же быстро предотвращать их последствия. Для этого нужно просчитывать множество виртуальных катастроф, чтобы иметь план и заранее подготовленные превентивные меры. Таким образом, города станут безопаснее.

«Россия в силу логики научно-технического прогресса, в силу своего геополитического положения обязана резко увеличить производительность своего вычислительного парка. Хотя бы как Германия. Но мы ведь даже не Германия по своим геополитическим амбициям, и это нужно четко осознавать. В Германии десяток мощных центров, а у нас всего два и то, объективно, не очень мощных. В противном случае мы обречены на технологическое отставание по всем линиям. Конечно, есть гениальные головы наших химиков, физиков, исследовательские центры и так далее. Но мы не можем вечно это использовать. Нам нужно открывать линейку таких вычислительных центров. Это будет экспериментальный реактор, необязательно это будет большая вычислительная техника, но она должна быть. И это тот самый случай, когда деньги для РАН нужно найти. Нужно. Иначе экономика преступна. Тут главное — осознать опасность того, что мы становимся технологически отсталой страной. Если представители власти говорят, что эти высокопроизводительные вычислительные системы не нужны, то значит, товарищи, нужно учиться, потому что мнение это некомпетентное. Неужели в остальном мире одни дураки сидят? Нет, поэтому нам нужно делать линейку таких центров. Именно линейку. Потому что, если мы поставим одну, но самую большую машину, то мы все равно будем отставать. Конечно, на рекорды идти приятно и иметь самую большую машину тоже, но нужно использовать линейку систем, потому что тогда работа будет эффективнее, работа не будет прерываться. Мы будем использовать больше координат, больше мощностей и меньше времени», — Борис Четверушкин, академик РАН.

Следующим к микрофону подошел директор Института системного программирования РАН академик Арутюн Аветисян. Он развил тему анализа больших данных в высокопроизводительных вычислительных системах. Самым яркий пример того, как это может помочь обществу, — медицина. ЭКГ, рентгеновские аппараты и МРТ требуют больших объемов данных, которые затрачиваются на одно исследование. Для корректного анализа только одной патологии требуется более миллиона результатов медицинских исследований. К тому же в современном мире развивается тенденция проводить обследования человеческого организма как можно чаще, даже если взять то, что ритм сердца измеряется электронными наручными часами и другими девайсами буквально несколько десятков раз за день. Соответственно, хранение таких данных должно быть развито лучше. Google, Microsoft и другие компании разрабатывают такие мощные модели, которые почти отвечают требованиям, — они являются универсальными инструментами. Программное обеспечение, коммуникационная среда, экспериментальный объект, доступ для студентов к науке и образованию, чтение и хранение информации — вот то, что требуется для функционирования центров из линейки центров высокопроизводительных вычислительных систем.

«Они у нас учатся физике, а мы используем их машину. Вот такая вот кооперация. Поэтому нам нужны наши машины, мы упускаем возможность быть впереди», — Сергей Чернышов, директор ЦАГИ, про немецких ученых, с которыми сотрудничает по вопросам аэрокосмической газовой динамики.

«С помощью моделирования и суперкомпьютеров в рамках пандемии коронавируса мы выявили, насколько важно и нужно мониторить большие базы данных молекул, чтобы найти вещества, которые смогут взаимодействовать с белками-мишенями и блокировать размножение коронавируса SARS-CoV-2. В итоге были найдены и подтверждены в экспериментах в „Векторе“ ингибиторы главной протеазы коронавируса. А самое главное — найденные молекулы обладают очень хорошей селективностью. Они хорошо приживаются в клетках и мешают размножению вируса COVID в культуре клеток человеческого организма», — поделился своим опытом работы академик Владимир Воеводин, директор НИВЦ МГУ.

Суперкомпьютер РАН находится на 18-м месте в рейтинге топ-50 вычислительных систем стран СНГ. Этот компьютер загружен 24 часа в сутки, и его постоянными пользователями являются 18 университетов. В основном на суперкомпьютере решаются задачи гражданской направленности, экологи анализируют на нем почвы, математики строят для медиков трехмерные модели миокарда человеческого сердца. Ученые выделили для его работы следующие задачи на перспективу:

1. Разработка новых методов в области искусственного интеллекта.
2. Моделирование и виртуальное исследование свойств новых материалов.
3. Построение ракетно-космического комплекса с полностью многоразовой ракетой-носителем и универсальной космической платформой.
4. Разработка прототипа нового малогабаритного турбореактивного двигателя для беспилотных аппаратов.
5. Разработка технологий и материалов для создания жидкосолевых реакторов.
6. Разработка, создание и промышленная реализация замкнутого ядерного топливного цикла на базе реакторов на быстрых нейронах.
7. Создание новых технологий в реконструктивной хирургии и экспресс-имплантации.

«Чтобы мы получили возможность построить линейку высокопроизводительных вычислительных систем, промышленность и экономика должны нам в этом помочь. Они должны сказать, что им тоже это нужно», — считает Александр Сергеев.

На заседании Президиума РАН выступил и Виктор Антонович Садовничий, ректор Московского государственного университета.

«В этом большом количестве и хаосе предложений нужно найти самоорганизацию. Стране надо выработать общую позицию, объединенное мнение о решение важнейшей на данный момент проблеме. Выступая  на Совете при президенте, я главную часть своего выступления посвятил суперкомпьютерным вычислениям. И в качестве той самой струи самоорганизации я хочу поддержать национальную концепцию развития супервычислений. Сейчас  надо на второй план отнести борьбу о том, у кого будет главный центр, у кого в университете будет самый мощный суперкомпьютер. Сейчас нужно объединиться и выполнить указ президента о том, чтобы войти в нацпроект "Наука" или "Цифровая экономика" с высокопроизводительными вычислениями. <…> Нужно доработать задачи, еще раз по ним пройтись, представить план по решению этих задач, представить предложения по возможности размещения суперкомпьютеров, а также представить соглашения и договоренности с регионами об этом. Это нужно, чтобы сделать это общенациональным планом решения крупнейшей задачи. Это наш долг перед наукой и обязанность перед промышленностью», — Виктор Садовничий, ректор МГУ.

---

Подписывайтесь на InScience.News в социальных сетях: ВКонтакте, Telegram, Одноклассники.