다음 단계 : 2020 년까지 예상되는 엑사 스케일 컴퓨터

슈퍼 컴퓨터 속도가 현재 속도로 계속 증가하면 2020 년까지 최초의 외계 기계가 보일 것이며, 세계에서 가장 빠른 시스템의 Top500 편집

그런 대형 컴퓨터의 시스템 설계자는 여러 가지 중요한 문제에 직면하게 될 것이며 목록의 골키퍼는 경고합니다. "960" (Jack Dongarra), 테네시 대 (University of Tennessee), 녹스빌 (Knoxville) 연구원은 말했다. 그는 톱 500의 주역 중 하나이다. Dongarra는 지난주에 발표 된 SC2012 컨퍼런스에서 이번 주에 솔트 레이크 시티에서 열렸는데, 최신판에 대한 프리젠 테이션에서 발표했다.

우리는 여전히 exascale 공연이 가능하기 전에 갈 방법이있다. exascale 기계는 1 quintillion FLOPS (초당 부동 소수점 연산) 또는 18 FLOPS에 10을 처리 할 수 ​​있습니다. 오늘날 가장 빠른 슈퍼 컴퓨터조차도 엑서 터 머신의 성능의 20 % 미만을 제공합니다.

Top500

새로운 높이

지난 월요일에 발표 된 슈퍼 컴퓨터 목록 Top500의 목록에서 가장 빠른 컴퓨터 17.59 페타 플롭스를 실행할 수있는 기계 인 오크 리지 국립 연구소 타이탄 (Oak Ridge National Laboratory Titan) 시스템이었습니다. 페타 플롭은 1 초당 십 수조의 부동 소수점 계산 또는 15 번째 FLOPS까지 10입니다.

하지만 새로운 두 가지 Top500 (일년에 두 번 컴파일되는 목록)은 수퍼 컴퓨터의 속도가 얼마나 빨리 성장 하는지를 보여줍니다. 목록에서 볼 때, 슈퍼 컴퓨터는 10 년마다 10 배 정도의 전력을 얻는 것처럼 보입니다. 1996 년에 첫 번째 테라 플롭 컴퓨터가 Top500에 등장했으며 2008 년에는 첫 번째 페타 플롭 컴퓨터가 목록에 나타났습니다. Dongarra는이 같은 발전 속도를 외삽 해보면 2020 년경에 Exascale Computing이 시작될 것이라고 예측합니다. HPC (High Performance Computing) 커뮤니티는 Exascale 컴퓨팅을 주요 이정표로 삼았습니다. 인텔은 2018 년까지 실행될 수있는 엑스트라 스케일 컴퓨터의 기반이 될 수있는 Phi라고 불리는 대량의 멀티 코어 프로세서 라인을 만들었습니다.

그의 이야기에서 Dongarra는 초고층 기계의 특성을 스케치했습니다. 그러한 머신은 노드가 100,000에서 1,000,000 사이에있을 것이며 주어진 시간에 최대 10 억 개의 스레드를 실행할 수 있습니다. 개별 노드 성능은 1.5에서 15 테라 플롭 사이 여야하며 인터커넥트는 초당 200에서 400 기가 바이트의 처리량을 가져야합니다.

슈퍼 컴퓨터 제조업체는 비용 및 전력 소비가 선형 방식으로 증가하지 않도록 기계를 구성해야합니다 성능과 함께 구매 및 운영 비용이 너무 비싸지 않도록하기 위해 Dongarra는 말했다. exascale 기계는 약 2 억 달러의 비용이 들며 와트 당 약 50 메가 와트 또는 약 20 메가 와트만을 사용해야합니다. Dongarra는 그러한 컴퓨터를 구축하는 데 드는 비용의 절반 정도가 시스템 메모리를 구입할 것으로 예상합니다. Dongarra는 메모리 제조업체의 로드맵에서 볼 때 2020 년까지 1 억 달러가 32 페타 바이트에서 64 페타 바이트의 메모리를 구입할 것으로 추산했습니다.

Top500

소프트웨어 문제

하드웨어 문제 이외에도 초고층 슈퍼 컴퓨터 디자이너는 또한 소프트웨어 문제로 씨름. Dongarra는 동기가 될 것이라고 말했다. 오늘날의 머신은 많은 다른 노드들 사이에서 태스크를 전달하지만, 노드의 수가 증가할수록이 접근법을 간소화해야합니다. ""오늘날 병렬 처리 모델은 포크 / 조인 모델이지만 [우리는 모델을 바꿔야한다. 우리는 더 동기되어야한다 "고 동아라는 말했다. 동일한 라인을 따라 노드 간 전체 통신량을 줄이는 알고리즘을 개발해야합니다.

다른 요인도 고려해야합니다. 소프트웨어에는 최적화를위한 내장 루틴이 있어야합니다. Dongarra는 "사용자가 올바른 노브와 다이얼을 설정하여 소프트웨어가 최고의 성능을 발휘할 수있는 곳을 찾을 수는 없습니다. 오류 탄력성은 결과의 재현성 또는 복잡한 계산이 두 번 이상 실행될 때 정확히 동일한 대답을 생성한다는 보장과 같은 또 다른 중요한 기능입니다. 재현성은 컴퓨터의 명백한 특성처럼 보일 수 있습니다. 그러나 실제로, 멀티 노드 슈퍼 컴퓨터에서 거대한 계산을하는 것은 어려울 수 있습니다. "수치 적 방법의 견지에서, 비트 단위의 재현성을 보장하는 것은 어렵습니다"라고 Dongarra는 말했습니다. "가장 큰 문제는 축소를하는 것입니다. 즉, 숫자를 병렬로 합산하는 것입니다. 숫자가 함께 정렬되는 순서를 보장 할 수없는 경우, 다른 반올림 오류가 발생합니다. 그 작은 차이는 확대 될 수 있습니다. 그는 대답이 격변 적으로 갈라 지도록 할 수있는 방법으로, "그는 말했다.

"우리는 그러한 작업이 수행되는 순서를 보장 할 수있는 시나리오를 제시해야한다. "

IDG 뉴스 서비스

에 대한 기업용 소프트웨어 및 일반 기술 속보를 다루고있다. @Joab_Jackson에서 Twitter의 Joab을 팔로우하십시오. Joab의 전자 메일 주소는 [email protected]입니다.