HTC está a punto de hacer su contribución petaflop a la medicina

En octubre de 2004 se celebró en Santa Fe (Nuevo México, EE. UU.) la conferencia “The Path to Extreme Supercomputing” (www.zettaflops.org), organizada por el Laboratorio Nacional Sandia de EE. UU. y dedicada a la creación de supercomputadoras con rendimiento zettaflops* una.

*1 1 zettaflops = 1024 exaflops, 1021 ops/s. 1 exaflops = 1024 petaflops. 1 petaflops = 1024 teraflops. 1 teraflop es aproximadamente 1 billón. operaciones de punto flotante / s, el rendimiento de miles de procesadores de gigahercios.

Los físicos, químicos y biólogos que modelan procesos moleculares, los diseñadores de automóviles y naves espaciales, los desarrolladores de sistemas de visión artificial, los meteorólogos interesados ​​en estudiar el clima global y la predicción operativa de terremotos*1, los militares involucrados en criptografía expresan la necesidad de tal poder de cómputo. y modelado de reacciones nucleares, y representantes de muchos otros campos de actividad.

*1 Para obtener un pronóstico del terremoto oportuno y preciso hoy, se necesitan recursos del orden de varios exaflops, de lo contrario, el análisis de datos se completará después del evento.

En máquinas zettaflops, será posible implementar algoritmos originales para inteligencia artificial y procesamiento de información multimedia volumétrica. Se espera que en 30-50 años los programas aprendan a escribir software y desarrollar equipos, aparecerán interfaces que conectan el cerebro con dispositivos periféricos auxiliares y convierten los tipos de señales correspondientes en tiempo real, etc. Pero incluso un recurso de uno exaflops ya permitirá crear un software que realice un trabajo intelectual sobre el diseño de equipos al nivel de un buen ingeniero. Sin embargo, el mayor efecto se puede lograr si se utilizan grupos de tales trabajadores artificiales, lo que requerirá una productividad varios órdenes de magnitud superior.

El tema de las computadoras zettaflops comenzó a discutirse más o menos de cerca solo en el siglo XXI, cuando finalmente se aclararon las limitaciones de las tecnologías clásicas para crear procesadores y los desarrollos matemáticos permitieron evaluar las perspectivas de otras alternativas. La principal limitación de los métodos convencionales para crear computadoras de silicio está asociada con el llamado principio de Landauer.

Rolf Landauer, un investigador de IBM, demostró en 1961 que la energía en la computación se gasta en nada más que destruir bits de información. En la práctica, al borrar un poco, se libera una cantidad (muy pequeña) de calor. Pero en la arquitectura clásica de von Neumann, los valores de los bits en los registros del procesador se reescriben una gran cantidad de veces, y la cantidad de energía liberada en este caso ya se está notando. Es un hecho bien conocido que los procesadores se calientan, y cuantos más cálculos con borrado de información realizan, más se calientan. Un procesador de 100 petaflops ya generará alrededor de un megavatio de calor, y un solo procesador de zettaflops generará aproximadamente 10 gigavatios, una cantidad comparable al consumo de energía de algunos países occidentales*1.

*1 Si intenta lograr un mayor rendimiento, habrá una limitación en forma de límite teórico en la capacidad de eliminar el calor del dispositivo.

La solución teórica al problema fue formulada en 1973 por Charles Bennett, quien fue invitado a trabajar en IBM por el propio Landauer. Bennet, de acuerdo con las ideas de su colega, propuso una salida bastante simple: para evitar la liberación de energía, ¡basta simplemente con dejar de borrar bits de información en el curso de los cálculos! Es necesario no gastar energía en reescribir bits innecesarios (aumento de la entropía), sino acumularlos de alguna manera a expensas de la señal de entrada, almacenarlos en el sistema para su uso posterior, luego, obviamente, la entropía total del sistema. no aumentará y no se producirá disipación de calor.

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Como resultado, apareció el concepto de los llamados cálculos reversibles, cuando la información no se borra en la salida de un determinado módulo lógico, y para esto es necesario que la información en la entrada pueda restaurarse a partir de la información de salida (que, como una regla, requiere complicar el diseño de dicho módulo). Por ejemplo, la operación de negación lógica NOT es reversible: puede averiguar el valor original a partir de su resultado. Pero las clásicas operaciones AND u OR son irreversibles.

En otras palabras, si las operaciones lógicas irreversibles consumen completamente la energía de la señal, entonces las reversibles pueden usar sus partes repetidamente y repetidamente para continuar los cálculos y restaurar su estado original, por lo tanto, teóricamente, la eficiencia de dicha calculadora puede ser arbitrariamente cercana al 100%* 1.

*1 Se puede hacer una analogía con las locomotoras eléctricas, que, inicialmente recibiendo energía para la aceleración de los cables, luego devuelven hasta el 90% de esta energía a la red durante el llamado frenado regenerativo.

Posteriormente, los físicos llegaron a la conclusión de que no existe una tecnología irreversible a partir de la cual sea posible construir un procesador con un rendimiento de zettaflops, caracterizado por una generación de calor razonable. Los recursos de estas tecnologías, de acuerdo con la ley de Moore y el ritmo de desarrollo del mercado de procesadores, se agotarán en unos 20 años. Los dispositivos de petaflops se esperan alrededor de 2010, y para 2020 se alcanzará el umbral de 1 exaflops, después del cual se espera una crisis tecnológica.

Al mismo tiempo, literalmente hasta 2004, no se llevó a cabo ninguna investigación específica a gran escala sobre procesos lógicos reversibles, donde los cálculos ocurren con la preservación de todos los bits. Incluso trabajos científicos serios y aislados sobre este tema, tanto de físicos como de matemáticos, contienen errores.

Problemas de reversibilidad

El problema clave y aparentemente paradójico es que no es difícil crear un dispositivo lógico reversible. Basta con complicar un poco el bloque lógico agregando otra salida, solo una duplicación de la entrada, y así hacerlo reversible, teniendo la capacidad de determinar los valores de entrada por salida * 1.

*1 Sin embargo, esto no se aplica a todas las operaciones lógicas binarias. Para algunos, como AND, es necesario enviar más información a la salida.

Sin embargo, tal módulo no sería reversible en el sentido que Landauer y Bennett le dan a este concepto. De esta manera, solo se puede obtener un modelo, una imitación de un proceso reversible; aquí es donde muchos investigadores se equivocaron, confundiendo sus modelos de procesos reversibles con la reversibilidad termodinámica real. Para construir dispositivos de cómputo reversibles, se necesitan procesos físicos reversibles, que teóricamente están bien descritos, pero su uso práctico aún está lejos*1. Por ejemplo, los elementos de transistores no son adecuados para esto: la energía se disipa en ellos incluso cuando se realizan operaciones lógicamente reversibles.

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*1 Curiosamente, cuanto más rápido se realizan los procesos físicos reversibles, más difícil es ponerlos en práctica. Este es otro obstáculo para la creación de dispositivos reversibles eficientes.

Hasta el momento, nadie ha probado que la posibilidad de crear computadoras zettaflops sea factible (o no factible) en la práctica. Teóricamente, sí, las calculadoras lógicas basadas en procesos reversibles no contradicen la física moderna (al menos en el nivel actual de comprensión), aunque los modelos físicos de los procesos correspondientes están lejos de estar completos.

Sigue siendo una tarea difícil diseñar circuitos lógicos reversibles completos comparables en complejidad a los procesadores modernos. Resultó que los bloques lógicamente reversibles se pueden construir de una manera estrictamente definida, mientras que es necesario minimizar la cantidad de registros adicionales que admiten la reversibilidad y también poder identificar partes inactivas del procesador para realizar múltiples tareas mediante la reutilización de la energía de la señal. No hay buenas tecnologías de diseño para todo esto todavía.

Ni siquiera es fácil traducir simplemente el rendimiento de un futuro dispositivo reversible en valores generalmente aceptados. De hecho, en las pruebas típicas, el rendimiento no está determinado por operaciones lógicas, sino por cálculos de punto flotante (flops). Una operación de este tipo requiere de 20 a 100 mil de las operaciones lógicas más simples, muchas de las cuales (por ejemplo, desplazamiento) son irreversibles.

Hay muchas buenas ideas, depende de la implementación.

Por otro lado, los desarrolladores de dispositivos reversibles juegan con el hecho de que no tienen que luchar por la miniaturización en absoluto (pero para los creadores de procesadores clásicos, esto es muy importante). En dispositivos suficientemente grandes, es mucho más fácil controlar los efectos parásitos y la disipación de energía. Aunque una de las posibles soluciones microfísicas se basa en el principio de controlar la disipación de calor: si es posible mantener aproximadamente el mismo nivel de potencia de las señales de entrada y salida del convertidor lógico, entonces la energía disipada simplemente suministrada a la salida adicional puede utilizarse para otros cálculos. Un dispositivo (de dimensiones moleculares), cuyos elementos funcionan todos al mismo nivel de energía, puede basarse, por ejemplo, en la idea de una transición de túnel (superando una barrera de potencial). Sin embargo, la física teórica permite muchos fenómenos “mágicos”, a primera vista, pero su implementación práctica es difícil. Por lo tanto, la creación de dispositivos reversibles se simplificará enormemente si es posible utilizar las ideas de la física de bajas temperaturas. Sin embargo, la posibilidad de uso aplicado de temperaturas cercanas al cero absoluto estará disponible no antes de 20-30 años.

Los expertos consideran que las tecnologías micro/nanoelectromecánicas de rápido desarrollo, los sistemas de autómatas celulares son prometedores en términos de reversibilidad (basta con elegir las reglas para la transición entre estados para que siempre pueda determinar el estado anterior del siguiente, y para la reversibilidad, simplemente ejecute el generador de reloj en la dirección opuesta). Es probable que tales autómatas se construyan a partir de moléculas. Cualquier enfoque puede ser adecuado: cuántico, mecánico molecular, etc., sin limitarse al principio irreversible clásico de cambio de estado utilizando el efecto de campo. Por lo tanto, en particular, los científicos han querido durante mucho tiempo utilizar los logros de la mecánica cuántica, sin excluir el uso simultáneo de funciones irreversibles; después de todo, no da miedo si el procesador libera una cantidad razonable de energía.

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A mediados de la década de 1990. Los primeros chips de procesador, coprocesadores y dispositivos de memoria con lógica reversible se crearon en el Instituto de Tecnología de Massachusetts y se escribieron implementaciones del lenguaje C para ellos. Y aunque, por supuesto, son solo modelos (no se produce una conservación real de la energía, ya que se utilizan procesos físicos irreversibles), sin embargo, ya se ha demostrado la posibilidad de diseñar circuitos lógicos reversibles de complejidad suficientemente alta.

¿Realmente necesitas un procesador zettaflops?

Sin embargo, es posible que las arquitecturas informáticas existentes sean suficientes para lograr el rendimiento deseado. Es solo que habrá que prestar especial atención a las tecnologías para la paralelización eficiente de programas y la creación de memoria con acceso rápido. Así, el conocido proyecto SETI@home para buscar señales de civilizaciones extraterrestres en el ruido espacial, combinando los recursos de millones de entusiastas de la PC, superó la barrera de 1 zettaflops (en total, durante tres años) ya el 26 de septiembre de 2001, y hoy su rendimiento total durante todo el tiempo de trabajo alcanzó los 5,5 zettaflops. Muchos problemas computacionales en el análisis de fenómenos físicos son generalmente inconvenientes para resolver en una máquina con un solo procesador; es mucho más fácil crear un modelo paralelo que consta de muchas celdas simples con conjuntos de estados y luego operarlo en redes multiprocesador.

Por ello, hoy en día se están realizando importantes inversiones en el desarrollo de arquitecturas de clúster eficientes que permitan un aumento lineal del rendimiento con el aumento del número de máquinas en la red. Por ejemplo, la arquitectura abierta Clustermatic (www.clustermatic.org), desarrollada con el apoyo del Laboratorio Nacional de Los Alamos en los EE. UU., cubre todos los elementos de los sistemas de clúster, desde BIOS hasta periféricos paralelos, y es compatible con Linux, LinuxBIOS, BProc, BJS. y especificaciones LA-MPI.

Las tecnologías de “multiprocesador en memoria”/”computadora en un chip” también merecen atención, cuando varios procesadores realizan simultáneamente tareas separadas en un solo espacio de direcciones (el principio de “lógica nombrada”). En este caso, no hay problemas con la estrechez del ancho de banda entre procesadores y RAM, ya que se combinan en un chip. Sin embargo, el potencial de tal solución no llega a los modos zettaflops.

Como parte del programa High Productivity Computing Systems de la Agencia Militar de Investigación Avanzada de los EE. UU. (DARPA), para el año 2010, se deben crear máquinas cuya velocidad sea diez veces mayor que las existentes, y la arquitectura tenga en cuenta los requisitos de seguridad y resistencia a varios tipos de amenazas, y también se distingue por un costo relativamente bajo de desarrollo de software y la posibilidad de transferir soluciones de software. Los organismos encargados de hacer cumplir la ley ya están mostrando un serio interés comercial en las computadoras petaflop en la actualidad. Están dispuestos a pagar por la automatización de actividades analíticas, trabajos criptográficos, diseño de armas, simulación de sistemas aerotransportados e investigación biotecnológica.

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El interés de la industria por encontrar tecnologías intensivas en computación que no tengan un límite superior en el rendimiento apenas comienza a surgir. Abren perspectivas muy brillantes: por ejemplo, la capacidad computacional del cerebro humano es de aproximadamente 100 teraflops*1. Y si la ley de Moore puede observarse con la ayuda de soluciones reversibles, entonces, después de 2030, la velocidad de una PC típica superará las capacidades potenciales del cerebro humano, y en las décadas de 50 y 60 igualará el poder intelectual de toda la humanidad*2 .

*1 Estimación de los expertos de IBM, las estimaciones de otros expertos oscilan entre 100 gigaflops y 100 zettaflops. Sin embargo, el rendimiento de un cerebro en particular depende en gran medida de la motivación de su propietario para su propio desarrollo :).

*2 Comparación no del todo correcta, porque aún no se han creado métodos para calcular el desempeño de la red autopoiética, que es la humanidad como sistema. – Nota. cap. edición

De una forma u otra, pero del 4 al 6 de mayo de 2005 en Ischia (Italia) tendrá lugar la primera conferencia internacional sobre computación reversible. La investigación avanzada sobre las capacidades de vanguardia de los dispositivos informáticos arrojará resultados en cualquier caso, aunque no de inmediato, en forma de máquinas zettaflops.

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