|
|
Слон
Назначение и области применения высокопроизводительных алгоритмов
Существует широкий круг вычислительных задач, требующих для своего решения значительно больших
вычислительных ресурсов, чем может предоставить обычный персональный компьютер (ПК).
Таким задачам необходимо:
- большее быстродействие (Пример)
- больший объем оперативной памяти (Пример)
- большое количество передаваемой информации (Пример)
- обработка и хранение большого объема информации
(Пример)
Если присутствует хотя бы одно из перечисленных требований, то использование высокопроизводительных
вычислений необходимо и оправдано.
В настоящее время фундаментальные и прикладные проблемы, эффективное решение которых возможно только
с использованием высокопроизводительных вычислений,
объединены понятием "Grand challenges",
которое включает следующие задачи:
- Предсказания погоды, климата и глобальных изменений в атмосфере
- Науки о материалах
- Построение полупроводниковых приборов
- Сверхпроводимость
- Структурная биология
- Разработка фармацевтических препаратов
- Генетика
- Квантовая хромодинамика
- Астрономия
- Транспортные задачи
- Гидро- и газодинамика
- Управляемый термоядерный синтез
- Эффективность систем сгорания топлива
- Геоинформационные системы
- Разведка недр
- Наука о мировом океане
- Распознавание и синтез речи
- Распознавание изображений
- а также многие другие
Обеспечения большого быстродействия требуют сложные, многомерные задачи, которые необходимо решить
в течение определенного, достаточно ограниченного времени.
Один из наиболее характерных примеров - задачи прогноза погоды.
Область решения (атмосфера) разбивается на отдельные пространственные ячейки, причем, для расчета
временных изменений вычисления в каждой ячейке повторяются много раз. Если объем ячейки равен 1 км3,
то для моделирования 10 км слоя атмосферы, потребуется 5х108 таких ячеек. Предположим, что вычисления в
каждой ячейки потребуют 200 операций с плавающей точкой, тогда за один временной шаг потребуется
выполнить 1011 операций с плавающей точкой. Для того, чтобы произвести расчет прогноза погоды с
заблаговременностью 10 дней с 10-ти минутным шагом по времени, компьютеру, производительностью
100 Mflops (108 операций с плавающей точкой в секунду) потребуется 107 секунд или свыше 100 дней.
Для того, чтобы произвести расчет за 10 мин потребуется компьютер производительностью 1.7 Tflops
(1.7X1012 операций с плавающей точкой в секунду)
Например, требование Службы погоды Германии состоит в том, чтобы расчет прогноза на день по локальной
модели с заданным пространственным и временным разрешением занимал не более получаса машинного времени.
Исследования, проведенные в GMD (Германия) показали, что таким требованиям способны удовлетворить только
большие векторные системы, состоящие, как минимум, из 512 процессоров [Joppich W. and Mierendorff H.,
ICCS2001 Proceedings ] .
[В начало страницы]
К категории задач, требующих большого объема оперативной памяти, относятся, например, задачи гидро-
и газодинамики по расчету течений сложной пространственно-временной структуры с учетом различных
физических и химических процессов. Такие задачи являются, как правило, многомерными, и расчет по каждому
направлению хотя бы для нескольких точек требует оперативной памяти, превышающей 10 Гбайт. В квантовой
химии неэмпирические расчеты электронной структуры молекул требуют вычислительных затрат, пропорциональных
N4 или N5, где N условно характеризует число молекул.
Сейчас многие молекулярные системы вынужденно исследуются
в упрощенном модельном представлении, что связано с нехваткой вычислительных ресурсов.
[В начало страницы]
Требование обеспечения большого количества передаваемой информации характерно для задач гидро- и газодинамики
с меняющимися граничными условиями, когда вычислительный алгоритм постоянно требует подведения новой
информации; и задач экономической оптимизации, описывающих поведение системы, погруженной в среду с
непрерывно меняющимися свойствами, от которых зависит состояние системы.
[В начало страницы]
Проблема обработка и хранение большое объема информации характерна для задач астрономии,
спектроскопии, биологии, ядерной физики. Так в биотехнологической индустрии для отслеживания и анализа
работы десятков тысяч протеиновых клеток, каждая из которых может испытывать миллионы различных
реакций, требуется суперкомпьютер, который способен обрабатывать и хранить огромные массивы данных.
Осуществление международных программ в области ядерной физики, например, программы проведения
экспериментов в CERN и построения распределенной сети научных исследований
GRID, подразумевает
обработку и анализ данных исследований в научных центрах разных стран и организацию доступа к ним
ученых всего мира. Естественно, что одной из ключевых задач здесь является организация эффективного
хранения огромных массивов информации.
[В начало страницы]
[Оглавление]
[Вперед]
Последнее обновление 20.11.2001 WebMaster
|
|
