9 декабря 2021 г.
Спрос на самые разнообразные вычислительные системы неуклонно растёт — равно как и на услуги по их проектированию, развёртыванию, интеграции и сопровождению. В ходе сессии «Тренды» IV глобального технологического форума OCS Distribution «IT-Ось» Михаил Цветков, технический директор Intel в России, рассказал об усилиях, прилагаемых крупнейшим американским чипмейкером к созданию наиболее перспективных на сегодня разработок — которые уже в обозримой перспективе наверняка поступят в составе готовых решений в канал, в том числе и в России.
Квантование будущего
Говоря о процессорах, в подавляющем большинстве случаев сегодня имеют в виду полупроводниковые кристаллы одной из классических архитектур — x86, ARM, RISC — работающие при комнатной температуре (правда, с необходимостью эффективно отводить выделяемое ими под нагрузкой тепло) и решающие самые разнообразные вычислительные задачи. Универсальность и сравнительная эксплуатационная неприхотливость систем на основе таких чипов действительно сделала их основой современных ИТ-инфраструктур любого масштаба, от домашнего офиса до глобального гиперскейлерского ЦОДа.
И всё же для целого ряда приложений вместо универсального процессора, действующего в рамках бинарной логики, гораздо лучше подошёл бы квантовый вычислитель: система, способная производить сложнейшие расчёты (правда, довольно специфического свойства) в невероятно короткие сроки.
Пока для ритейлеров и интеграторов квантовый компьютер продолжает оставаться не очень понятной, хотя и широко рекламируемой концепцией, — примерно как ИТ-облако лет
Внедрение квантовых вычислителей явно потребует больше усилий от всего ИТ-рынка, поскольку для них как раз необходимы чрезвычайно специфическое аппаратное обеспечение и экстремальные условия эксплуатации. Так, Intel сегодня разрабатывает спиновые кубиты, выполненные на кремниевой основе и работающие при температурах, близких к абсолютному нулю. Недавно компании удалось создать квантовую систему из связных кубитов, сохраняющую работоспособность при температуре более 1 градуса по шкале Кельвина (примерно —272 °С). Другое достижение Intel в области квантовых вычислений — чип Horse Ridge II, дающий возможность организовывать низкотемпературные кубитные системы и собирать с них информацию.
Какие именно физические процессы и инженерные решения таятся за терминами «спин», «кубит», «квантовая связность», для участников ИТ-канала не имеет принципиального значения — по крайней мере до тех пор, пока эта технология не вышла на уровень устойчивой коммерческой востребованности. Достижения Intel и других работающих в этой области компаний позволяют ожидать, что квантовые вычислители достигнут нижнего предела экономически оправданной применимости (для чего потребуется обеспечить устойчивую связную работу 1 тыс. кубитов) уже через считанные годы.
Почему это важно? Квантовые вычислители не заменят нынешнюю серверную инфраструктуру общего назначения: у них достаточно узкая прикладная область. Зато те задачи, для решения которых квантовые системы оптимальны — а именно, поиск минимума самых сложных функций, — традиционными вычислительными средствами решать за разумное время практически невозможно. Классический пример — «проблема коммивояжёра»; задача о том, как построить оптимальный маршрут, обходящий все заданные точки по имеющимся транспортным магистралям, каждая из которых характеризуется целым списком параметров: средняя скорость движения, количество препятствий вроде светофоров, качество дорожного покрытия и т. п.
Привычные всем компьютеры, основанные на бинарной логике, решают подобные задачи методом перебора, и чем больше в условии точек и трасс между ними, тем дольше (почти в экспоненциальной пропорции) производится расчёт. Квантовый же компьютер с соответствующим числу исходных точек количеством кубитов решит такую задачу буквально за одну итерацию.
Мой приятель нейросеть
Другое перспективное направление, развиваемое Intel, — нейроморфные процессоры, аппаратная основа для создания искусственных нейронных сетей. Такие сети моделируют поведение нейронов в живом мозге, способны «обучаться», «накапливать опыт» и, соответственно, куда лучше подходят для решения задач категории распознавания образов, чем классические компьютеры. Этой осенью Intel представила уже второе поколение своего нейроморфного микропроцесора: чип Loihi 2 позволяет делать инференс нейронных сетей (т. е. собственно поиск ответа на заданный вопрос с использованием уже обученной сети) с полевым дообучением на несколько порядков эффективнее, чем моделируемые на основе классических ЦП и ГП математические модели.
Нейроморфные чипы, установленные в робототехнику, дроны, камеры видеонаблюдения и прочие гаджеты обещают сделать подобные ИТ-продукты действительно — без кавычек — умными. Устройства получат возможность автономно принимать решения, основываясь на прежнем опыте, оценивать результаты реализации этих решений на практике — и корректировать своё поведение, если результаты эти не соответствуют ожидаемому исходу действий. Пока на Loihi 2 удалось смоделировать порядка 1 млн нейронов, — это примерно 10% от того числа, что содержится к коре головного мозга обычной лабораторной мыши. Лиха беда начало!
Цель поставлена: 10/10/10
Чрезвычайно перспективным направлением для своих разработок Intel видит сегодня Integrated Silicon Photonics, кремниевую фотонику. Казалось бы, зачем городить огород, если уже и так есть и сверхмощные процессоры, и сверхскоростные оптические сети? Но в то-то и дело, что между контактами микросхемы ЦП с одной стороны и чипа оптического сетевого контроллера с другой на системной плате сегодня лежит пропасть шириной в несколько сантиметров, через которую перекинуты медные мостики соединительных шин. По этим шинам сигнал передаётся с заметно меньшей скоростью, чем внутри и процессора, и контроллера, что порождает досадные задержки.
Intel предложила ликвидировать пресловутую пропасть вовсе, создав прототип интегрированного оптического узла коммуникаций: кремниевый кристалл коммутатора интегрирован здесь с чипами трансиверов в едином корпусе. Ещё выше поднять планку производительности оптических линий помогут кремниевые лазеры, также разрабатываемые сейчас Intel. В итоге внутри больших ЦОДов уровня гиперскейлеров удастся достичь скоростей обмена данными в сотни гигабит и вплоть до терабита в секунду.
Зачем это нужно? Цель сегодня, по словам Михаила Цветкова, — предоставить в обозримом будущем каждому пользователю (точнее, работающим на него в облаке приложениям) «пакет 10/10/10»: доступ к 10 Пфлопс вычислительной мощности и 10 Пбайт для хранения данных, причём всё это — с задержкой менее 10 мс. Это именно что обоснованная бизнес-цель: для чего нужны такие мощности, вопросом уже не является. Спрос на вычислительные ресурсы со стороны провайдеров облачных услуг, программистов, архитекторов баз данных и пр. сегодня практически не органичен. ИТ-вендоры, соответственно, стремятся предоставить заказчикам возможность получить всё это эффективно и относительно дёшево.
Более того: сейчас индустрия движется в область гетерогенных вычислений, когда каждый ЦОД будет разбит на множество специализированных зон. В ЦОДе будущего найдётся место и для криогенной ячейки с квантовыми вычислителями, и для кластера нейроморфных процессоров, и для старых добрых ЦП и ГП, производящих менеджмент баз данных и занятых исполнением нетривиальных, сложно ветвящихся алгоритмов. Причём всё это многообразие вычислительных средств придётся сопровождать, обслуживать, программировать — и значит, объективных пределов для дальнейшего роста мирового ИТ-рынка ещё долго не будет наблюдаться.
novostiitkanala.ru — информационный партнер форума «IT-Ось».
Источник: Максим Белоус, crn.ru
