← Вернуться к оглавлению
Alterna · глава 7 · страница 7.2

Суперкомпьютеры

Машины размером с зал, потребляющие электричество небольшого города, решающие задачи, недоступные обычному ПК. Разбираем, как устроены и зачем нужны.

Суперкомпьютер — вычислительная система, значительно превосходящая по производительности обычные компьютеры. Измеряется в FLOPS — операциях с плавающей точкой в секунду.

Современные суперкомпьютеры преодолели экзафлопсный барьер — 1018 (квинтиллион) операций в секунду. Это в миллиарды раз мощнее вашего ноутбука.

ФГОС · базовый ЕГЭ · № 22
01

Единицы производительности

От мегафлопс до экзафлопс: шкала мощностей

FLOPS — Floating Point Operations Per Second

ПриставкаСтепеньПример
MFLOPS10⁶Калькулятор
GFLOPS10⁹Смартфон, ноутбук
TFLOPS10¹²Игровая видеокарта (RTX 4090 ≈ 83 TFLOPS)
PFLOPS10¹⁵Крупный кластер, «Ломоносов-2»
EFLOPS10¹⁸Frontier (США), Fugaku (Япония)
Масштаб 1 экзафлопс = 1 000 000 000 000 000 000 операций в секунду. Если бы каждый человек на Земле (8 млрд) делал по 125 000 вычислений в секунду — вместе они работали бы как один экзафлопсный суперкомпьютер.
02

Архитектура суперкомпьютера

Кластер: тысячи узлов, связанных сверхбыстрой сетью

Кластерная архитектура

Современный суперкомпьютер — это кластер: множество вычислительных узлов (серверов), соединённых высокоскоростной сетью (InfiniBand, 200+ Гбит/с).

Управляющий узел Высокоскоростная сеть (InfiniBand) Узел 1 CPU + GPU Узел 2 CPU + GPU Узел 3 CPU + GPU Узел N CPU + GPU ... тысячи узлов ... Хранилище (Lustre) Охлаждение
Рис. 2. Типичная архитектура суперкомпьютера: управляющий узел + вычислительные узлы + сеть + хранилище

Компоненты

КомпонентНазначение
Управляющий узелПланирование задач (SLURM, PBS), мониторинг
Вычислительные узлыCPU (AMD EPYC, Intel Xeon) + GPU (NVIDIA H100)
СетьInfiniBand NDR (400 Гбит/с) или Slingshot
ХранилищеПараллельные ФС: Lustre, GPFS (петабайты данных)
ОхлаждениеЖидкостное (вода 45°C) — эффективнее воздушного
03

GPU-вычисления

Видеокарты — не только для игр: тысячи ядер для науки

CPU vs GPU

CPUGPU
Ядер4–96 (мощных)10 000+ (простых)
Тактовая частота3–5 ГГц1–2 ГГц
АрхитектураMIMD (разные задачи)SIMD (одна операция, много данных)
Лучше дляСложная логика, ветвленияМатрицы, графика, нейросети
ПамятьDDR5, до 2 ТБHBM3, до 80 ГБ (быстрая)

CUDA и OpenCL

CUDA (NVIDIA) — платформа для программирования GPU. OpenCL — открытый стандарт для любых GPU.

Примеры задач для GPU: обучение нейросетей, молекулярная динамика, рендеринг, криптография.

Связь с главой 2 В главе 2 (ПК) мы рассматривали видеокарты как компоненты. В суперкомпьютерах GPU — основные вычислительные устройства. Frontier: 70% производительности — от GPU AMD MI250X.
04

TOP500 и мировые лидеры

Рейтинг мощнейших компьютеров мира, обновляется дважды в год

Рейтинг TOP500

С 1993 г. каждые полгода (июнь и ноябрь) публикуется список 500 самых мощных суперкомпьютеров мира. Тест: Linpack — решение системы линейных уравнений.

#НазваниеСтранаПроизводительностьОсобенности
1Frontier🇺🇸 США1.2 EFLOPSПервый экзафлопсный (2022). AMD EPYC + MI250X
2Aurora🇺🇸 США1.0 EFLOPSIntel Xeon + Ponte Vecchio GPU (2024)
3Eagle🇺🇸 США561 PFLOPSMicrosoft Azure, облачный суперкомпьютер
4Fugaku🇯🇵 Япония442 PFLOPSARM-процессоры A64FX (бывший #1)
5LUMI🇫🇮 Финляндия380 PFLOPSAMD EPYC + MI250X, европейский флагман

Россия в TOP500

Российские суперкомпьютеры: «Ломоносов-2» (МГУ, ~2.5 PFLOPS), «Червоненко» (Росатом). В рейтинге — единицы систем из-за ограничений на поставки.

Тренд К 2030 г. ожидается зетафлопсный барьер (10²¹ FLOPS). Это в 1000 раз больше экзафлопса. Основные направления: квантовые вычисления, нейроморфные чипы, оптические процессоры.
05

Применение суперкомпьютеров

Где нужны квинтиллионы операций в секунду

🌤️
Прогноз погоды
метеорология

Моделирование атмосферы Земли с разрешением 1 км. Чем мощнее компьютер — тем точнее и дальше прогноз.

💊
Разработка лекарств
биоинформатика

Молекулярная динамика: моделирование взаимодействия белков и лекарств. Folding@home — 2.4 EFLOPS (добровольцы).

🧠
Искусственный интеллект
нейросети

Обучение больших языковых моделей (GPT, LLaMA) требует тысяч GPU и недель вычислений.

🔬
Физика и химия
моделирование

Квантовая химия, термоядерный синтез, моделирование ядерных реакций, астрофизика.

🎬
CGI и рендеринг
киноиндустрия

Рендер-фермы студий Pixar, Weta Digital — тысячи ядер для создания спецэффектов.

🔐
Криптография
безопасность

Подбор ключей шифрования, анализ уязвимостей. Связь с главой 5 (TLS, RSA).

06

Параллельное программирование

Как написать программу для тысяч ядер: MPI и OpenMP

Два подхода

ТехнологияТип памятиКак работает
OpenMPОбщаяДирективы в коде (#pragma omp parallel). Потоки внутри одного процесса. Просто добавить параллелизм в существующий код.
MPIРаспределённаяОбмен сообщениями между узлами кластера. Каждый узел — отдельный процесс. Масштабируется на тысячи узлов.
CUDA / OpenCLGPUПараллельные вычисления на видеокартах. Тысячи потоков, SIMD-архитектура.

Закон Густафсона

В отличие от закона Амдала, Густафсон (1988) утверждает: если увеличивать объём задачи пропорционально числу ядер, ускорение растёт почти линейно.

S(N) = N − (1 − p) × (N − 1)

Практический смысл: суперкомпьютеры решают большие задачи, а не ускоряют маленькие.

Амдал vs Густафсон Амдал: задача фиксирована, добавляем ядра → ускорение ограничено.
Густафсон: ядер фиксировано, увеличиваем задачу → ускорение почти линейное.
Оба правы — просто смотрят на проблему с разных сторон.