Nhưng bạn có thể làm cái quái gì với 88.128 bộ vi xử lý song song?

Câu trả lời ngắn gọn là: Không nhiều. Hoặc ít nhất, không có gì mà chỉ những con người như bạn hay tôi thường quan tâm đến chúng ta. Bởi vì hệ điều hành Linux, bạn thậm chí sẽ không thể chơi Crysis 2 trên một siêu máy tính!

Đối với hầu hết các phần, siêu máy tính (đôi khi được gọi là máy tính hiệu năng cao hoặc HPC) được sử dụng để mô phỏng hoặc thực hiện tính toán siêu việt. Siêu máy tính là công cụ nghiên cứu, phát triển. Về mặt lịch sử (vào những năm 70), đây là dự báo thời tiết và khí động lực học (máy bay, vũ trụ, ôtô), rồi mô phỏng vũ khí hạt nhân và mô hình che chắn bức xạ (sự leo thang cao của Chiến tranh Lạnh vào những năm 80) và trong những năm gần đây là cracking giải mã và mô hình động lực học phân tử.

Hãy chia nhỏ một số ứng dụng này để bạn có thể thấy tại sao chúng lại chạy trên siêu máy tính.

Với dự báo thời tiết, đó là lượng dữ liệu rất lớn cần được xử lý. Có hàng trăm ngàn trạm thời tiết trên thế giới, mỗi trạm thu thập hàng chục biến số (tốc độ gió, hướng gió, nhiệt độ, độ ẩm...). Tất cả dữ liệu này cần được so sánh với dữ liệu đêm qua, dữ liệu của tuần trước và dữ liệu lịch sử, tất cả đều phải được tải lên bộ nhớ và lưu trữ dữ liệu lớn. Nói chung, hầu hết các tính toán này có thể xảy ra cùng một lúc, và do đó tính song song có nghĩa lớn là dự báo thời tiết có thể được tạo ra trong vài giây hoặc vài phút, thay vì hàng giờ.

Với mô phỏng vũ khí hạt nhân, các nhà khoa học mô hình từng bước một quả bom hạt nhân lấy từ kho chứa để nổ. Chúng ta đang nói về một mức độ mô phỏng mô phỏng liệu nhiệt lượng và rung động từ một chiếc xe vận chuyển có thể ảnh hưởng đến hệ thống điều khiển tên lửa hạt nhân mà còn là mô phỏng những gì thực sự xảy ra khi một quả bom phát nổ. Nó tốt hơn để nổ nó ở độ cao cao hơn? Điều gì sẽ xảy ra nếu chúng ta ném thêm một ít plutoni? Và như vậy. Một lần nữa, nó là hàm của các biến cấu thành. Một bộ xử lý có thể làm việc trên các dữ liệu của độ ẩm, trong khi một người khác có thể làm việc về động lực học chất lỏng của uranium phân tán.

Giải mã đã không còn xuất hiện trong vài năm gần đây (chỉ đơn giản mất quá nhiều thời gian để phá vỡ mật mã mã hóa 256 hoặc 512 bit), nhưng trong những năm 90, bạn có thể sử dụng một siêu máy tính để phá vỡ mã hóa 56 bit trong vài phút hoặc vài giờ. Ở đây, tính toán song song đơn giản chỉ cho phép bạn thử nhiều mật khẩu khác nhau cùng một lúc; vì vậy nếu một CPU đơn có thể thử một nghìn mật khẩu mỗi giây, một siêu máy tính với 10.000 CPU có thể thử 10 triệu mật khẩu mỗi giây. Nhìn chung, mặc dù các cuộc tấn công mất quá nhiều thời gian để đánh giá - mặc dù điều đó không có nghĩa là các cơ quan tình báo trên toàn thế giới không cố gắng (hầu hết các siêu máy tính là của nhà nước).

Cuối cùng, chúng ta tiếp tục sử dụng siêu máy tính (và lý do chính để xây dựng siêu máy tính mới): Mô hình động lực học phân tử. Về cơ bản, động lực học phân tử là mô phỏng và phân tích các chuyển động của các nguyên tử và phân tử, và như vậy nó bao gồm các khía cạnh vật lý và cơ học của hầu hết mọi thứ trong vũ trụ đã biết. Để đưa điều này vào hệ thống, Tianhe-1A, siêu máy tính mạnh thứ hai trên thế giới, chạy một mô phỏng liên quan đến 110.000.000 nguyên tử thông qua 500.000 bước thời gian. Trong mỗi một bước này, Tianhe-1A phải phân tích mối quan hệ giữa mỗi nguyên tử. Các tính toán này mất ba giờ để hoàn thành và chiếm 0.116 nano giây thời gian mô phỏng - và đây là trên một máy tính có khả năng xử lý hai phép tính nghìn tỷ giây.

Ví dụ nổi bật nhất về mô hình động lực học phân tử Folding @ Home, một dự án tính toán phân tán, cố gắng nghiên cứu các quy trình đằng sau sự gấp nếp của protein (việc gấp lại protein không chính xác được cho là gây ra nhiều loại bệnh, bao gồm bệnh Alzheimer và ung thư). Động lực học phân tử cũng được sử dụng trong nghiên cứu dược phẩm - và thực tế là rất nhiều siêu máy tính lớn nhất thế giới, thuộc sở hữu của Big Pharma. Đã có một sự gia tăng rất lớn trong mô hình động lực học phân tử từ khi hoàn thành dự án bộ gen người đầu tiên vào năm 2000 và nhiều lần lặp đi lặp lại từ đó. Trong lĩnh vực này, siêu máy tính phân tích gen tương tác với nhau như thế nào, ảnh hưởng của việc thay đổi hay xóa đi một gen, và ảnh hưởng của liệu pháp gen.

Động lực học phân tử cũng được sử dụng để mô hình các khía cạnh khác nhau của thiên văn học, bao gồm vài giây đầu tiên sau Big Bang (thật khó để mô phỏng mọi nguyên tử trong vũ trụ nén lại thành một điểm nhỏ!) Và điều gì xảy ra khi một ngôi sao đi siêu tân tinh. Động lực học phân tử mang lại sự hiểu biết mới cho mọi thí nghiệm hóa học hoặc vật lý, vì vậy không khó để thấy tại sao mọi người đang chạy đua để tạo ra các siêu máy tính peta và exascale.

Trong thời đại ngày nay, với sự phát triển của công nghệ tính toán, siêu máy tính được ứng dụng rộng rãi cho những tính toán dân dụng, tính toán chuyên dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm ngân hàng, dầu khí, viễn thông, xây dựng và tính toán đơn giản trong các doanh nghiệp, tổ chức.

Nguồn ExtremeTech