激怒するコンピューター: 数百万の CPU がクラスターで戦います!強力なスーパーコンピューター...

制作：中国科学普及協会

著者: ルアン・チュンヤン (清華大学物理学科)

プロデューサー: 中国科学博覧会

新しいスマートフォンや家庭用コンピュータが発売されるたびに、最も話題になるのは、中央処理装置 (CPU) の計算性能と放熱性です。電子機器の CPU 内部の具体的なコンピューティング アーキテクチャについてはよくわからないかもしれませんが、CPU のコンピューティング能力の向上が私たちの生活や仕事にもたらした大きな変化を実感できます。

実際、中学校でよく使っていた関数電卓から、日常のオフィスワークに欠かせないノートパソコンまで、データ処理機能を備えたこれらの電子機器は、総称して電子コンピュータと呼ぶことができます。では、古典的なコンピューターをベースにすると、より高速で強力なコンピューターはあるのでしょうか?

（写真提供：Veer Gallery）

「0」と「1」の不思議な世界

携帯電話やコンピューターのキーボードのボタンを押すたびに、これらの文字や情報はまず電子コンピューターで処理できるコード、つまり 0 または 1 の組み合わせに変換される必要があります。

たとえば、ASCII (American Standard Code for Information Interchange) 文字エンコーディングによれば、英語の文字 K は「01001011」としてエンコードされます。 0 または 1 でエンコードされた情報の文字列は、コンピューターの CPU によって処理された後、私たちが認識できる文字や画像に変換され、目の前に現れます。

電子計算機のCPUでは、電子トランジスタを0または1の数値計算の基本単位として使用できます。このとき、電子トランジスタの通過は値1を表し、開回路は値0を表します。超大規模集積回路プロセスを通じて、数百万の電子トランジスタやその他の電子部品が小さな半導体チップにパッケージ化されると、データ処理機能とマイクロパッケージングを備えたこの集積回路は、一般に「チップ」と呼ばれます。

（写真提供：Veer Gallery）

16コアでは足りませんか?そこにさらに「数億」を加えましょう!

しかし、生活や仕事におけるデータ処理タスクが継続的に増加するにつれて、電子機器上の単一の CPU コアの計算能力では需要を満たすことが困難になることがよくあります。現時点では、CPU 上に複数のコンピューティング コアを統合して、複数のコアが同時に独立してデータ タスクを処理できるようにすることができます。現在、一般的な商用コンピュータでは 8 コアの CPU が一般的に使用されており、大規模なコンピューティング タスクを処理するために使用されるワークステーションの中には 16 コアの CPU を搭載しているものもあります。

しかし、そのような高性能コンピュータでさえ、ますます複雑化するコンピューティングのニーズを満たすことはほとんど不可能です。一般的な天気予報を例にとると、コンピューターは数値シミュレーションのために特定の地域の大気をグリッドに離散化する必要があります。今後 3 日間の天気予報を 90% 以上の精度で予測するには、最大で数百億回の浮動小数点演算が必要になります。通常の市販のコンピュータで計算すると、少なくとも半月はかかります。

さらに、ビッグデータセンターでサポートされる都市のインテリジェント交通やオンライン クラウド コンピューティングには、指数関数的なデータ処理能力が必要です。そのため、人々は最大数百万個の CPU を相互接続して連携させ、並列コンピューティングが可能な「スーパーコンピュータ」を構築するようになりました。

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実際、「スーパーコンピュータ」は、超計算能力を備えた単一のコンピュータではなく、スーパーコンピュータ クラスターの略称です。つまり、スーパーコンピュータ クラスター内の各ノードは独立したコンピュータです。その「スーパーネス」は、その内部のユニークなノード相互接続構造にあり、これにより、すべてのノードで同時に数千の CPU をスケジュールできます。通常、各 CPU には数十個の物理コアがあり、指数関数的なデータ処理能力を備えています。

しかし、「スーパーコンピュータ」は万能ではありません。並列計算が可能なアルゴリズムの問​​題に対してのみ強力な処理能力を備えていますが、シリアル計算のデータタスクの処理を高速化することはできません。さらに、「スーパーコンピュータ」オペレーティングシステムのタスクスケジューリング戦略とコンパイラの最適化も、それ自体のパフォーマンスに大きな影響を与えます。

ここでのシリアル/パラレル コンピューティング タスクは、次のように簡単に理解できます。土の山を移動させるには、本来 1 人の作業員が 10 時間かけて行う必要がありますが、10 人の作業員が 1 時間で移動させることもできます。しかし、1人しか入れない井戸を掘るのに1人で10時間かかるとしたら、10人で1時間以内に完成させることは不可能です。これは、「スーパーコンピュータ」でも効率的に処理するのが難しいシリアルコンピューティングタスクです。

したがって、「スーパーコンピュータ」は、単に CPU とコンピューティング コアを積み重ねたものではありません。高速化されたコンピューティング機能は、CPU コア間の高度に調整された相互接続だけでなく、データ処理タスクのアルゴリズム順序を最適化して各 CPU のコンピューティング能力を最大限に活用することにも依存しています。

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有名な「Sunway TaihuLight」スーパーコンピューターは合計40,960個のCPUを搭載しており、ピーク時の計算速度は毎秒12.54京回に達し、持続的な計算速度は毎秒9.3京回に達します。 「Sunway TaihuLight」スーパーコンピュータは、清華大学、北京師範大学、中国科学院のチームが「全球大気非静水力学的雲解像度シミュレーション」を完成させるのに役立ち、地球システムの全球10キロメートルの高解像度数値シミュレーションを実現した。この研究結果により、複雑な気象条件下での自然災害を監視する我が国の能力がさらに強化されました。

現在、「スーパーコンピュータ」は、医療研究開発における分子動力学シミュレーション、電気自動車における燃料電池設計、航空機設計における空力形状最適化、核融合分野における閉じ込め装置の境界安定性計算、原子物理学における量子力学技術などで広く使用されています。

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スーパーコンピュータには限界がある

しかし、「スーパーコンピューター」の構築には数百億元の投資費用がかかるだけでなく、1日あたり最大数十万元の電気代も必要となる。さらに、数千立方メートルという巨大な容積と複雑な水冷システムも、「スーパーコンピュータ」のさらなる発展を制限しています。その結果、人々は、コンピューターをより小型かつ低消費電力でより強力なデータ処理能力を実現する方法を再考し始めました。

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自然なアイデアとしては、同じチップ上にさらに多くのトランジスタを統合することが挙げられます。インテルの創設者の一人であるゴードン・ムーアは、集積回路上のトランジスタの数が18〜24か月ごとに倍増し、CPUのデータ処理能力が2倍になるという「ムーアの法則」を提唱しました。数千元もする現在の携帯電話のCPUでさえ、10年前の市販のコンピュータよりも強力な計算能力を備えているのは、トランジスタ密度が増加したためです。

しかし、「ムーアの法則」は永遠に維持できるわけではありません。その理由の一つは、チップの微細回路加工に用いられるリソグラフィー工程が2～3nmの光回折限界に近づき、チップの歩留まりを確保しながらトランジスタ密度をさらに高めることが困難になってきたことにある。さらに、トランジスタのサイズが小さくなり続けると、電極間の漏れや大きな放熱の問題も発生し、チップのパフォーマンス低下につながります。

このようなジレンマに直面しているということは、私たちのコンピュータ技術の発展がボトルネックに達していることを意味するのでしょうか?心配しないでください。次の記事で答えを明らかにします。

編集者：孫晨宇