Nejnovějším technologickým výtvorem společnosti Google je superpočítač exascale. Má zcela změnit současný pohled na výpočetní prostor díky své téměř nepochopitelné výpočetní rychlosti jednoho bilionu operací za sekundu.
Počítače exascale jsou energeticky náročné stroje; na provoz jediného stroje spotřebují tolik elektřiny jako malé město. Tato spotřeba energie je o několik řádů vyšší než u předchozích technologií. Rozsah výpočtů těchto strojů vyžaduje úměrný příkon energie k jejich pohonu. S tím, jak se blížíme k této nové hranici ve výpočetní technice, je zřejmá globální výzva: současná infrastruktura pro distribuci a přenos energie nedokáže pokrýt potřeby těchto systémů.
Pro lepší pochopení si představte, že běžný superpočítač může spotřebovat několik megawattů energie a experimentální superpočítač exascale by měl spotřebovat desítky nebo více megawattů. Důsledky této spotřeby energie jsou jasné. Jinými slovy, dostupnost a připravenost výpočetní technologie závisí na dostupnosti účinnějších zdrojů energie, aby mohla být široce využívána.
To přivedlo výzkumné pracovníky a inženýry k otázkám týkajícím se energetické účinnosti a pokroku v technikách chlazení, recyklace energie a integrace obnovitelných zdrojů energie. Poptávka po obnovitelných a ekologicky šetrných zdrojích energie nebyla nikdy větší. Při snaze uspokojit potřebu vysoce komplexních výpočtů, jako je exascale, by se neměly opomíjet energetické aspekty.
Nevyužitý potenciál výpočtů exascale v různých odvětvích
Ačkoli tedy problém energie zůstává kritický, popírat možnosti, které exascale computing nabízí průmyslovým odvětvím, je nemožné. Dokáže provést kvintilion, tedy miliardu, výpočtů za sekundu, čímž daleko předčí vše, co bylo vyvinuto dříve. Superpočítače na extrémní úrovni přinesou pokrok ve výzkumu klimatických změn, umělé inteligenci a medicíně. Například výzkum klimatu by mohl umožnit podrobné simulace, které by jinak nebylo možné provést, a předpovídat dopady klimatických změn na dlouhou dobu s vysokou přesností.
Pokud jde o oblast aplikací, zdá se, že medicína se díky exascale computingu může stát revoluční, zejména procesy objevování léků. Strojové učení by mohlo zpracovávat velké soubory dat o molekulárních interakcích. To může pomoci rozvinout koncept farmakogenomiky, což je předepisování léků na základě genetické výbavy člověka. To může nejen zlepšit léčbu pacientů, ale také urychlit celý proces výzkumu a vývoje nové terapie.
Výpočetní technika exascale mění vědecký výzkum napříč obory
Schopnost exascale počítačů zpracovávat obrovské množství dat a provádět simulace vytvořila nové možnosti pro vědecké modelování. Od napodobování černých děr a zrodu galaxií až po zavádění novějších a rozvinutějších léčebných postupů a diagnóz prostřednictvím mapování genomů na míru po celém světě – tato technologie má veškerý potenciál k tomu, aby otevřela nové hranice poznání o vesmíru. Zatímco současné superpočítače by jinak řešily výpočty roky, exascale stroje otevřou cestu do oblastí poznání, které byly dříve neprobádané.
Například řešení exascale v astrofyzice skýtá perspektivu modelování mnoha jevů, jako je například vznik hvězd a galaxií, s vyšší přesností. Tyto simulace by mohly například odhalit nová zjištění základních fyzikálních zákonů a být využity k zodpovězení otázek o vzniku vesmíru. Kromě toho by v oborech, jako je částicová fyzika, mohli vědci mnohem efektivněji analyzovat data z vysokoenergetických experimentů a možná zjistit více o povaze hmoty ve vesmíru.
Další oblastí, která by mohla těžit z exascale výpočetní techniky, je umělá inteligence, která by měla zvýšit výkon. Současné modely umělé inteligence jsou velmi efektivní, ale současné výpočetní stroje je omezují. S uplatněním zásadních exascale výpočtů připravují výzkumníci své systémy AI na zpracování složitějších datových souborů, aby mohly identifikovat složité vzorce v jazyce a rozhodování. Tento vývoj technologie AI může změnit oblasti, jako jsou samořídící automobily, robotika atd.
Proto by exascale počítače mohly trénovat neuronové sítě s propracovanějšími architekturami, které definují pokročilé algoritmy hlubokého učení pro zpracování obrazu a videa. To by mohlo vést k inteligentnějším systémům, které se mohou učit o nových protivenstvích a nastaveních, což by otevřelo cestu novým specializovaným oborům ve zdravotnictví, dopravě a finančních službách.
Vyvážení výkonu a pokroku pro udržitelnou budoucnost
Přestože společnost Google uvedla na trh počítač Exascale, nelze přehlížet energetickou krizi, kterou zavedla. Vzhledem k tomu, že se připravujeme na novou generaci počítačů, je další velkou otázkou pochopení, jak těmto exaflopům dodávat energii. Možnosti této technologie jsou obrovské, ale pokud nebudou existovat proveditelná řešení problémů exascale počítačů, pak zůstanou v dohledné budoucnosti v oblasti teorie.
Pokud jde o energetické otázky spojené s exascale computingem, máme rozumnou šanci pokročit ve výpočetní technologii, výrobě energie a její úspoře. Spojení výzkumných pracovníků z obou oblastí vytvoří budoucnost, v níž bude věnována stejná pozornost odpovědnosti za životní prostředí a možnostem exascale computingu. Tyto dva aspekty jsou pro příštích 25 let technologického vývoje rozhodující, aby bylo možné dosáhnout plného potenciálu exascale počítačů ve prospěch lidstva.