Скорость вывода продукта на рынок или добавление новых функций часто определяют коммерческую успешность компании. Поэтому исследовательские работы, этапы разработки, анализа всеми правдами и неправдами пытаются ускорить. Для этого требуется увеличить объём вычислительных ресурсов. Облачные технологии позволяют быстро сформировать пул мощностей, необходимых для выполнения задачи в максимально короткий срок. А благодаря GPU-вычислениям стало удобно создавать под масштабные проекты настоящие облачные суперкомпьютеры. О перспективах этого направления и расскажем.
Когда-то суперкомпьютеры были доступны только правительствам, исследовательским университетам и наиболее состоятельным корпорациям. С их помощью взламывали конкурентов, прогнозировали погоду и проектировали ядерные реакторы. Но сегодня, благодаря облачным технологиям, суперкомпьютеры могут стать доступными для массового использования.
Этот переход может ускорить (или нарушить) современный процесс создания сложных инженерных продуктов от разработки ракет и сверхзвуковых реактивных двигателей, до создания новых лекарств и обнаружения обширных залежей нефти и газа. Подобно тому, как корпоративные облачные вычисления открыли для бизнеса новые способы привлечения клиентов, суперкомпьютеры откроют новые возможности для инновационных прорывов за счет ускорения темпов исследований и разработки продуктов.
Например, программе по созданию сверхзвукового транспорта Concorde потребовалось 25 лет и 5 миллиардов долларов (с поправкой на инфляцию), чтобы запустить свой первый коммерческий рейс в 1976 году. А теперь возьмём для сравнения стартап Boom Supersonic, который обещает вдвое сократить время перелёта для рейса Нью-Йорк – Париж и доставлять пассажиров всего за 3,5 часа. Основанный в 2014 году, стартап планирует выпустить свой сверхзвуковой авиалайнер Overture вдвое быстрее и с гораздо меньшими затратами денег и человеческих ресурсов.
Стремительная скорость исследований и разработок компании Boom стала возможной благодаря облачным суперкомпьютерам. Вместо физических испытаний прототипов в аэродинамической трубе, которые делали для Concorde, Boom использовал быстрое моделирование при помощи специального программного обеспечения. Благодаря облаку, Boom смог в короткий срок реализовать 53 миллиона вычислительных часов на GPU облачных провайдеров с планами масштабирования до более чем 100 миллионов вычислительных часов. Компания уже получила заказ от United на 15 своих сверхзвуковых транспортных самолётов, хотя самолёт ещё не летал.
Казалось бы, потенциал у технологии огромный. Почему тогда только один из четырёх суперкомпьютеров для моделирования располагается в облаке? Дело в том, что это очень сложно. Высокопроизводительная инфраструктура для вычислительной инженерию является новым предложением для поставщиков облачных услуг, а необходимое программное обеспечение – сложным в настройке и обслуживании.
Вычислительная инженерия требует комплексного и специализированного стека технологий. Лишь немногие ИТ-организации обладают собственными знаниями, чтобы организовать настоящие исследования и разработки в облаке.
Хотя запустить облачный суперкомпьютер сложно, усилия стоят того. С его помощью исследователи могут использовать своё программное обеспечение для моделирования на практически неограниченных вычислительных мощностях.
Когда нужен суперкомпьютер?
Для быстрого выхода на рынок.
Оценка новых продуктов с помощью облачного моделирования вместо физического прототипирования может значительно ускорить выход инновационных продуктов в массы. Стартап из Флориды Sensatek создал IoT датчик, который прикрепляется к лопаткам ротора турбины для измерения внутренних напряжений в реактивных двигателях во время полета. ВВС США хотели купить более функциональные сенсоры Sensatek, но компания не могла позволить себе покупку суперкомпьютеров, которые требовались для быстрого усовершенствования продукта. В итоге Sensatek прибегли к высокопроизводительным вычислениям в облаке. Другая компания, Specialized Bicycles, также использует облако для моделирования с быстрым прототипированием, чтобы быстро настроить аэродинамику и общие характеристики своего шоссейного велосипеда.
Для безопасного моделирования.
Иногда прогонять реальные сценарии работы продукта нецелесообразно или опасно. Например, Commonwealth Fusion Systems, запускающие термоядерный реактор, полагаются на моделирование для проработки потенциальных конструкций реактора, поскольку коммерческого термоядерного реактора никогда не существовало. Firefly Aerospace, ракетный стартап из Техаса, полагается на вычислительную технику для исследования и тестирования конструкции своих коммерческих ракет, предназначенных для полета на Луну. Производителям лекарств необходимо комплексное моделирование, чтобы знать, как молекулы будут взаимодействовать с биологической средой, прежде чем лекарство пустят в производство.
Для соединения машинного обучения с моделированием.
Моделирование может предсказать не только, как будет работать отдельный продукт, но и спрогнозировать производительность всех потенциальных проектов. Nissan, Hyundai и Arrival и другие автоконцерны значительно упрощают и ускоряют тестирование новых проектных разработок для более безопасных и эффективных автомобилей. При разработке передовых систем помощников водителя, алгоритмы машинного обучения могут обучаться в симулированных мирах. Также стали виртуальными и испытания в аэродинамической трубе для самолётов. Методы искусственного интеллекта применяются и в биологии, так Recursion Pharmaceuticals ускоряет открытие новых лекарств, анализируя клетки в 20 раз быстрее с помощью суперкомпьютеров.
Для создания новых продуктов или услуг с поддержкой вычислений.
Масштабируемость облака и возможность совместной работы открывают новые возможности для науки и техники. Samsung Electronics создала облачную платформу для совместной работы в области вычислительной инженерии. Благодаря этому заказчики, которые проектируют и продают оборудование, но не производят его, могут получать по запросу инструменты автоматизации проектирования, а также участвовать в разработке проектов вместе с Samsung. Этот новый подход обеспечивает непрерывную интеграцию для спроектированных продуктов. Инженеры могут не только быстро тестировать свои проектные решения, но и интегрировать проекты в общую систему.
От больших данных к большим вычислениям
Использование облачных суперкомпьютеров становится основой инноваций во многих отраслях. Они делают возможным то, что вчера казалось научной фантастикой. Есть целые отрасли, которые существуют только благодаря этим новым вычислительным возможностям, например, частные космические путешествия.
Ракетные компании, такие как SpaceX и Blue Origin, вряд ли могли существовать ещё 15 лет назад. Им потребовались сотни миллионов долларов только на создание компьютерной инфраструктуры, которая могла бы выполнять необходимое моделирование. Но аэрокосмические компании следующего поколения, такие как Firefly, Relativity и Virgin Orbit, теперь могут предоставлять результаты исследований и разработок менее чем за десятую часть сумм, затраченных коллегами.
Фактически сегодня запустить суперкомпьютер мирового класса по силам даже не очень большим компаниям. Это меняет темп и динамику инноваций, открывает новые возможности перед стартап-проектами. И сейчас мы видим только самое начало этого процесса.
Что ещё интересного есть в блоге Cloud4Y
→ Айтишный пицца-квест. Итоги
→ Как я случайно заблокировал 10 000 телефонов в Южной Америке
→ Клавиатуры, которые постигла неудача
→ Чувствуете запах? Пахнет утечкой ваших данных
→ Изучаем своё железо: сброс паролей BIOS на ноутбуках
Подписывайтесь на наш Telegram-канал, чтобы не пропустить очередную статью. Пишем не чаще двух раз в неделю и только по делу.
