Supercalculatoarele au în acelaşi timp un scop bine definit: sunt mijloace pe care oamenii de ştiinţă le folosesc în diverse domenii ale cercetării, precum analiza genomului uman sau a evoluţiei bolilor incurabile, studiul teoriei Big-Bang, studii de biofizică, energie nucleară, ale cosmosului şi multe altele.

Însă puţini ştiu probabil că supercomputerele momentului nu ar fi ajuns atât de performante fără aportul produselor destinate consumatorului de rând, cele pe care le găsim în laptopurile sau PC-urile personale.

IN CADRUL UNUI MIC INTERVIU REALIZAT CU CEVA TIMP ÎN URMĂ am discutat cu o seamă de reprezentanţi ai Nvidia, printre care şi Luciano Alibrandi, director of public relations EMEAI, depre Titan, actualmente cel mai puternic supercomputer din lume. Am aflat mai multe despre acesta, dar şi despre cum au ajuns supercomputerele în punctul în care sunt astăzi şi despre direcţiile în care vor merge în viitor.

Dacă am fi vorbit de supercomputere acum 3-4 ani, am fi observat că arhitectura lor hardware se baza exclusiv pe procesoare (CPU - central processing unit). În prezent însă lucrurile stau puţin altfel, supercomputerele folosind combinaţii de CPU şi unităţi de procesare grafică, aşa numitele GPU. Aceasta deoarece majoritatea aplicaţiilor rulate pe un supercalculator au la bază simularea grafică, ce necesită realizarea unui număr extrem de mare de acţiuni în paralel.

Tocmai de aceea, supercalculatoarele precum Titan, dar şi altele, lansate în ultimii ani, folosesc o astfel de arhitectură mixtă, în care CPU-urile sunt folosite pentru controlul şi organizarea sarcinilor, însă mare parte din procesarea pură are loc la nivelul procesoarelor grafice. Iar sporul de performanţă oferit de această nouă abordare este imens.

Desigur, supercomputerele actuale nu se bazează exclusiv pe acceleratoare Nvidia, existând şi o serie de modele ce folosesc GPU-uri dezvoltate de cei de la AMD.

TRANZIŢIA ÎNTRE CELE DOUĂ ABORDĂRI NU A FOST ÎNSĂ DELOC SIMPLĂ, deoarece a necesitat şi transformarea programelor concepute pentru execuţia secvenţială, serială la nivel de CPU, în programe executate în paralel. Cei de la Nvidia au încercat să vină în ajutorul programatorilor, obligaţi să îşi schimbe fundamental modul în care concepeau programele, dezvoltând limbajul CUDA, destinat tocmai programării acceleratoarelor grafice. În plus, au învestit foarte mult în educaţie la nivel mondial, creând aşa-numitele CUDA Research Centers, menite să sprijine atât programatorii, cât şi cercetătorii.

În România nu există momentan un astfel de centru, cele mai apropiate fiind în Polonia şi în spaţiul fostei Iugoslavii, însă ştim că în cadrul anumitor universităţi din ţară studenţii învaţă CUDA.

Cert este că programarea paralelă pare a fi un domeniu de viitor, un domeniu în care există încă o mare cerere de specialişti la nivel internaţional.

Citiţi mai multe articole ale lui Andrei Mihai Gîrbea pe http://www.andreigirbea.com/