Pārstāvniecība Latvijā

Augstas veiktspējas skaitļošana un iniciatīva EuroHPC

/latvia/file/robot-5078111920jpg-1_lvrobot-507811_1920.jpg

Superdatoru veiktspēja
© Superdatoru veiktspēja

Jautājumi un atbildes

Kas ir augstas veiktspējas skaitļošana un eksapakāpes skaitļošana?

Augstas veiktspējas skaitļošana (HPC) ir skaitļošanas nozare, kas nodarbojas ar zinātnes un inženierijas uzdevumiem, kuros skaitļošanai ir tik augstas prasības, ka aprēķini nav iespējami ar parastajiem datoriem. Mašīnas, ko izmanto HPC, mēdz dēvēt par "superdatoriem". Nākamā superdatoru veiktspējas robeža ir eksapakāpe (t. i., vismaz 1018 jeb 1 kvintiljons darbību sekundē); gaidāms, ka tā tiks sasniegta 2021.–2022. gadā.

11/01/2018

Kādas zinātnes, rūpniecības un sabiedrības problēmas HPC spēj risināt?  

Ar savu spēju darboties dažādu disciplīnu starpā, apstrādāt lielus datu apjomus un veikt sarežģītus aprēķinus HPC spēj būtiski risināt visdažādākās zinātnes, rūpniecības un sabiedrības problēmas:

  1. Zemes zinātnes un klimata politika

HPC balsta klimata izpēti un paredzēšanu, ļaujot precīzāk reāllaikā prognozēt laika apstākļus, paredzēt un izturēt kataklizmas, piemēram, viesuļvētras, un pētīt okeānu uzvedību. No 1970. līdz 2012. gadam bargi laika apstākļi Eiropā laupījuši 149 959 dzīvības un nodarījuši postījumus par EUR 270 miljardiem. Laika prognozēšana ir lielā mērā atkarīga no ciparmodelējumiem superdatoros. Jo jaudīgāks superdators, jo precīzākas un laicīgākas zinātnieku prognozes par klimata pārmaiņām un vētru un plūdu maršrutiem un lēmumi, piemēram, iedarbināt agrīnās brīdināšanas sistēmas, lai evakuētu cilvēkus un glābtu viņu dzīvību.

HPC tehnoloģijas arī ļauj ar arvien augstāku izšķirtspēju modelēt klimata pārmaiņas (piemēram, pētot okeānu uzvedību) un precīzāk novērot zemes resursu mainību. HPC arī uzlabo zināšanas par ģeofizikālajiem procesiem un Zemes dzīļu uzbūvi, palīdzot labāk izprast dabas katastrofas, piemēram, zemestrīces. Zemestrīču apdraudējuma karšu izveidei seismologi izmanto Zemes garozas svārstību datus, ko reģistrē vairāk nekā 10 000 visā pasaulē uzstādītu seismometru. Tādu milzīgu datu apjomu apstrādāt var vienīgi ar jaudīgām HPC infrastruktūrām.

  1. Droša, tīra un efektīva enerģija

HPC ir būtiska, kad jāprojektē atjaunojamās enerģijas parki vai augstas veiktspējas fotoelementi, jāizmēģina jauni un efektīvāki fotoelementu paneļu materiāli vai jāoptimizē energoturbīnas. Piemēram, vējparku rentabilitāti var prognozēt ar precīziem vēja resursu novērtējumiem un parka projekta un vēja īslaicīgu mikroapmēra modelējumu, lai prognozētu elektroenerģijas dienas izlaidi. Vēja enerģijas ražošanas nozarei HPC ir svarīgs rīks, sevišķi vietās ar sarežģītu reljefu.

Pateicoties kodolsintēzei kodolspēkstacijas tagad varētu aizstāt ar drošāku, tīrāku un praktiski neizsmeļamu strāvas avotu. Tagadējie eksperimentālie kodolsintēzes reaktori HPC izmanto kodolsintēzes plazmas uzvedības modelēšanai un regulēšanai, ieskaitot nestabilitāti, pārneses traucējumus, plazmas un kameras mijiedarbību un sakaršanu.

  1. Veselība, demogrāfiskās pārmaiņas un labklājība

HPC ir jaunu zāļu izstrādes dzinējspēks. Personalizētā medicīna un precīzijas medicīna droši balstās uz HPC, kas apstrādā informāciju par cilvēka gēniem, olbaltumiem un vidi, kādā novēršamas, diagnoscējamas un ārstējamas slimības. Par piemēru, vēža gadījumā katrai saslimšanai ir savs ģenētiskais izveids, kas katrai audzēja šūnai un audiem dod vienreizēju raksturu, īpašas tendences un ievainojamību. Personalizētā medicīna un precīzijas medicīna pārsūtīs pacientus uz tādu ārstēšanu, kas atbilst viņu īpašajām vajadzībām.

Cits jautājums, ko HPC var efektīvāk risināt, ir reto slimību laicīga atklāšana. Ar HPC tehnoloģijām dažās dienās var paveikt diagnostiku un analīzi, kas citādi prasītu nedēļas.

HPC ļauj arī ātrāk un efektīvāk analizēt genoma sekvences. Cilvēku skar ap 4100 ģenētisko slimību, kas ir viens no galvenajiem jaundzimušo nāves cēloņiem.

Biomolekulārajā pētniecībā HPC izmanto arī biomolekulu un olbaltumu dinamikas izmeklēšanā cilvēka šūnās, un tā ir nepieciešama autoimūno slimību, kā arī vēža un diabēta efektīvākai ārstēšanai. Smadzeņu izpētē, piemēram, NJT pamatiniciatīvā Human Brain Project, HPC izmanto cilvēka smadzeņu daudzpakāpju augsti izšķirtspējīgai imitācijai un modelēšanai, lai izprastu to uzbūvi un darbību.

Bez tam HPC ir jaunu zāļu izstrādes stūrakmens. Jaunu zāļu izstrādei vajadzīgi 10 līdz 17 gadi. Aug izmaksas, padarot zāles pārāk dārgas gan ražotājiem, gan pacientiem. HPC izmantošana spēj ievērojami paātrināt kandidātzāļu molekulu izmēģināšanu. HPC arī var palīdzēt esošās zāles piemērot jaunām slimībām. Tas labvēlīgi ietekmēs ārstēšanu, vienlaikus ievērojami samazinot procesa izmaksas.

  1. Pārtikas nodrošinājums, ilgtspējīga lauksaimniecība, jūras zinātniskā un tehniskā pētniecība un bioekonomika

HPC ir būtiska ilgtspējīgākas lauksaimniecības attīstīšanā, pārtikas ražošanas optimizēšanā, ilgtspējas faktoru analizēšanā un sērgu novērošanā, slimību kontrolē un pesticīdu ietekmes novērošanā. HPC dara iespējamus tādus lietojumus kā radiofrekvenciālās identifikācijas birkas (RFID), kas var saturēt un automātiski lejupielādēt milzumu datu par ķīpas mitruma saturu, svaru un GPS pozīciju. Nākotnē plaši tiks izmantotas augsnes daļiņu lieluma mikrobirkas, kas noteiks tādas lietas kā mitrums, slimību nasta un pat to, vai raža ir gatava novākšanai.

HPC tehnoloģijas var arī palīdzēt efektīvāk apsaimniekot ūdens un lauksaimniecības resursus un ar labāku sausuma riska pārvaldību un reaģēšanu palīdzēt mazaizsargātiem reģiona iedzīvotājiem.

  1. Kiberdrošība un kiberaizsardzība

HPC ir arī svarīga valsts drošībā un aizsardzībā, piemēram, izstrādājot sarežģītas šifrēšanas tehnoloģijas, konstatējot kiberuzbrukumus un tiem pretojoties, efektīvā kriminālistikā un kodoliekārtu modelēšanā.

Kiberdrošībā HPC izmanto apvienojumā ar mākslīgā intelekta un mašīnu mācīšanās metodēm, lai atklātu dīvainas darbības sistēmās, iekšnieku draudus, elektronisku krāpšanu un ļoti agrīnus kiberuzbrukumus (dažās stundās, nevis dažās dienās) vai sistēmu potenciāli ļaunprātīgu izmantošanu, un veic automātiskas un tūlītējas darbības, lai varētu novērst nelabvēlīgus notikumus.

HPC arvien vairāk izmanto arī cīņā pret terorismu un noziedzību, piemēram, sejas pazīšanai vai aizdomīgas uzvedības atklāšanai pieblīvētās sabiedriskās vietās.

  1. Vieda, ekoloģiska un integrēta pilsētplānošana

HPC tehnoloģijas palīdz attīstīt viedākas pilsētas, jo tiek efektīvāk kontrolētas lielas transporta infrastruktūras, un tas prasa liela datu daudzuma analīzi reāllaikā.

Uz HPC balstīsies, piemēram, autonomo transportlīdzekļu attīstība, jo tie izmantos visdažādākos datus, lai pastāvīgi uzraudzītu un optimizētu kustību, ceļa apstākļus, transportlīdzekļa stāvokli un pasažieru ērtības un drošību. Pašbraucēji automobiļi pastāvīgi dalīsies datos ar pārvaldības un uzraudzības sistēmām un sinhronizēsies ar lielām datubāzēm, kas tiem pastāvīgi piegādās reāllaika informāciju par vietējo vidi, situāciju satiksmē, ārkārtas brīdinājumiem un laika apstākļiem.

  1. Kosmoloģija un astrofizika

Zinātnieki izmanto HPC precīzākai izplatījuma novērošanai, modelējot notikumus pēc Lielā sprādziena, kas var būt izraisījuši gravitācijas viļņus, supernovu un dubultzvaigžņu atklāšanai vai tumšās matērijas un tumšās enerģijas izprašanai.

Kāda ir HPC nozīme digitālajā vienotajā tirgū?

Digitālā vienotā tirgus mērķis ir novākt faktiskās barjeras un pāriet no 28 valstu tirgiem uz vienu vienīgu. Pilnībā funkcionējošs digitālais vienotais tirgus ES ekonomikai varētu nodrošināt 415 miljardu eiro gadā un radīt simtiem tūkstošu jaunu darba vietu. Digitālā vienotā tirgus perspektīvā HPC ir liels darba vietu radīšanas potenciāls.

Īpaši svarīgs faktors HPC ir rūpniecības digitalizācijā, inovācijā un konkurētspējā. EuroHPC vide nodrošinās Eiropas rūpniecībai, it īpaši mazajiem un vidējiem uzņēmumiem (MVU), vieglāku piekļūšanu superdatoriem novatorisku produktu izstrādei.

HPC, kas reāllaikā apgroza un apstrādā milzumu datu, ir būtiska, veidojot dinamisku datu ekonomiku, un integrēta eksapakāpes skaitļošanas un lielo datu ekosistēma ļaus ES no tās gūt maksimālu labumu, vienlaikus augstā līmenī garantējot datu aizsardzību un drošību. EuroHPC infrastruktūra ļaus sensitīvus datus apstrādāt Eiropā, saglabājot privātumu, īpašumtiesības un tiesības Eiropā tiem piekļūt un tos izmantot.

Kāpēc ES būtu jāuzņemas iniciatīva saistībā ar HPC?

Par spīti līdzšinējiem pūliņiem un ieguldījumiem Eiropas Savienībai nav paši veiktspējīgākie superdatori un esošie ir atkarīgi no citu pasaules reģionu tehnoloģijas. Pieejamais skaitļošanas laiks nespēj apmierināt augošo pieprasījumu. Lai to pārvarētu, Eiropas zinātnieki un rūpnieki savus datus arvien vairāk apstrādā ārpus ES. Tas var radīt problēmas ar privātumu, datu aizsardzību, komercnoslēpumu un datu īpašumtiesībām, it īpaši diskrētiem lietojumiem.

Eiropas HPC tehnoloģiju piegādes ķēde ir vāja, un Eiropas tehnoloģiju iekļaušanās darbspējīgās HPC mašīnās joprojām ir maznozīmīga. Bez skaidrām izredzēm izveidot pirmtirgu un pārdot eksapakāpes mašīnu publiskajam sektoram Eiropas piegādātāji neuzņemas risku mašīnas izstrādāt saviem spēkiem.

Turklāt pašlaik katra dalībvalsts iegulda savas HPC infrastruktūras izstrādē un iegādē. Par spīti ievērojamiem ieguldījumiem gan valsts, gan Savienības līmenī, skaidri redzams, ka salīdzinājumā ar konkurentiem no ASV, Ķīnas vai Japānas Eiropa nepietiekami iegulda HPC – finansējuma deficīts ir EUR 500–750 miljoni gadā. Ilgtspējīgas eksapakāpes līmeņa HPC ekosistēmas realizācijai nepieciešamo resursu un finansiālo ieguldījumu apjoms nu kļuvis tik svarīgs, ka neviena atsevišķa Eiropas valsts nespēj to ilgtspējīgi izveidot termiņos, kādos to spēj konkurenti ārpus ES. Tāpēc dalībvalstīm ir Eiropas līmenī jākoordinē HPC ieguldīšanas stratēģija un jāsakopo resursi.

Sakopot un racionalizēt spēkus ES līmenī ir obligāti. Ieguvēji no vienotas infrastruktūras un esošo jaudu kopīgas izmantošanas būs visi: rūpniecība, MVU, zinātne, publiskais sektors un sevišķi (mazākas) dalībvalstis bez savas pašpietiekamas HPC infrastruktūras. Galvenokārt tas nodrošinātu ES patstāvīgu piekļūšanu augstākā līmeņa HPC tehnoloģijai.

Kas ir iniciatīva EuroHPC?

2017. gada 10. maija paziņojumā par digitālā vienotā tirgus stratēģijas vidusposma pārskatu Eiropas Komisija apstiprināja, ka plāno ieguldīt HPC, un darīja zināmu savu nodomu ierosināt jaunu tiesību aktu, kas paredz iepirkuma sistēmu ES integrētai eksapakāpes superskaitļošanas un datu infrastruktūrai. Mērķis bija rast veidu, kādā Eiropa un dalībvalstis kopā varētu tehnoloģijas, lietojumu un prasmju aspektā efektīvi un lietderīgi līdzieguldīt vadošā Eiropas HPC un lielo datu ekosistēmā, kuras pamatā būtu pasaules klases augstas veiktspējas skaitļošanas un datu infrastruktūra.

Iniciatīva ļaus kopīgi apgādāties ar HPC mašīnām, nodrošinot visām dalībvalstīm piekļūšanu superdatoriem, kuru veiktspēja līdzinās pasaules labāko mašīnu veiktspējai. Iekļautas Eiropas mēroga infrastruktūrā, šīs mašīnas zinātniskai un rūpnieciskai pētniecībai un publiskajam sektoram būs pieejamas no jebkuras vietas. Augstākā līmeņa HPC resursu labāka pieejamība un piekļūstamība mudinās lietotājus savas darbības un datus paturēt Eiropā, tādējādi palīdzot dalībvalstīm saglabāt kritisko zinātības un cilvēkresursu potenciālu.

Kāpēc iniciatīvas EuroHPC īstenošanai Komisija ierosina izveidot kopuzņēmumu?

Pašreizējiem finansēšanas instrumentiem ir ierobežojumi, ja tos piemēro tādai plašai sadarbībai superdatoru jomā. Ietekmes novērtējumā tika konstatēts, ka vislabāk EuroHPC īstenot kopuzņēmuma veidā. Tāds juridisks veidojums ļauj apvienot spēkus ar dalībvalstīm, lai atbalstītu augstas veiktspējas skaitļošanas un datu infrastruktūras izveidi Eiropas mērogā. Tas risinās trīs neatliekamas vajadzības:

  • konkurētspējīgos termiņos Eiropā iepirkt un izvietot pasaules klases pirmseksapakāpes HPC infrastruktūru,
  • padarīt to pieejamu publiskā un privātā sektora lietotājiem vadošu zinātnes un rūpniecības lietojumu izstrādei,
  • atbalstīt nākamās paaudzes HPC tehnoloģiju laicīgu izstrādi un iekļaušanu eksapakāpes sistēmās termiņos, kas ļauj konkurēt pasaules mērogā.

EuroHPC kopuzņēmums ļaus efektīvi apvienot superdatoru kopīgu iepirkumu un īpašumtiesības, kā arī Komisijas un dalībvalstu ieguldījumus iepirkto mašīnu tehnoloģiju izstrādē.

Kas būs EuroHPC kopuzņēmuma locekļi?

EuroHPC kopuzņēmumā būs divu veidu locekļi: publiskā un privātā sektora locekļi. Publiskā sektora locekļi būs Eiropas Savienība (ko pārstāv Eiropas Komisija) un 13 dalībvalstis un asociētās valstis, kuras jau ir parakstījušas EuroHPC deklarāciju. Citas dalībvalstis un asociētās valstis var katrā laikā pievienoties kopuzņēmumam.

Kopuzņēmuma privātā sektora locekļi būs pārstāvji no HPC un lielo datu jomas ieinteresētās personas, ieskaitot mācībspēkus un rūpniekus. Divas līgumiskās PPP (ETP4HPC un Big Data Value Association) ir iesniegušas vēstules, kurās atbalsta EuroHPC kopuzņēmuma īstenošanu.

Paredzēts, ka EuroHPC kopuzņēmums sāks darboties 2019. gadā un darbosies līdz 2026. gada beigām.

Kāds būs EuroHPC kopuzņēmuma budžets?

EuroHPC kopuzņēmumu kopīgi finansēs tā locekļi. Savienības finansiālais ieguldījums aptvers administratīvās un darbības izmaksas un būs līdz EUR 486 miljoniem, tas izmantos budžeta saistības pašreizējā daudzgadu finanšu shēmā (DFS), konkrēti – "Apvāršņa 2020" un Eiropas infrastruktūras savienošanas instrumenta (EISI) programmās.

Šai summai jāliek pretim līdzvērtīga summa no EuroHPC iesaistītajām valstīm – daļa no to HPC valsts programmām. Privātā sektora struktūrām būtu jādod arī ieguldījums natūrā saskaņā ar to pašreizējām saistībām līgumiskajās publiskā un privātā sektora partnerībās ETP4HPC un BDVA.

Ar aptuveni EUR 1 miljarda kopējo budžetu kopuzņēmums darbosies līdz 2026. gadam.

Pēc atklātiem konkursiem EuroHPC kopuzņēmums atlasītajiem dalībniekiem piešķirs finansiālu atbalstu iepirkuma vai pētniecības un inovācijas dotāciju veidā. Konkursi būs līdzīgi tiem, ko Komisija rīko pamatprogrammā “Apvārsnis 2020” vai inovācijas iepirkuma vajadzībām.

Kāds ir sakars starp HPC, mākslīgo intelektu un mašīnu dziļās mācīšanās tehnoloģijām?

HPC izmantošana attīsta mašīnu dziļās mācīšanās tehnoloģijas. Superskaitļošanas jauda, ko izmanto kopā ar mākslīgo intelektu, ļauj mašīnu mācīšanos paātrināt un efektivizēt, un tas savukārt palīdz radīt novatoriskus risinājumus un tehnoloģijas, kas uzlabo mūsu ikdienu.

Nesen, izmantojot mākslīgā intelekta un mašīnu dziļās mācīšanās metodes apvienojumā ar HPC, ir gūti būtiski panākumi tādās jomās kā attēlu sadalīšana (tēlu pazīšana), runas pazīšana (runātā pazīšana un pārvēršana tekstā datoros) un pašbraucēji automobiļi.

HPC, mākslīgā intelekta un mašīnu dziļās mācīšanās tehnoloģiju apvienojums ir svarīgs tādās sfērās kā kiberdrošība, kur tas palīdz laicīgi atklāt dīvainas darbības sistēmās, iekšnieku draudus un elektronisku krāpšanu un citu veidu kiberuzbrukumus (dažās stundās, nevis dažās dienās). Tas palīdz arī konstatēt sistēmu potenciāli ļaunprātīgu izmantošanu un veikt automātiskas tūlītējas darbības, apsteidzot nelabvēlīgus notikumus.

Papildinformācijai –

paziņojums presei “Eiropa iegulda superdatoros”