Баннер
Баннер
Статьи
В декабре 2011 года опубликовал отчет о своей работе проект «Магеллан», инициированный и спонсируемый министерством энергетики США (DOE). Суть проекта заключается в анализе текущего состояния облачной индустрии с целью ответа на один простой вопрос: стоит ли переводить суперкомпьютеры министерства на облачную модель, или же отрасль еще не «созрела» и нужно подождать. Основным результатом проекта стал 170-страничный отчет, в котором со всевозможных сторон рассмотрены научные облака и сделан ряд интересных выводов.
Продолжая серию статей про набирающий обороты и подогревающий интерес бенчмарк Graph500, в этот раз предлагаю взглянуть на список в совершенно ином ракурсе.

Если раньше наш взгляд представлял собой взгляд стороннего участника списка, борющегося за призовые места, то в этот раз представляется возможность оценить ситуацию изнутри руководящего комитета (steering committee) Graph500.

Облака – взвешенные в атмосфере продукты конденсации водяного пара,  видимые на небе с поверхности земли. Wikipedia

В данный момент «облачные вычисления» и «облака» – пожалуй, самые часто используемые термины в компьютерной прессе. Кажется, что ни одна из крупных IT-компаний не прошла мимо. Но и количество определений, что такое облачные вычисления, кажется, превышает количество производителей ПО и оборудования для облаков.

Всем известно, что охлаждать компьютеры водой – очень хорошо, очень эффективно и даже экономично. Всем известно, что когда говорят: «всем известно», обычно говорят о чем-то спорном и/или непроверенном.

Наш выпускающий редактор Игорь Лёвшин взял интервью у Франка Бэтке – главного менеджера по программам, связанным с HPC-технологиями в подразделении HPC and ISS Service Provider Organization компании Hewlett-Packard.

Профиль Бэтке – сверхбольшие системы для академических и исследовательских организаций. Он является членом наблюдательного совета International Supercomputing Conference (ISC) и участником других важнейших организаций в отрасли HPC и в научных кругах. Получил степень доктора по специальности «Прикладная физика» в Техническом Университете Мюнхена. Работал в знаменитой Convex Computer до поглощения ее HP.

Успехи технологии производства сенсоров привели к резкому увеличению потока данных в науке, что в свою очередь требует новых технологических инструментов для хранения, обработки и анализа данных. Повсеместное развитие Интернета, глубокое проникновение цифровых технологий во все сферы общества также привело к необходимости работы с огромными массивами информации. Термин «Big Data» («Большие Данные») применяется для описания ситуации, когда данные становятся большой проблемой, когда их объем превышает возможности доступных на данный момент технологических средств и для результативной работы требуется разработка специальных инструментов.

Сегодня уже, казалось бы, нельзя представить теоретическую науку без использования мощных компьютеров и вычислительных кластеров. Притом  что, конечно, аналитическая математика стремится обходиться без этих внешних устройств и даже несколько свысока смотрит на «вычислителей». Но возможности «чистой» математики в области вычислений весьма ограничены. Например, большинство нелинейных дифференциальных уравнений (играющих очень важную роль в приложениях) явного решения не имеет. А знать явное, аналитическое решение – это значит владеть по сути исчерпывающей информацией о поведении искомой функции, ведь можно увидеть решение в целом с его качественными особенностями, асимптотиками и т .д., – что чрезвычайно важно, допустим, для физического осмысления описываемых явлений.

Чтобы попасть на конференцию GTC (GPU Technology Conference), которую каждый год проводит NVIDIA, нужно было лететь на Запад – в Кремниевую Долину. С декабря 2011 года можно лететь в противоположном направлении – на самый что ни на есть Восток, в Пекин. Что я и сделал, и был впечатлен не меньше, чем другие иностранные гости.

Человечество стремительно движется по пути создания полного комплекта запасных частей, которые способны заменить вышедшие из строя человеческие органы. Над решением этой глобальной проблемы работает и Приволжский окружной медицинский центр – крупное многопрофильное учреждение, занимающееся как перспективными научными исследованиями, так и практическим решением вопросов диагностики и лечения онкологии, трансплантологии.

 

Развитие средств контроля и вычислительной техники позволяет в настоящее время перейти к решению многих практических задач «на лету», встраивая «умные» блоки в контуры управления простых и сложных систем, в технологические процессы, в разнообразные системы поддержки принятия решений и т. п. Но во многих задачах ресурсы существенно ограничены, а данных недостаточно. В последнее время в научной литературе активно развиваются рандомизированные методы решения.

Новости

Календарь материалов

« Июня 2017 »
Пн Вт Ср Чт Пт Сб Вс
      1 2 3 4
5 6 7 8 9 10 11
12 13 14 15 16 17 18
19 20 21 22 23 24 25
26 27 28 29 30