Supercalcolo risorto

Anche in un campo definito da continue scoperte, il risultato è stato uno shock: lo scorso marzo il governo giapponese ha messo in funzione un computer che si è presto rivelato il più veloce al mondo, in alcuni casi superando di un fattore 10 il computer immediatamente successivo. L'Earth Simulator, costruito da NEC, ha impiegato quattro anni per essere assemblato ed è costato almeno 350 milioni di dollari. Ha fornito rapidamente risultati scientifici reali nella modellazione del clima globale, completando simulazioni che facevano sembrare rozzi altri computer. Scienziati di tutto il mondo si sono messi in fila per il tempo limitato di computer a disposizione dei ricercatori al di fuori del Giappone. A giugno, poche settimane dopo che la macchina ha preso vita, tre dei sei finalisti per i prestigiosi premi Gordon Bell nel calcolo ad alte prestazioni avevano eseguito i loro progetti sull'Earth Simulator.

Un'infarinatura di articoli la scorsa primavera ha riguardato la notizia, citando esperti che hanno paragonato l'Earth Simulator allo Sputnik, un'altra istanza degli Stati Uniti che sono stati gravemente surclassati in una tecnologia critica. Ma al di fuori dei circoli rarefatti dell'informatica di fascia alta, la storia è presto morta. I fornitori di computer statunitensi hanno minimizzato il risultato, liquidando Earth Simulator come tecnologia obsoleta o troppo specializzato per essere di grande utilità, insistendo persino sul fatto che fosse una trovata pubblicitaria. Dacci 400 milioni di dollari da spendere su un singolo computer e potremmo costruire qualcosa altrettanto velocemente, afferma Peter Ungaro, vicepresidente dell'informatica ad alte prestazioni presso IBM.

Questa storia faceva parte del nostro numero di febbraio 2003

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Lo adoro, si fa beffe di Gordon Bell, progettista del primo minicomputer per apparecchiature digitali e luminare dell'informatica ad alte prestazioni. Come farà IBM? Dov'è la tecnologia? Voglio scommettere $ 1.000 che nel prossimo anno IBM non può eguagliare le prestazioni in termini di costi di Earth Simulator su nessun sistema che hanno. In effetti, IBM ha recentemente vinto un contratto del Dipartimento dell'Energia per costruire una coppia di macchine progettate per funzionare da due a nove volte la velocità dell'Earth Simulator, ma il progetto richiederà fino al 2005 per essere completato. Come molti di coloro che sono coinvolti nel calcolo scientifico ad alta potenza, Bell crede che il successo del Giappone abbia messo in luce un vuoto nello sviluppo di sistemi di supercomputer negli Stati Uniti, un buco che il denaro da solo non può riempire.

Che cosa è successo che ha permesso a NEC di prendere un così enorme vantaggio nella potenza di calcolo? In poche parole, il governo giapponese ha ritenuto opportuno sovvenzionare lo sviluppo del computer più costoso del mondo. L'obiettivo del progetto non era quello di ottenere il diritto di vantarsi dagli Stati Uniti, ma di far progredire la comprensione del clima globale da parte degli scienziati creando una macchina che esegua modelli e simulazioni meteorologiche migliori che mai.

Allo stesso tempo, i finanziamenti del governo degli Stati Uniti per la ricerca sull'informatica di fascia alta stavano diminuendo in risposta all'idea profondamente sentita dagli Stati Uniti che gli sviluppatori di supercomputer, come le mamme del welfare, dovrebbero prendersi cura di se stessi piuttosto che sopravvivere con i sussidi del governo. Rispetto a qualsiasi altra parte del mercato dei computer, il mercato dei supercomputer è piccolo e in lenta crescita, quindi quando i finanziamenti pubblici si sono esauriti, anche gli investimenti privati ​​in architetture ad alte prestazioni si sono esauriti. Negli ultimi dieci anni o giù di lì, l'enfasi degli Stati Uniti nel supercalcolo è stata quindi sul collegamento di cluster di processori di largo consumo, quelli progettati per le applicazioni aziendali quotidiane, in quelle che sono note come configurazioni massicciamente parallele. Questo approccio è in netto contrasto con la visione giapponese di architetture specializzate sviluppate esclusivamente per il mercato ad alte prestazioni.

Certo, l'approccio delle materie prime è andato lontano: in questo momento due macchine delle materie prime, i supercomputer gemelli ASCI Q costruiti da Hewlett-Packard presso il Los Alamos National Laboratory nel New Mexico, si classificano al secondo posto più veloci al mondo (come misurato da Top500.org , un gruppo di analisi senza scopo di lucro). L'idea di sfruttare molti processori di fascia bassa per svolgere compiti complicati ha catturato anche l'immaginazione del pubblico, con progetti comeSETI @ home, che arruola i computer desktop di oltre quattro milioni di volontari per scansionare i dati del radiotelescopio alla ricerca di schemi indicativi di intelligenza aliena. I cluster Beowulf, che utilizzano un metodo sviluppato nel 1994 per collegare i PC insieme per massimizzare la loro potenza di elaborazione, hanno reso ancora più facile raggiungere livelli di alte prestazioni con un investimento di capitale relativamente basso. Senza dubbio, l'approccio delle materie prime si è dimostrato valido per molte applicazioni che un tempo funzionavano con grandi ferri da stiro specializzati.

Ma nonostante questi progressi, gli Stati Uniti sono rimasti penosamente all'oscuro proprio nel campo in cui il calcolo muscolare conta di più e dove la nazione ha più da guadagnare: nella simulazione di sistemi così complessi come il tempo sul macroscopico e il ripiegamento delle proteine ​​sul microscopico . Questa capacità di simulazione è sempre più vitale per il progresso della scienza di base e per la sicurezza nazionale.

Far pagare al settore privato questa capacità è come se l'industria della difesa affermasse che i sottomarini nucleari devono avere una sorta di spin-off commerciale, afferma Horst Simon, direttore del National Energy Research Scientific Computing Center di Oakland, in California, sede del dodicesimo computer più veloce. . Abbiamo intrapreso una direzione negli Stati Uniti che non funzionerà.

Il bisogno di velocità

Quali sono i reali vantaggi di rendere i computer sempre più veloci? Perché, dopo tutto, non possiamo usare una macchina che impiega un mese o una settimana per completare un'attività invece di un giorno o un'ora? Per molti problemi, possiamo. Ma la verità è che stiamo appena iniziando a guadagnare la potenza di calcolo per capire cosa sta succedendo nei sistemi con migliaia o milioni di variabili; anche le macchine più veloci stanno rivelando solo ora la promessa di ciò che verrà.

Prendiamo, ad esempio, i gas serra e il modo in cui influenzano il clima globale, uno dei problemi per studiare l'Earth Simulator. Con computer abbastanza veloci da prevedere con precisione i cambiamenti climatici, possiamo sapere con molta più certezza quale livello di anidride carbonica atmosferica scioglierà le calotte polari. Allo stesso modo, poiché Earth Simulator modella il clima del pianeta con un incredibile grado di granularità, può eseguire simulazioni che tengono conto degli effetti di fenomeni locali come i temporali. Questi fenomeni possono interessare aree larghe solo 10 chilometri, in contrasto con i 30-50 chilometri utilizzati dalla maggior parte dei modelli meteorologici come dimensione della griglia standard.

Oppure prendiamo le difficoltà che abbiamo incontrato cercando di comprendere e sfruttare la fusione nucleare, quella panacea perennemente fuori portata per i nostri problemi energetici. Può volerci un decennio per eseguire un singolo esperimento [di fusione], afferma Thomas Sterling, associato di facoltà presso il Center for Advanced Computing Research del Caltech. Computer più veloci accelereranno questi progetti di decenni, permettendoci non solo di progettare reattori sicuri che ci diano la potenza per far funzionare il pianeta, ma anche di sapere come sbarazzarci dei rifiuti.

Un esempio recente delle promesse e dei limiti dei computer più potenti di oggi è venuto dalla macchina ASCI White di IBM, il quarto supercomputer più veloce al mondo, che i ricercatori IBM hanno utilizzato per studiare come i materiali si rompono e si deformano sotto stress. Lo studio, annunciato la scorsa primavera, ha simulato il comportamento di un miliardo di atomi di rame. Un miliardo suona certamente come un sacco di variabili, finché non ti rendi conto che ci vorrebbero più di cento trilioni di volte quel numero di atomi per formare anche un centimetro cubo di rame.

Là fuori c'è l'idea che il calcolo ad alte prestazioni sia un settore maturo, in cui tutti i problemi sono stati risolti e siamo andati avanti, afferma Burton Smith, capo scienziato di Cray, un'azienda pionieristica di supercomputer a Seattle. Questo è falso. L'imbarazzo di Earth Simulator rivela il fatto che c'è ancora molta più comprensione da fare.

Personalizzato contro merce

Nell'ultimo decennio, tutto ciò che abbiamo sentito sui computer riguardava il renderli più piccoli, più veloci, più economici, più simili alle merci. I nostri laptop, ad esempio, hanno le stesse capacità di un computer Cray della metà degli anni '70. Poi arriva il mostruoso Earth Simulator: ha le dimensioni di quattro campi da tennis e costa quasi il doppio della sua concorrenza più vicina, le macchine ASCI Q. Se questo è il futuro del supercalcolo, cosa ne dobbiamo fare? La macchina non vanta nemmeno un'architettura particolarmente nuova: NEC utilizzava una tecnica chiamata vector computing, che risale ai primi giorni di Cray.

Ma al di là della sua goffaggine e stranezze architettoniche, Earth Simulator esemplifica un approccio al calcolo ad alte prestazioni che è fondamentalmente diverso da quello seguito dalla maggior parte dei produttori di computer statunitensi oggi. L'Earth Simulator è stato progettato dal basso verso l'alto, dai suoi processori ai bus di comunicazione che collegano processori e memoria, per essere il computer più veloce del mondo. Quando l'approccio statunitense di collegare processori generici come quelli che servono le pagine Web produrrà un risultato che può corrispondere alle prestazioni di una macchina progettata esplicitamente per le prestazioni? La mia opinione è che non puoi farlo, dice Bell. Semplicemente non vedo un modo, con un computer generico, di andare da lì a qui.

La sfida delle prestazioni inizia con il processore. I dati elaborati nel calcolo scientifico spesso assumono la forma di elenchi di numeri, i valori associati alle osservazioni del mondo reale. Tradizionalmente, i computer agivano su questi valori in sequenza, recuperandoli dalla memoria uno per uno. Poi, all'inizio degli anni '70, Seymour Cray fece un salto intuitivo: perché non progettare un computer in modo che i suoi processori possano richiedere un intero elenco, o vettore, tutto in una volta, piuttosto che aspettare che la memoria risponda a turno a ciascuna richiesta? Un tale processore impiegherebbe più tempo a elaborare e meno tempo ad aspettare i dati dalla memoria. Dalla metà degli anni '70 fino agli anni '80, i supercomputer vettoriali di Cray hanno stabilito record dopo record. Ma richiedevano costosi chip specializzati e l'elaborazione vettoriale fu quindi ampiamente abbandonata negli Stati Uniti dopo il 1990, quando prese piede la nozione di sistemi massicciamente paralleli realizzati con processori standard.

Tuttavia, il calcolo vettoriale è rimasto uno dei modi più efficienti per gestire simulazioni su larga scala, spingendo NEC ad adottare l'approccio di Cray quando ha presentato un'offerta per il contratto governativo per la costruzione dell'Earth Simulator. Una volta che gli architetti di NEC hanno deciso di costruire per la velocità piuttosto che per la standardizzazione, sono stati liberi di sviluppare non solo processori specializzati, ma anche percorsi di comunicazione più ampi tra i processori, aumentando il vantaggio in termini di velocità dell'hardware. Molti di questi miglioramenti sono incorporati nel NEC SX6, l'elemento costitutivo fondamentale di Earth Simulator. L'architettura vettoriale è la soluzione migliore per le simulazioni al computer di problemi scientifici e ingegneristici di grandi sfide come il riscaldamento globale, la progettazione di aeroplani supersonici e la fisica su scala nanometrica, afferma Makoto Tsukakoshi, direttore generale del progetto Earth Simulator presso NEC.

D'altro canto, l'unione di macchine commerciali con reti commerciali standard sposta il carico di velocità dall'hardware al software. Gli informatici devono scrivere programmi paralleli che analizzino i problemi in blocchi, quindi controllino esplicitamente quali processori dovrebbero gestire ciascun blocco nel tentativo di ridurre al minimo il tempo impiegato per passare i bit attraverso i colli di bottiglia delle comunicazioni tra i processori.

Tale programmazione si è rivelata estremamente difficile: un semplice programma FORTRAN diventa un pasticcio di codice che richiede la riscrittura e il debug da parte di specialisti di programmazione parallela. Spero di concentrare la mia attenzione sulla mia ricerca piuttosto che su come programmare, afferma Hitoshi Sakagami, ricercatore presso l'Himeji Institute of Technology del Giappone e finalista del Premio Gordon Bell per il lavoro con l'Earth Simulator. Non considero i computer paralleli strumenti accettabili per la mia ricerca se sono costantemente costretto a codificare programmi paralleli.

Non è la pigrizia che ha impedito ai programmatori di trovare modi migliori per scrivere codice parallelo. Le persone hanno lavorato molto duramente cercando di sviluppare un nuovo software applicativo basato su algoritmi diversi per utilizzare macchine parallele, con scarso successo, afferma Jim Decker, vicedirettore principale dell'Office of Science presso il Dipartimento dell'Energia. (L'agenzia di Decker è responsabile della ricerca di base in aree come l'energia e l'ambiente.) Le macchine vettoriali spesso utilizzano una propria forma di elaborazione parallela, ma la matematica per farlo è molto meno complicata; Gli scienziati di Earth Simulator, ad esempio, sono in grado di programmare utilizzando un assaggio del classico linguaggio informatico FORTRAN che adotta un approccio molto più diretto.

Un supercomputer comprendente un gran numero di processori commerciali non è solo difficile da programmare. È diventato chiaro che i vantaggi derivanti dall'aggiunta di più processori a un sistema di base alla fine diventano insignificanti poiché convincerli a lavorare insieme diventa più difficile. Ciò che ha davvero fatto battere forte il cuore degli scienziati computazionali su Earth Simulator non è stato il picco o il numero massimo di calcoli eseguiti al secondo, che è circa quattro volte la capacità della macchina più veloce successiva e di per sé è abbastanza impressionante. Invece, era la capacità del computer di risolvere problemi reali (che, dopo tutto, è ciò che interessa agli scienziati). Earth Simulator può elaborare calcoli fino al 67 percento della sua capacità di picco per un periodo prolungato. In confronto, l'approccio massicciamente parallelo, beh, non si confronta.

Se inserisci abbastanza di questi processori di base in un sistema e non sei sopraffatto dal costo della rete di comunicazione per collegarli insieme, potresti alla fine raggiungere le massime prestazioni di Earth Simulator, afferma Sterling. Ma ciò che raramente viene riportato pubblicamente su questi sistemi è che le loro prestazioni sostenute sono spesso inferiori al cinque percento del picco, o addirittura all'uno percento del picco.

Sebbene sia certamente più economico costruire supercomputer con parti di base, molti scienziati computazionali sospettano che il costo dello sviluppo di software parallelo renda effettivamente più costoso eseguire applicazioni scientifiche su una macchina del genere.

Le persone si sono innamorate del basso costo per quello che sembra un livello molto alto di prestazioni sulle macchine di base, afferma Decker. Ma non sono davvero più economici da costruire. Dobbiamo considerare le prestazioni sostenute, così come il costo di sviluppo del software. I costi del software sono generalmente maggiori dei costi dell'hardware, quindi se esistono approcci hardware che semplificano la risoluzione del problema, è meglio investire nell'hardware. Col senno di poi, credo che sarebbe stato meglio prendere una strada diversa.

Giocare a recuperare

Se l'Earth Simulator fosse davvero visto come un altro Sputnik, in questo momento il governo degli Stati Uniti starebbe stanziando un po' di soldi per la ricerca e lo sviluppo dei supercalcoli. Dopotutto, la NASA ha speso più di 19 miliardi di dollari, circa 80 miliardi di dollari di oggi, nelle missioni Apollo per portare un uomo sulla luna. Ma George W. Bush non è John F. Kennedy, e la corsa per superare l'Earth Simulator non ha catturato né l'immaginazione del pubblico né un corrispondente livello di finanziamento pubblico.

C'è, tuttavia, un fattore ricorrente per la spesa degli Stati Uniti per il supercalcolo: la necessità di una maggiore potenza di calcolo per simulare le prestazioni delle armi nucleari al posto dei test sotterranei. A novembre, la National Nuclear Security Administration del Dipartimento dell'Energia ha assegnato a IBM un contratto triennale da 267 milioni di dollari per la costruzione di due supercomputer, ASCI Purple e Blue Gene/L, che si prevede abbiano una potenza di elaborazione combinata maggiore rispetto ai 500 supercomputer più veloci di oggi messi insieme. E in risposta all'Earth Simulator, l'Agenzia per i progetti di ricerca avanzata della difesa degli Stati Uniti ha avviato un proprio programma più modesto per finanziare la ricerca sui supercomputer. L'agenzia sta iniziando con borse di ricerca individuali da 3 milioni di dollari ai leader del settore Cray, IBM, Hewlett-Packard, Silicon Graphics e Sun Microsystems, per essere seguite da fondi aggiuntivi se le pietre miliari della tecnologia vengono raggiunte. I nuovi progetti di difesa hanno iniziato a rivitalizzare l'industria. Burton Smith di Cray afferma: 'Questo segna davvero la fine di un periodo abbastanza lungo in cui il governo'

non è stato coinvolto nella ricerca e nello sviluppo di computer.

Un altro modo per far ripartire il supercalcolo negli Stati Uniti potrebbe essere attraverso ulteriori investimenti nel calcolo vettoriale, un approccio che Earth Simulator dimostra essere stato prematuramente abbandonato dagli sviluppatori statunitensi. Lo stato attuale dell'architettura ad alte prestazioni risale alla robustezza dell'architettura vettoriale Cray di base di 25 anni che NEC ha adottato e continua a migliorare, afferma Bell. Gli architetti degli Stati Uniti hanno rifiutato l'architettura senza riuscire a sviluppare alternative competitive.

Ma dove verranno sviluppati i nuovi computer vettoriali? Proprio come gli Stati Uniti una volta sono rimasti indietro nell'elettronica di consumo, hanno anche perso rapidamente l'esperienza necessaria per costruire tali sistemi. Delle circa 40 aziende specializzate nel calcolo ad alte prestazioni alla fine degli anni '80, solo Cray rimane in attività, essendo sopravvissuta all'acquisizione da parte di Silicon Graphics nel 1996 e Tera nel 2000. (Tera ha prontamente cambiato il proprio nome in Cray in riconoscimento di la singolare importanza dell'azienda nel campo.) Cray è l'unico produttore statunitense di supercomputer a supportare l'elaborazione vettoriale. Lo scorso autunno Cray ha iniziato a spedire un nuovo computer vettoriale, l'X1; a pieno carico, la macchina supererà l'Earth Simulator di quasi il 50 percento, afferma la società. Ma Cray non ha ancora venduto un sistema X1 così potente, e mentre l'esercito degli Stati Uniti e il Dipartimento dell'Energia stanno valutando il suo potenziale, altri clienti sono comprensibilmente cauti nel dipendere da un'architettura supportata da una sola azienda relativamente piccola.

Tutto ciò lascia le speranze nel supercalcolo degli Stati Uniti riposte per la maggior parte su architetture completamente nuove, quelle che potrebbero avere il potenziale per superare il calcolo vettoriale. Sebbene le sovvenzioni della DARPA siano state avviate in risposta all'Earth Simulator, hanno lo scopo di raggiungere un obiettivo fondamentalmente diverso: realizzare supercomputer che non siano solo più veloci, ma anche più economici da costruire e utilizzare rispetto a qualsiasi cosa sviluppata in precedenza. C'è un modo per farlo tutto in una volta? È logico pensare che dovrebbe esserci, ma la risposta non è evidente. Stiamo morendo di fame in un'era di abbondanza, afferma Bill Dally, professore di ingegneria elettrica e informatica alla Stanford University. Tutti gli ingredienti per l'elaborazione (aritmetica, comunicazioni, memoria) stanno diventando più economici e per quasi tutto ciò che è diverso dall'elaborazione [ad alte prestazioni], i costi per unità diventano più economici man mano che si scala.

Come con qualsiasi nuova architettura, la sfida più grande sarà il collo di bottiglia della memoria, in cui il viaggio relativamente lento dei dati da e verso la memoria ostacola l'efficienza del processore. Anche se continua a perseguire i propri sistemi di calcolo vettoriale, Cray sta affrontando questo problema adattando le tecniche di comunicazione tra processori utilizzate nell'Earth Simulator per aumentare il flusso di dati in Red Storm, un computer massicciamente parallelo da costruire presso i Sandia National Laboratories a New Messico.

Dally crede di aver sviluppato un'altra soluzione, che chiama streaming. Mentre l'architettura di calcolo tradizionale tratta tutte le operazioni aritmetiche allo stesso modo, i calcoli in molte simulazioni scientifiche si basano su se stessi, senza la necessità di memorizzare valori intermedi nella memoria a lungo termine. Quindi, piuttosto che passare il controllo da un'istruzione all'altra e accedere alla memoria in modo sequenziale, Dally sta costruendo un sistema che trasmette i dati ai processori, che quindi agiscono sul problema localmente attraverso molti calcoli intermedi e ritrasmettono i valori finiti in memoria. Il ripiegamento delle proteine ​​è un esempio in cui per capire come interagiscono due molecole, è necessario eseguire forse 500 risultati intermedi prima di arrivare a quello che si desidera, afferma Dally. Con lo streaming puoi catturare quei risultati intermedi in registri locali dove la larghezza di banda delle comunicazioni è molto economica e non tocchi mai il sistema di memoria.

I progressi nelle tecniche di produzione dei microprocessori stanno anche rendendo possibile mettere processori e grandi quantità di memoria sullo stesso chip, accorciando la distanza che istruzioni e dati devono percorrere. IBM prevede di provare tali tecniche di processore in memoria nel supercalcolo e DARPA sta finanziando uno sforzo presso la University of Southern California per esplorare esattamente come la tecnologia processore in memoria può migliorare i sistemi ad alte prestazioni. I ricercatori della University of Southern California stanno lavorando con Hewlett-Packard per fornire un sistema sperimentale alla DARPA per la valutazione. E un progetto al Caltech noto come Gilgamesh sta esaminando il modo migliore per organizzare memoria e logica insieme su un chip: se piccoli blocchi di memoria e logica fossero sparpagliati attorno a un chip, ad esempio, il tempo di viaggio continuerebbe a diminuire, migliorando le prestazioni.

Un'altra opzione è semplicemente quella di capovolgere l'intera architettura. Burton Smith di Cray e Sterling di Caltech stanno collaborando a un progetto finanziato dalla DARPA che chiamano Cascade. I due stanno studiando modi per sfruttare il fatto che nel calcolo scientifico di fascia alta, il peso dei dati da solo è spesso molto maggiore del peso del programma applicativo. In altre parole, se le cose archiviate in memoria sono molto più grandi del programma necessario per eseguirle, perché spostarle? Perché invece non spostare il programma in memoria? Sono disposti a condividere il loro ottimismo, ma Smith e Sterling non dicono altro sulla loro nascente architettura. Sono puramente soggettivo, ma penso che sia la cosa più eccitante nel calcolo ad alte prestazioni negli ultimi 20 anni, afferma Sterling.

Queste sono le proposte che suscitano il maggior interesse presso le agenzie governative che probabilmente acquisteranno i sistemi ad alte prestazioni del futuro. Ma per la maggior parte sono prototipi, o anche meno, e si dimostreranno solo dopo che saranno stati apportati cambiamenti radicali in tutto, dalla progettazione del processore al modo in cui è progettato il software. Quindi la sfida rimarrà quella di trovare un modo per produrre i nuovi sistemi in modo efficiente e senza difetti. In altre parole, queste idee non offrono una soluzione rapida.

CHI REALIZZA I COMPUTER PI VELOCI?
		Specifiche della macchina più veloce
Società	Numero nella Top 500 Nome Velocità (Gigaflop) Posizione
Hewlett Packard	137 ASCI Q 7.727	Los Alamos National Laboratorio, NM
IBM	129 ASCI Bianco 7.226	Lawrence Livermore Laboratorio Nazionale, CA
Microsistemi solari	88 HPC 4500 420	forze armate svedesi, Stoccolma, Svezia
Grafica in silicone	45 ASCI Montagna Blu 1.608	Los Alamos National Laboratorio di montagna, NM
Cray	22 T3E 1200 1.166	Sconosciuto (governo degli Stati Uniti)
NEC	15 Simulatore di terra 35.860	Centro simulatori di terra, Simulatore Yokohama, Giappone

Architetture di supercomputer attuali e proposte
Approccio architettonico	Descrizione	Vantaggi	Principali sostenitori
Cluster di materie prime (operativi)	Centinaia o migliaia di server standard con collegamenti a bassa larghezza di banda	Costruzione a basso costo; efficiente con problemi che possono essere suddivisi in pezzi	Hewlett-Packard, IBM, Silicon Graphics
Calcolo vettoriale (operativo)	Centinaia di processori personalizzati con connettori a banda larga	Più tempo dedicato al computer, meno tempo per comunicare	Cray, NEC
Streaming (sperimentale)	Valori intermedi dei calcoli memorizzati nella memoria locale	Velocità; trasferimento dati su chip per ridurre il collo di bottiglia della memoria	Università di Stanford
Processore in memoria (sperimentale)	Circuiti di elaborazione e memoria a breve termine intercalati sullo stesso chip	Velocità; distanza più breve tra processori e memoria	University of Southern California, Caltech, IBM
Cascata (sperimentale)	Dati, piuttosto che software, conservati nella memoria locale del processore	Meno chiamate alla memoria nei casi in cui i set di dati sono più grandi dei programmi	Cray, Caltech

Il progetto Apollo dell'informatica?

Nell'ultimo decennio, la comunità informatica ad alte prestazioni degli Stati Uniti è stata sulle spalle dei giganti. Molti direttori di centri per l'informatica scientifica affermano di ritenere che gli Stati Uniti siano a un punto critico decisionale, in cui la scelta dei progetti e l'importo dei finanziamenti investiti in nuove architetture di calcolo ad alte prestazioni potrebbero influenzare la sicurezza e la prosperità future in modi tangibili.

Ci vorrà davvero una combinazione di buone idee provenienti da università e finanziamenti governativi e una buona ingegneria industriale per affrontare questo brutto problema, afferma Bell. Costruire un nuovo chip è proprio al limite di ciò che un'università può realizzare; allora hai bisogno di qualcuno con le risorse per fare cose ingegneristiche dettagliate come raffreddamento e connessioni e così via. Ci vorrà un grande sforzo.

Ma se fatto bene, potrebbe fiorire una nuova età dell'oro della scienza. Uno degli aspetti più sorprendenti del progetto Earth Simulator è la sua apertura. Gli scienziati comunicano nonostante le barriere linguistiche e geografiche. Stanno testando teorie e conducendo simulazioni che hanno il potenziale per migliorare la nostra comprensione del mondo e avvantaggiare tutti noi. Alcuni mesi fa, Sterling ha negoziato un incontro tra Tetsuya Sato, direttore della struttura di Earth Simulator, e John Gyakum, un professore della McGill University che è uno dei maggiori esperti mondiali sui modi in cui i piccoli sistemi meteorologici come i temporali influenzano i modelli meteorologici globali. Prima dell'Earth Simulator non esisteva un computer in grado di scomporre facilmente sistemi così piccoli in simulazioni climatiche su larga scala. Ora potrebbe esserci. Si sono aperti alla collaborazione perché si preoccupano soprattutto dei risultati scientifici, afferma Sterling. E quello che stanno facendo è importante per tutti sul pianeta.

Quindi non è solo per far progredire l'informatica che è necessaria una maggiore e più intelligente elaborazione. È far progredire ogni scienza. La scienza nel 21° secolo poggia su tre pilastri, afferma Decker del Dipartimento dell'Energia. Come sempre, c'è teoria ed esperimenti. Ma la simulazione sarà il terzo pilastro della scoperta scientifica. Dati i problemi che dobbiamo affrontare, vogliamo chiaramente essere all'avanguardia con la nostra scienza. Se le prestazioni dei nostri computer sono di un ordine di grandezza inferiori a quelle che sappiamo possono essere anche oggi, allora non lo saremo.

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