Współczesna nauka stoi przed wyzwaniami, które wymagają analizy ogromnych ilości danych i przeprowadzania skomplikowanych symulacji. Superkomputery – dzięki swojej niezwykłej mocy obliczeniowej – stają się narzędziem, bez którego nie sposób dziś myśleć o realnym postępie w badaniach.
To nie są tylko szybsze komputery. To platformy, które pozwalają przejść od hipotezy do twardej symulacji. Dzięki nim badacze mogą modelować całe systemy: klimat, procesy biologiczne, interakcje molekularne. Coś, co jeszcze dwie dekady temu było domeną teorii – dziś liczymy z dokładnością do cząsteczek.
Przykład 1: Klimat w symulacji
Model E3SM (Energy Exascale Earth System Model), rozwijany przez amerykański Departament Energii, pozwala na symulację krytycznych aspektów systemu klimatycznego Ziemi. Od ekstremalnych temperatur, przez susze, po wzrost poziomu mórz – te dane są dziś dostępne z niespotykaną wcześniej precyzją. I są obliczane nie w latach – lecz w dniach.
Przykład 2: Leki liczone przez HPC
Projekt Exscalate4Cov, wspierany przez Unię Europejską, wykorzystał wysokowydajne obliczenia do przeprowadzenia jednej z największych kampanii wirtualnego przesiewu leków w historii. Miliony związków chemicznych – testowanych cyfrowo pod kątem skuteczności przeciwko SARS-CoV-2. Efektem było wyłonienie realnych kandydatów do badań klinicznych. Czas? Tygodnie, nie dekady.
Przykład 3: Onkologia + AI + HPC
W Argonne National Laboratory superkomputery łączy się ze sztuczną inteligencją. Efekt? Możliwość opracowywania nowych leków przeciwnowotworowych oraz przewidywania reakcji organizmu na konkretne terapie. To nie tylko przyspieszenie. To nowa jakość personalizowanej medycyny.
CZYM SĄ SUPERKOMPUTERY – ROZBIJANIE MITÓW I ARCHITEKTURA SYSTEMU
To nie „jeden wielki komputer”
Zacznijmy od podstawowego nieporozumienia. Superkomputer to nie przerośnięty laptop ani nawet jeden, bardzo potężny serwer. To system składający się z tysięcy – a czasem setek tysięcy – współpracujących ze sobą komputerów, zwanych węzłami obliczeniowymi.
Każdy węzeł to osobna jednostka wyposażona w własny procesor (CPU), pamięć operacyjną (RAM), a często także własny dysk. Z zewnątrz superkomputer przypomina ogromną salę wypełnioną szafami serwerowymi – to właśnie te „szafy” składają się na całość systemu.
Klaster jako fundament działania
Węzły obliczeniowe łączy się w klastry (clusters). Każdy klaster to zestaw komputerów, które współpracują nad jednym zadaniem – równolegle.
Wyobraź sobie kuchnię, w której 1000 kucharzy przygotowuje to samo danie, ale każdy zajmuje się innym składnikiem. Każdy zna swoją część przepisu. Pracują jednocześnie. Dzięki temu danie powstaje tysiąc razy szybciej niż gdyby robił je jeden człowiek.
W informatyce nazywamy to przetwarzaniem równoległym (parallel computing). To właśnie ono stanowi serce działania superkomputera.
Mierzenie mocy: nie gigaherce, lecz FLOPS
Superkomputerów nie mierzy się w gigahercach, megabajtach ani liczbie rdzeni. Kluczową jednostką jest FLOPS – liczba operacji zmiennoprzecinkowych, jaką system potrafi wykonać w ciągu jednej sekundy:
- 1 FLOP = jedna operacja matematyczna
- 1 TFLOPS = bilion operacji na sekundę (10¹²)
- 1 PFLOPS = biliard operacji (10¹⁵)
- 1 eksaFLOPS = trylion operacji (10¹⁸)
Współczesne superkomputery osiągają dziś setki PFLOPS – a niektóre, jak El Capitan czy Frontier, przekroczyły już próg eksaskali.
BUDOWA TECHNICZNA SUPERKOMPUTERA – CO SIEDZI W ŚRODKU?
Superkomputer to nie tylko suma mocy obliczeniowej. To cała infrastruktura zaprojektowana z chirurgiczną precyzją. Od procesorów, przez chłodzenie, aż po ultraszybką sieć – każdy element jest ekstremalny i dostosowany do działania w reżimie niemal ciągłym.
1. Procesory – CPU i GPU: rdzenie, które myślą za miliony
Superkomputer nie byłby niczym bez serca – a tym sercem są procesory. Węzły obliczeniowe w superkomputerach nie korzystają z konsumenckich układów – tutaj każda jednostka obliczeniowa musi być zdolna do pracy w trybie 24/7, często przy ekstremalnych obciążeniach.
Główne typy procesorów:
- CPU klasy serwerowej: Intel Xeon, AMD EPYC – to procesory o bardzo dużej liczbie rdzeni (32, 64, 96 lub więcej), wsparciu dla wielu wątków, ogromnej pamięci podręcznej i obsłudze ECC (korekcji błędów pamięci).
- GPU obliczeniowe: NVIDIA A100, H100, AMD Instinct MI250 – nie służą do grafiki, tylko do tzw. GPGPU (general-purpose GPU computing), gdzie przetwarza się dane w tysiącach równoległych strumieni.
GPU są szczególnie przydatne w:
- uczeniu głębokim (deep learning),
- analizie danych genomowych,
- modelowaniu molekularnym i mechanice kwantowej.
Architektura heterogeniczna
Coraz częściej superkomputery łączą oba typy procesorów – CPU + GPU – w modelu heterogenicznym. CPU zarządza zadaniami, a GPU przelicza najbardziej złożone fragmenty danych. To jak dyrygent i orkiestra w jednym zespole.
2. Pamięć operacyjna RAM – tymczasowe pole bitwy
RAM w superkomputerze to nie luksus – to konieczność. Każdy węzeł może mieć setki gigabajtów, a nawet terabajty pamięci RAM. Ta pamięć nie przechowuje danych „na zawsze” – to robocza przestrzeń, do której procesor ma dostęp niemal natychmiast.
Przykład: Modelowanie klimatu
Jeśli chcesz zasymulować zmiany klimatu na przestrzeni 100 lat, musisz przeliczyć:
- temperatury,
- prędkości wiatrów,
- poziomy wilgotności,
- ruchy oceanów,
- zmiany albedo…
Dla każdej komórki siatki geograficznej. Miliony danych na każdą godzinę. RAM to bufor, który pozwala tymczasowo „przechować świat” w pamięci, zanim zapisze się go na dysku.
Cechy RAM w HPC:
- bardzo szybka (DDR4/DDR5, HBM – High Bandwidth Memory),
- często z korekcją błędów (ECC),
- fizycznie rozproszona – każdy węzeł ma swoją niezależną pamięć.
3. Dyski i systemy przechowywania – archiwa teraźniejszości
Superkomputer generuje i przetwarza dane w skali petabajtów. Co to znaczy?
- 1 petabajt (PB) = 1 000 000 gigabajtów
- Jeden eksperyment bioinformatyczny może wygenerować dziesiątki TB danych
- Symulacja klimatyczna – setki TB, tylko dla jednego scenariusza
Dlatego systemy przechowywania muszą być:
- szybkie,
- pojemne,
- odporne na awarie,
- gotowe do pracy ciągłej.
Technologie wykorzystywane:
- Dyski SSD NVMe – do operacji o wysokiej częstotliwości I/O.
- Macierze RAID – zapewniające nadmiarowość i bezpieczeństwo.
- Systemy plików równoległych: Lustre, GPFS (IBM Spectrum Scale) – umożliwiające współdzielenie danych między tysiącami węzłów.
Przykład:
W systemie Frontier (Oak Ridge National Laboratory) zastosowano ponad 700 petabajtów pamięci masowej. Tylko rejestracja wyników zajmuje więcej miejsca niż cała zawartość Biblioteki Kongresu USA.
4. Sieć wewnętrzna – nerwowy układ superkomputera
W systemie HPC komunikacja między węzłami ma znaczenie krytyczne. W typowym środowisku użytkownika – np. w firmie czy domu – opóźnienie rzędu kilkudziesięciu milisekund może być niezauważalne. W superkomputerze – każda mikrosekunda się liczy.
Dlaczego? Bo przetwarzanie równoległe wymaga ciągłego przekazywania danych między węzłami. Jeśli jeden węzeł czeka na wynik z drugiego, to całe zadanie zwalnia. Dlatego stosuje się architektury sieciowe klasy „high-performance interconnects”, które zapewniają:
- bardzo niskie opóźnienia transmisji (rzędu mikrosekund),
- wysoką przepustowość (setki gigabitów na sekundę),
- topologie sieciowe zoptymalizowane pod HPC, takie jak fat-tree, dragonfly czy torus.
InfiniBand to najczęściej stosowana technologia – dzięki deterministycznemu routingowi i bezstratnemu przesyłowi danych. Ale pojawiają się też rozwiązania:
- NVIDIA Quantum (Mellanox) – wykorzystywane m.in. w systemach AI,
- Intel Omni-Path Architecture (OPA) – zaprojektowane specjalnie do zastosowań naukowych.
Dla porównania: superkomputer Fugaku w Japonii osiągał przepustowość komunikacji między węzłami rzędu 158 Tb/s. To jakby przesyłać całą bibliotekę Netflixa – w 0,05 sekundy – między węzłami jednego systemu.
5. Chłodzenie – termiczna architektura przyszłości
Energia to nie tylko obliczenia – to także ciepło. I to w skali przemysłowej. Superkomputer pracujący na pełnej mocy generuje setki kilowatów, a nawet megawaty ciepła. Utrzymanie go w bezpiecznym zakresie temperatur to osobna dziedzina inżynierii.
Główne technologie chłodzenia:
- Chłodzenie cieczą (liquid cooling) – układy cieczy chłodzącej przepływają przez bloki termiczne umieszczone bezpośrednio na procesorach i GPU. To znacznie efektywniejsze niż powietrze.
- Chłodzenie zanurzeniowe (immersion cooling) – całe komponenty (płyty główne, RAM, CPU) zanurza się w specjalnych, nieprzewodzących cieczach (np. olejach silikonowych, fluorowanych). Taki system eliminuje wentylatory, hałas i stratę energii przez tarcie powietrza.
- Chłodzenie hybrydowe – łączące systemy klasyczne (np. klimatyzacja precyzyjna) z cieczą – stosowane m.in. w polskim superkomputerze Athena w Cyfronecie AGH.
Wyzwania:
- Efektywność energetyczna (PUE – Power Usage Effectiveness) – optymalne centra HPC mają PUE < 1.1. To znaczy: na 1 W energii obliczeniowej przypada tylko 0.1 W na chłodzenie.
- Recykling ciepła – nowoczesne ośrodki (np. w Skandynawii) odzyskują ciepło z superkomputerów do ogrzewania budynków.
- Zrównoważony rozwój – kluczowy temat w dobie rosnących kosztów energetycznych i wpływu na środowisko.
OPROGRAMOWANIE I LOGIKA OPERACYJNA SUPERKOMPUTERA
Superkomputer to nie tylko sprzęt. To również cały ekosystem oprogramowania, który umożliwia wykorzystanie tej mocy. Bez niego masz tysiące procesorów, które nie wiedzą, co robić. To jak orkiestra bez partytury.
1. System operacyjny – serce ukryte za warstwą sprzętu
Superkomputery nie mają pulpitu, ikon, ani przeglądarki. Nie są tworzone do przeglądania Internetu, ale do pracy na granicy możliwości technologicznych. Ich system operacyjny musi spełniać trzy warunki:
- Stabilność: system działa bez przerwy, przez tygodnie lub miesiące – jak elektrownia.
- Minimalizm: im mniej zbędnych usług, tym mniejsze opóźnienia, większa przewidywalność.
- Skalowalność: system zarządza tysiącami węzłów i milionami wątków naraz.
Najczęściej używanym systemem jest Linux, który w świecie HPC stanowi ponad 90% wszystkich instalacji. Używa się jego zmodyfikowanych dystrybucji, takich jak:
- SUSE Linux Enterprise Server (SLES) – zaawansowany system o wysokiej niezawodności,
- CentOS (wcześniej), dziś Rocky Linux lub AlmaLinux – darmowe klony RedHata z pełnym wsparciem dla HPC,
- Cray Linux Environment (dla superkomputerów HPE Cray) – system specjalistyczny, łączący Linux z narzędziami HPC.
Ważne są też rozszerzenia: zarządzanie pamięcią NUMA, sieci wielostrumieniowe, kontrola temperatury i obciążenia.
2. Języki programowania – narzędzia dla architektów przyszłości
Kod uruchamiany na superkomputerach nie może być „ładny” – musi być szybki, efektywny i ekstremalnie zoptymalizowany. Języki używane w HPC to nie wybór estetyczny, ale funkcjonalny.
Najważniejsze języki:
- Fortran – król obliczeń numerycznych. Używany od lat 50., ale wciąż rozwijany. Idealny do dużych, statycznych symulacji, np. modeli klimatycznych (E3SM).
- C / C++ – szybkość, kontrola nad pamięcią, wsparcie dla biblioteki MPI, możliwość optymalizacji pod konkretne platformy CPU/GPU.
- Python – uniwersalny, szybki do prototypowania, wykorzystywany w AI/ML (TensorFlow, PyTorch). Z bibliotekami NumPy, Dask, mpi4py może obsługiwać równoległe obliczenia – choć nie tak szybko jak C++.
- CUDA (NVIDIA), HIP (AMD), OpenCL – języki programowania GPU, które umożliwiają tworzenie własnych kerneli (obliczeniowych funkcji GPU).
To nie tylko wybór języka, ale także styl kodowania: zarządzanie pamięcią, unikanie kopiowania danych, minimalizacja synchronizacji – każdy szczegół ma wpływ na czas wykonania.
3. Biblioteki i frameworki – fundamenty wydajności
Bez specjalistycznych bibliotek programista HPC byłby jak inżynier budujący wieżowiec bez dźwigu. Biblioteki to narzędzia, które pozwalają wykonać miliony operacji… bez pisania ich od zera.
Najważniejsze biblioteki:
- MPI (Message Passing Interface): podstawa obliczeń równoległych. Każdy węzeł pracuje na swojej kopii danych i komunikuje się z innymi – jak zespół naukowców przekazujących sobie wyniki doświadczeń.
- OpenMP: do współpracy między wątkami w obrębie jednego węzła – np. podział przeliczeń matryc między rdzeniami CPU.
- CUDA (NVIDIA), ROCm (AMD): pozwalają pisać programy uruchamiane bezpośrednio na GPU – kluczowe dla uczenia maszynowego, bioinformatyki, przetwarzania obrazów.
- HDF5 / NetCDF: formaty plików zaprojektowane specjalnie do przechowywania bardzo dużych zbiorów danych – np. siatki klimatyczne, dane genetyczne, dane meteorologiczne.
- ScaLAPACK, PETSc, Trilinos: biblioteki numeryczne do rozwiązywania równań różniczkowych, problemów macierzowych i algebry liniowej – w skali rozproszonej.
To nie tylko narzędzia – to cała infrastruktura intelektualna stworzona przez naukowców dla naukowców.
4. Harmonogramowanie i zarządzanie zadaniami – logika pod maską
Superkomputer to nie prywatna maszyna. To wspólna przestrzeń, z której korzysta setki, a czasem tysiące naukowców. Nie każdy może uruchomić swój kod „od razu”. Musi go zgłosić do systemu kolejkowego – tzw. batch system.
Jak to działa?
- Użytkownik przygotowuje job script – plik z instrukcjami: ile węzłów, ile czasu, ile pamięci.
- Zgłasza zadanie do systemu zarządzania (Slurm, PBS, LSF, HTCondor).
- System analizuje kolejkę zadań, zasoby dostępne i priorytety – i przydziela czas na uruchomienie.
Przykład:
Badacz zleca analizę dynamiki białka. Potrzebuje 256 rdzeni i 1 TB RAM na 6 godzin. System wpisuje go do kolejki i uruchamia kod, gdy zasoby są dostępne. Jeśli w tym czasie inny użytkownik kończy zadanie – jego zasoby są „zwalniane” i przypisywane kolejnym jobom.
To bardzo złożony system – ale bez niego panowałby chaos. Harmonogram to mózg operacyjny, który decyduje o tym, kto, co i kiedy uruchamia – przy maksymalnym wykorzystaniu mocy.
JAK DZIAŁA SUPERKOMPUTER W PRAKTYCE – PRZEPŁYW DANYCH I SCENARIUSZE
Opis technologii to jedno, ale zobaczmy, jak wygląda realna praca superkomputera – od zgłoszenia zadania po analizę wyników. To proces złożony, ale precyzyjny jak orkiestra symfoniczna.
1. Zgłoszenie zadania – jak użytkownik komunikuje się z systemem
W świecie HPC użytkownik nie „otwiera programu”. Tutaj interakcja z superkomputerem zaczyna się od napisania skryptu zlecenia (tzw. job script). To plik tekstowy – najczęściej w Bashu – który zawiera wszystkie informacje niezbędne do uruchomienia obliczeń.
Co zawiera taki skrypt?
- Informacje o zasobach: np. 512 rdzeni, 1 TB RAM, 12 godzin czasu.
- Moduły systemowe: np. module load intel albo module load cuda.
- Polecenie uruchamiające kod: np. mpirun ./symulacja_klimatu.exe
- Ścieżki do danych wejściowych: np. plików startowych lub parametrów.
- Lokalizację wyników: gdzie mają zostać zapisane dane wyjściowe.
Przykład:
Badacz klimatologii przygotowuje symulację skutków topnienia lodowców w Arktyce. Skrypt opisuje:
- 1024 rdzenie przez 8 godzin,
- model matematyczny w kodzie Fortran,
- dane wejściowe z systemów satelitarnych,
- wyjście: mapa wzrostu poziomu mórz do 2100 roku.
Taki skrypt zgłasza się do systemu batchowego – nie uruchamia się od razu, ale trafia do kolejki zadań.
2. Harmonogram i alokacja zasobów – serce systemu operacyjnego HPC
Superkomputer jest zasobem współdzielonym. Działa na zasadzie współużytkowania – jak port lotniczy. Nie można „przylecieć” bez zgłoszenia i slotu. Harmonogram to system, który decyduje:
- kiedy,
- kto,
- na jakich zasobach,
- z jakim priorytetem
– uruchomi swój kod.
Systemy zarządzania zadaniami:
- Slurm (Simple Linux Utility for Resource Management) – najpopularniejszy dziś menedżer batchowy.
- PBS (Portable Batch System) – klasyczny, szeroko stosowany.
- LSF (Load Sharing Facility, IBM) – zaawansowany dla przemysłu.
- HTCondor – dla obliczeń masowo rozproszonych.
Algorytm działania:
- Zadanie trafia do kolejki.
- System analizuje dostępność: ile węzłów jest wolnych, jaki jest priorytet użytkownika (np. projekt rządowy, grant, test).
- Gdy dostępne są zasoby – system uruchamia skrypt.
Można to porównać do centrum dowodzenia lotniska. Każdy kod jest jak samolot: ma slot czasowy, przydział zasobów, terminal i limit czasu. Wszystko musi się zgadzać – bo każdy konflikt generuje opóźnienia i marnowanie mocy.
3. Rozdzielenie danych – magia przetwarzania równoległego
Gdy zadanie startuje, dane są dzielone na fragmenty, które trafiają do tysięcy procesorów rozproszonych w całym systemie. Każdy węzeł przetwarza tylko swoją „część świata”. To kwintesencja równoległości.
Przykład: Model klimatyczny E3SM
Załóżmy, że chcemy zasymulować klimat planety w latach 2025–2125 z dokładnością do każdego dnia, z uwzględnieniem:
- emisji CO₂,
- pokrywy chmur,
- albedo,
- parowania,
- prądów morskich.
Model dzieli kulę ziemską na siatkę – np. 1°x1° (360×180 = 64 800 punktów). Każdy punkt reprezentuje „komórkę” atmosfery i oceanu.
System:
- przypisuje każdemu węzłowi grupę punktów,
- każdy przelicza dane pogodowe dla swojego obszaru,
- wymienia dane z sąsiadami – np. informacje o prądach czy ciepłach.
Technologie:
- MPI (Message Passing Interface): umożliwia każdemu węzłowi komunikowanie się z innymi – jak telefon dla komputerów.
- OpenMP: optymalizuje przetwarzanie wewnątrz danego węzła, między jego rdzeniami.
Dzięki temu cały glob jest symulowany jednocześnie – z godzinową rozdzielczością, dla setek lat.
4. Rejestrowanie wyników – kiedy liczby stają się zbiorem danych
Gdy kod zakończy swoje obliczenia, efekt nie przypomina jeszcze niczego zrozumiałego dla człowieka. To surowe dane – ogromne wolumeny liczb, które trzeba najpierw zapisać, zanim będzie można je zinterpretować.
Jak wyglądają wyniki?
- Gigabajty do petabajtów danych numerycznych,
- Setki tysięcy plików wynikowych – każdy zawierający konkretne zmienne (np. temperatura, wilgotność, prędkość cząsteczek),
- Format specjalistyczny – np. HDF5 (Hierarchical Data Format), NetCDF (Network Common Data Form), zaprojektowane z myślą o danych wielowymiarowych.
Jak się to zapisuje?
- Każdy węzeł zapisuje swoje dane lokalnie lub do wspólnego systemu plików.
- Dane są zwykle zorganizowane w drzewiastych strukturach – z metadanymi, ułatwiającymi późniejszą analizę.
- Stosuje się tzw. parallel I/O – czyli równoległe zapisywanie z wielu węzłów jednocześnie, by nie tracić czasu.
Skala?
W jednym tylko zadaniu badawczym dane wyjściowe mogą ważyć:
- 500 GB – w analizie bioinformatycznej,
- 10 TB – w symulacji molekularnej,
- 100 TB – w pełnej symulacji klimatycznej Ziemi,
- 1 PB+ – w analizie wielkoskalowych obrazów medycznych lub danych astronomicznych.
5. Postprocessing – zamiana danych w wiedzę
Zapisane dane są bezużyteczne, dopóki nie zostaną zinterpretowane. To etap postprocessingu – czyli przetwarzania wyników obliczeń w użyteczne formy analizy i prezentacji.
Co obejmuje postprocessing?
- Agregacja danych: łączenie plików wynikowych w jeden, spójny zestaw.
- Analiza statystyczna: np. liczenie średnich, wariancji, anomalii.
- Redukcja wymiarów: przekształcanie danych z 4D/5D do form zrozumiałych (np. 2D wykresy).
- Wizualizacja: mapy cieplne, animacje, modele 3D, interaktywne pulpity.
- Uczenie maszynowe: modele AI analizujące dane wyjściowe w poszukiwaniu wzorców, predykcji, anomalii.
Gdzie się to odbywa?
Często postprocessing nie odbywa się już na tym samym superkomputerze. Dane są:
- pobierane na lokalne klastry,
- przenoszone do chmur (np. AWS, Azure),
- przetwarzane w mniejszych centrach danych.
Wielu badaczy przygotowuje specjalne skrypty Pythona, R lub MATLAB-a, które automatyzują interpretację wyników i generowanie wykresów.
6. Czas – najważniejszy zasób obliczeniowy
Moc obliczeniowa superkomputera jest mierzona nie tylko w FLOPS-ach. Najcenniejszą walutą jest czas.
Co to znaczy?
- Model klimatyczny, który na domowym komputerze trwałby 10 lat,
- Na superkomputerze zajmuje 2–3 godziny.
- Symulacja interakcji białka z lekiem, która na desktopie wymagałaby tygodni,
- Tu zajmuje minuty.
Dlaczego to ważne?
- Można symulować wiele scenariuszy równolegle.
- Można wykonać analizę błędu i niepewności – coś, co wcześniej było zbyt czasochłonne.
- Można błyskawicznie reagować – np. aktualizować model epidemiologiczny w czasie rzeczywistym.
W dobie pandemii COVID-19 czy zmian klimatycznych – prędkość nie jest luksusem. Jest warunkiem przetrwania. Superkomputery nie tylko przyspieszają naukę – one zmieniają sposób, w jaki ją prowadzimy.
NAJPOTĘŻNIEJSZE SUPERKOMPUTERY ŚWIATA – TOP500, LIDERZY, LICZBY
Ranking TOP500 – kto jest na szczycie?
Ranking TOP500 to publikowana dwa razy do roku lista 500 najszybszych superkomputerów na świecie. Mierzy się je w testach LINPACK, które pokazują maksymalną możliwą wydajność maszyny przy rozwiązywaniu układów równań liniowych – podstawy niemal każdej symulacji naukowej.
Stan na listopad 2024:
- El Capitan (USA) – 1,742 eksaFLOPS
Centrum: Lawrence Livermore National Laboratory
Zastosowania: symulacje broni jądrowej, bezpieczeństwo narodowe, modele klimatyczne.
Architektura: procesory AMD Instinct + CPU AMD EPYC + HPE Cray. - Frontier (USA) – 1,102 eksaFLOPS
Centrum: Oak Ridge National Laboratory
Pierwszy superkomputer eksaskalowy w historii. Wykorzystywany do AI, bioinformatyki, fizyki cząstek. - Aurora (USA) – 1,012 eksaFLOPS
Centrum: Argonne National Laboratory
Architektura hybrydowa z kartami Intel Ponte Vecchio. System zaprojektowany z myślą o AI i obliczeniach kwantowych. - Fugaku (Japonia) – 442 petaFLOPS
Centrum: RIKEN, Kobe
Stworzony przez Fujitsu, używany w badaniach COVID-19, symulacjach tsunami, modelach sejsmicznych i genomice. - LUMI (Finlandia) – 379 petaFLOPS
Centrum: CSC – IT Center for Science
Jeden z najpotężniejszych systemów w Europie. Napędzany kartami AMD, współtworzony przez EuroHPC Joint Undertaking.
Athena – polski superkomputer w TOP500
Polska również jest reprezentowana w tym globalnym wyścigu.
Athena – superkomputer z Akademickiego Centrum Komputerowego Cyfronet AGH w Krakowie – znalazł się na:
- 155. miejscu w rankingu TOP500 (2024),
- z wydajnością 5,05 petaFLOPS.
Szczegóły:
- Procesory: AMD EPYC
- Karty GPU: NVIDIA A100
- System chłodzenia: hybrydowy (powietrze + ciecz)
- Sieć: InfiniBand HDR
- Zastosowania: chemia kwantowa, bioinformatyka, inżynieria materiałowa, fizyka jądrowa
Athena to część większej infrastruktury PLGrid, czyli krajowej sieci komputerów wysokiej wydajności dla nauki.
Co daje status „najpotężniejszego”?
- Dostęp do prestiżowych grantów i projektów UE/USA/Japonii
- Możliwość rozwoju własnego software’u HPC
- Tworzenie lokalnych centrów kompetencji i inkubatorów AI
- Autonomia technologiczna w krytycznych dziedzinach (medycyna, klimat, energia, cyberbezpieczeństwo)
Bycie w TOP500 to nie tylko marketing. To realna władza nad tempem badań i wdrażaniem przełomowych technologii.
WYZWANIA WSPÓŁCZESNYCH SUPERKOMPUTERÓW – GRANICE MOCY, KOSZTY, ZŁOŻONOŚĆ
Mimo imponujących osiągnięć, rozwój superkomputerów nie jest prostą linią wzrostu. Każdy wzrost wydajności to także lawinowy wzrost kosztów, zapotrzebowania energetycznego i złożoności architektonicznej.
1. Zużycie energii – granice mocy, granice planety
Superkomputer to fabryka liczb – ale fabryka, która zużywa tyle prądu co całe osiedla. Frontier (USA) potrzebuje ~21 MW energii. Dla porównania: cała kopalnia miedzi o dużej wydajności zużywa 24 MW.
Co się dzieje z tą energią?
- Około 50–60% idzie na obliczenia (CPU, GPU, RAM),
- Reszta – na chłodzenie, zasilacze, sieci wewnętrzne, wentylację, redundancję.
Dlaczego to problem?
- Koszty: Frontier kosztuje ~40 mln USD rocznie tylko za prąd.
- Skala: do 2030 r. same centra AI i HPC mogą potrzebować >500 TWh rocznie – więcej niż zużywa całe Francja.
- Zielona presja: firmy i rządy są naciskane, by przenieść moc HPC do data center zasilanych OZE.
Rozwiązania:
- Wybór lokalizacji blisko hydroelektrowni, elektrowni geotermalnych (Islandia, Norwegia),
- Projektowanie systemów o wysokim PUE (<1.1),
- Inteligentne zarządzanie mocą: dynamiczne wyłączanie węzłów, podział obciążenia na porę dnia.
2. Chłodzenie – fizyczne limity, które trzeba przeskoczyć
Tradycyjne chłodzenie powietrzem osiąga granice skuteczności – przy gęstości mocy >50 kW/rack zaczyna brakować miejsca i możliwości.
Rodzaje chłodzenia:
- Chłodzenie cieczą (direct-to-chip): rury z glikolem/wodą dejonizowaną chłodzą bezpośrednio CPU i GPU,
- Chłodzenie zanurzeniowe (immersion): całe komponenty (np. płyty główne) zanurza się w płynie nieprzewodzącym (np. Fluorinert, Novec).
Przykłady:
- Fugaku (Japonia): ponad 150 000 węzłów chłodzonych cieczą z odzyskiem ciepła.
- Meta (Facebook): testy zanurzeniowe w chłodziwie single-phase.
- Athena (Polska): chłodzenie hybrydowe: ciecz + klimatyzacja precyzyjna.
Wyzwania:
- Koszt instalacji chłodzenia cieczą > 20% całego kosztu superkomputera,
- Potrzeba regularnego serwisu, demineralizacji, monitorowania ciśnienia,
- Ryzyko wycieków i potrzeba pełnej redundancji chłodzenia.
3. Koszty budowy i utrzymania – pieniądz, który nie liczy się w milionach
Budowa superkomputera klasy eksaskalowej to:
- inwestycja od 400 mln do nawet 1,2 miliarda dolarów,
- setki ludzi zaangażowanych w projekt, instalację, optymalizację,
- budowa całej infrastruktury: chłodzenia, zasilania, sieci, bezpieczeństwa fizycznego.
Przykład:
- El Capitan (USA): koszt: ~600 mln USD (sprzęt, instalacja, integracja),
- Roczny koszt utrzymania (energia, personel, aktualizacje): ~50–80 mln USD.
Dlaczego to trudne?
- Mało krajów i instytucji może sobie pozwolić na taką inwestycję.
- Potrzeba ogromnej wiedzy technicznej i logistycznej.
- Zmiany technologii (np. nowa generacja GPU) mogą sprawić, że sprzęt się zestarzeje zanim zostanie uruchomiony.
4. Złożoność oprogramowania – sprzęt to tylko połowa sukcesu
Największy błąd myślenia o superkomputerach? Że „wystarczy wrzucić kod i on się obliczy szybciej”.
Nie. Kod musi być:
- ręcznie rozpisany na równoległe komponenty,
- dostosowany do architektury sprzętowej (CPU, GPU, pamięć),
- zoptymalizowany pod konkretne systemy plików, biblioteki, sieć.
Problemy:
- Tylko 5–10% kodów naukowych na świecie skaluje się efektywnie powyżej 10 000 rdzeni.
- Większość kodów AI/ML traci 80% wydajności bez optymalizacji na GPU.
- Brakuje programistów HPC – specjaliści z MPI + CUDA są rzadsi niż programiści AI.
Przykład:
Kod do analizy sekwencji RNA w projekcie Exscalate4Cov przyspieszono 50x przez:
- przepisanie go z Pythona na C++,
- rozdzielenie na zadania GPU,
- optymalizację zapisu wyników z NetCDF na HDF5.
- PRZYSZŁOŚĆ SUPERKOMPUTERÓW – ZETA-SKALA, KWANTY, AI I DEMOKRACJA MOCY
- Rozwój superkomputerów nie zwalnia. Przeciwnie – wchodzimy w nową epokę: zeta-skali, systemów hybrydowych (HPC + AI + kwanty) i rosnącej dostępności mocy obliczeniowej dla całych społeczeństw.
1. Zeta-skala – nadludzka moc obliczeniowa
Zeta-skala to następny poziom – 10²¹ operacji zmiennoprzecinkowych na sekundę. To nie tylko liczba. To przesunięcie granicy, która dzieli symulację od rzeczywistości. Wydajność zetaFLOPS pozwoli nam obliczyć to, co dziś wymaga uproszczeń, estymacji, modeli przybliżonych.
Co umożliwi zeta-skala?
- Modelowanie całego ludzkiego mózgu z poziomu synapsy, w czasie rzeczywistym – co może zrewolucjonizować neurologię, psychiatrię i AI.
- Predykcja klimatu na poziomie miejskim, z dokładnością do pojedynczych kilometrów kwadratowych, z analizą interakcji ocean-atmosfera-urbanizacja.
- Inżynieria molekularna: projektowanie leków i materiałów nie przez „screening”, ale przez pełne, kwantowe modelowanie każdej interakcji.
Co to oznacza w praktyce?
Wyobraź sobie, że zamiast testować leki w laboratorium, jesteś w stanie zasymulować reakcję 10 milionów organizmów na 10 tysięcy molekuł w jednej dobie. Albo zamiast szacować zmiany klimatu na kontynentach – liczysz konkretne scenariusze dla Twojego miasta.
Liderzy wyścigu:
- Japonia (RIKEN + Fujitsu): planuje osiągnięcie zeta-skali do 2030 roku – następca Fugaku ma być 1000x szybszy.
- USA (DOE, Intel, NVIDIA, HPE): inwestycje publiczne i prywatne w program PathForward 2.0, z budżetem >2 miliardy USD.
- Chiny: oficjalnie milczą, ale wg niezależnych analiz są w fazie testów „pre-zeta” już od 2023 roku.
2. Integracja z AI i obliczeniami kwantowymi – systemy hybrydowe nowej ery
Superkomputer przyszłości nie będzie wyłącznie klasycznym zestawem CPU i GPU. Będzie systemem hybrydowym, który łączy moc trzech światów:
- HPC (High-Performance Computing) – precyzyjne, deterministyczne liczenie na dużą skalę.
- AI (Artificial Intelligence) – analiza, adaptacja, optymalizacja wyników.
- QC (Quantum Computing) – rozwiązywanie problemów nierozwiązywalnych klasycznie, takich jak symulacje splątania, rozkłady probabilistyczne, szybkie faktoryzacje.
Jak to wygląda w praktyce?
- HPC przelicza klasyczne dane (np. modele klimatyczne, mechanikę kwantową),
- AI analizuje dane wynikowe, wykrywa wzorce, proponuje optymalizacje,
- komputer kwantowy dostaje podproblem (np. ustalenie najbardziej prawdopodobnego stanu energetycznego białka),
- wynik wraca do AI, a potem do HPC do dalszych symulacji.
Przykłady realnych inicjatyw:
- NVIDIA i Quantum Machines (2024): budowa zintegrowanej platformy AI + GPU + QPU z dynamiczną alokacją zadań.
- Argonne National Laboratory: eksperymenty z łączeniem układów klasycznych i kwantowych w pojedynczym węźle.
- IBM Quantum System Two: testy infrastruktury do podłączania QPU do zewnętrznych superklastrów HPC.
Co to oznacza?
Nowe typy badań. Możliwość symulowania systemów nieliniowych, chaotycznych, złożonych jak ekosystemy, gospodarki, całe organizmy żywe. Nie tylko z precyzją, ale z uczeniem się systemu w czasie rzeczywistym.
PODSUMOWANIE – SUPERKOMPUTERY: GRANICA, KTÓRĄ PRZEKRACZAMY
Superkomputery to nie tylko najszybsze maszyny świata. To cywilizacyjne narzędzia zmiany. Ich moc pozwala nam nie tylko przewidywać przyszłość, ale też kształtować ją świadomie – w medycynie, klimacie, biologii, fizyce, sztucznej inteligencji.
To, co kiedyś było domeną wyobraźni science fiction – dziś jest liczone w petabajtach danych, teraflopach obliczeń i godzinach symulacji.
Przeszliśmy drogę od kalkulatora do cyfrowego wszechświata. I nadal idziemy dalej.
Ale ta droga ma swoje koszty. Energię, której zużycie rośnie szybciej niż rozdzielczość modeli. Kod, który trzeba pisać z zegarmistrzowską precyzją. Infrastruktury, które buduje się latami, a starzeją się w ciągu miesięcy.
A jednak – w tym wszystkim jest sens.
Bo superkomputery dają nam coś, czego wcześniej nie mieliśmy: możliwość symulowania przyszłości i testowania alternatyw, zanim będzie za późno.
To cyfrowe laboratoria decyzji.
To nowa nauka: nie oparta na obserwacji – ale na przeliczeniu wszystkiego, co tylko możliwe.
Dlatego pytanie nie brzmi już: „czy warto rozwijać superkomputery?”
Pytanie brzmi:
„czy jako ludzkość potrafimy mądrze wykorzystać tę moc?”