Lygiagrečiųjų ir paskirstytųjų skaičiavimų infrastruktūros kūrimas – tai viena iš naujausių sparčiai besirutuliojančių technologijų. Jos esmė – turimų kompiuterinių išteklių sujungimas į vieną bendrą sistemą. Ši technologija žavi tuo, kad sukuriamas galingas superkompiuteris, kurio dalys geografiškai yra toli viena nuo kitos, o kompiuteriai bendrauja internetu.
Autoriai:
Algimantas Juozapavičius (VU matematikos ir informatikos fakultetas);
Saulius Lapienis (BGM);
Jelena Tamulienė (VU Teorinės fizikos ir astronomijos institutas).
– Richard Hamming –
Pastaraisiais metais nanoelektronika, mobiliojo ryšio komunikacijos, plačiajuostės technologijos išlieka prioritetinėmis mokslo kryptimis. Ypatingas dėmesys yra skiriamas molekulinei ir kvantinei nanotechnologijai – molekulinių prietaisų modeliavimui, konstravimui, gamybai ir kvantinių kompiuterių kūrimui. Tačiau taikant esamas technologijas nanoprietaisų modeliavimas ir konstravimas yra pakankamai sudėtingas ir brangus procesas, kuris žymiai supaprastėja, kai yra atliekami kvantinės mechanikos teoriniai tyrimai.
Šiandien teorinis modeliavimas yra vienas iš pigiausių ir paprasčiausių būdų įvairiausių nanoprietaisų plačiam diapazonui ištirti; atrinkti tai, kas yra tikimiausia (tai, kas bus dažniausia aptinkama) ir labiausiai tiktų gaminti pramoniniu būdu, ištirti įvairias fizines ir chemines modeliuojamų medžiagų savybes. Taigi modeliuoti ir išrasti molekulinius prietaisus pramoninei gamybai galima kompiuteriu – nanotechnologijos raida yra neatsiejamai susijusi su kompiuterinės technikos plėtra.
Kita vertus, tobulinimas esamos kompiuterinės technikos priklauso nuo to, ar bus surastas būdas gaminti mažesnius ir, dar svarbiau, tikslesnius prietaisus. Tikimasi, kad ateityje puslaidininkinius prietaisus pakeis organiniai junginiai. Reikia pažymėti, kad mokslinėse laboratorijose jau yra sukurti molekuliniai loginiai prietaisai. Kalifornijos universiteto ir HP laboratorijos mokslininkai užpatentavo technologiją, kuria galima pagaminti kompleksinį (atliekantį kelias operacijas) loginį nanodydžio prietaisą. Kita vertus, turint nanoprietaisus atsiras galimybė tirti tokias medžiagų savybes, kurių šiuo metu turimomis priemonėmis ir technologijomis tyrinėti neįmanoma.
Verta pažymėti, kad molekulinių prietaisų, skirtų visuomenei, atsiradimas bus reikšmingas postūmis jos raidai – kitos pramonės šakos taip pat turės pelno naudodamos labai tikslius, bet pigius gamybos procesus.
Natūralu, kad jau šiandien, modeliuojant įvairių sistemų analogus, galima atsakyti į daugelį klausimų: kaip atrodys realios sistemos, kaip jos veiks ir kaip, remiantis turima patirtimi, bus kuriamos. Tiriama ir tai, ar turimų fizikos, chemijos ir biologijos žinių pakanka stebimiems reiškiniams paaiškinti.
Šiuo metu nanoprietaisai ir nanotechnologijos modeliuojamos pasitelkus atomas-atomas sąveikas ir ab initio metodus, panaudojant įvairius kvantinės mechanikos programų paketus. Asmeniniais kompiuteriais yra tiriamos sistemos, sudarytos iš tūkstančių atomų, o galingais superkompiuteriais – sistemos iš šimtų tūkstančių ir daugiau atomų. Tačiau pasirinktos sistemos dydis visgi priklauso nuo tyrimui pasirinkto artinio, pavyzdžiui, plačiai naudojamu Gaussian programų paketu galima tirti darinius sudarytus iš 20000 atomų, tačiau didžiausias s ir p tipo atominių orbitalių skaičius negali būti didesnis nei 60000, o d tipo – 20000 ir t. t.
Pateikti skaičiai įspūdingi! Tačiau tie, kurie atlieka kvantinės mechanikos tyrimus, žino, kad minėti apribojimai labai greit pasiekiami: benzeno molekulės (sudaro šeši anglies ir šeši vandenilio atomai) tyrimams atlikti viename iš mažiausių bazės artinių reikia trisdešimt šešių atominių orbitalių, vidutinio didumo bazės artinyje – devyniasdešimt ir t. t. Taigi, kuo tiksliau norima ištirti molekulinius darinius, tuo galingesnių kompiuterių reikia. Svarbi šiuo atveju yra turimų kompiuterių greitaveika – patikimą rezultatą norima gauti kiek įmanoma greičiau, kad galima būtų sėkmingai konkuruoti nanotechnologijų srityje, pavyzdžiui, vieno iš fulereno C84 izomero optinio spektro skaičiavimas vienu šiuo metu pripažintu tiksliausiu metodu Nyderlandų superkompiuteriu truko 3 paras 19 valandų.
Kas gi daroma, kad skaičiavimų tikslumas ir sparta padidėtų? Tai naujų procesorių sukūrimas ir naujų technologijų diegimas. Šiuo metu superkompiuteriuose diegiami naujos kartos daugiabranduoliai procesoriai. INTEL, AMD kompanijos rinkai teikia dvibranduolius procesorius, o SUN – aštuoniabranduolius procesorius. Remiantis TOP500 duomenimis, per 300 pasaulio superkompiuterių centrų iš 500 turi INTEL procesorius, o 81 iš jų – 64 bitų INTEL® Xeon™ procesorius. Europos mokslinėse institucijose ir specializuotuose skaičiavimo centruose dažniausiai aptinkami INTEL architektūros procesoriai, pradedama plačiau diegti „AMD Opteron“ procesorius (1 pav.).
1 pav. Europos mokslinėse institucijose ir specializuotuose skaičiavimo centruose naudojamų procesorių skaičius. Pastaba: SGI kompanija naudoja tik „INTEL Itanium2“ procesorius.
Kitas kompiuterinių išteklių didinimo būdas – lygiagrečiųjų ir paskirstytųjų skaičiavimų infrastruktūros kūrimas (angl. Grid). Tai viena iš naujausių sparčiai besirutuliojančių technologijų. Jos esmė – turimų kompiuterinių išteklių sujungimas į vieną bendrą sistemą. Ši technologija žavi tuo, kad sukuriamas galingas superkompiuteris, kurio dalys geografiškai yra toli viena nuo kitos, o kompiuteriai bendrauja internetu – sukuriamas virtualus kompiuterinis telkinys telekomunikacinėje infrastruktūroje. Šiuo atveju yra imami tie kompiuteriniai ištekliai, kurių realus jų savininkas nenaudoja. Tokiu būdu turima kompiuterinė technika ne tik yra maksimaliai panaudojama, bet ir praplečiamos jos galimybės – padidėja kompiuterių atminties ištekliai (2 pav.).
2 pav. Mokslininkų bendradarbiavimas panaudojant Grid technologijas
Šiuo metu jau yra numatyta Grid technologijas taikyti didelių energijų fizikoje. Įvairių mokslinių laboratorijų mokslininkai turės galimybę gauti CERN‘e atliekamo eksperimento duomenis. Įdiegus Grid technologijas medicinoje ir sveikatos apsaugoje, atsiras galimybė virtualiai stebėti unikalias operacijas, atlikti nuotolinę diagnostiką, o bioinformatikoje – žmonių genomo studijas, suprasti genetinių ligų priežastis ir dar daugelį kitų sričių tokių kaip nanotechnologijos, inžinerija, gamtiniai ištekliai ir aplinka.
Natūralu, kad kyla klausimas, kodėl Grid technologijos yra būtinos šiuolaikinio mokslo plėtrai ir pažangai. Visų pirma, ši nauja technologija skatina įvairių sričių mokslininkų bendradarbiavimą: bendri ne tik ištekliai, bet ir tyrimų duomenys, rezultatai, įrenginiai, duomenų saugyklos ir t. t.(2 pav.)
Šios naujos Grid technologijos diegiamos ir Lietuvoje – vykdomi LitGrid ir BalticGrid projektai, kurių tikslas – sukurti lygiagrečiųjų ir paskirstytų tinklų infrastruktūrą ir integruoti ją į intensyviai tobulėjančią Europos Sąjungos šalių Grid infrastruktūrą.
Vykdant šiuos projektus, Lietuvos mokslininkams ir specialistams teikiamos žinios apie lygiagrečiąsias ir paskirstytų skaičiavimų tinklus ir jų galimybes. Tai padės mokslininkams pasiekti labiau pažengusių ES šalių lygį ir paskatins juos įsitraukti į Grid technologijų plėtrą.
2005 m. buvo sukurtas ir įdiegtas Grid naudotojų sertifikatas, kad būtų garantuota duomenų ir tyrimų apsauga. Be to, yra parinkta, įsisavinta ir įdiegta Grid valdymo operacinė programinė įranga, projekto partnerių kompiuteriniai telkiniai įtraukti į LitGRID, turimi telkiniai dirba testiniu režimu, t. y. LitGRID yra funkcionalus jų valdymo lygio atžvilgiu, ir t. t.
Jau šiandien kuriamų Grid technologijų aplinkoje yra sprendžiami įvairūs taikomieji uždaviniai: heterogeninių procesų ir sistemų (biologijoje, biochemijoje, optinėje spektroskopijoje, kt.) veikimo mechanizmų algoritmai; kvantinių mechaninių skaičiavimų lygiagretieji ir paskirstytieji algoritmai; kristalų ir kristalinių paviršių modeliavimo lygiagretieji ir paskirstytieji algoritmai; daugiamačių biomedicininių duomenų analizė ir vizualizavimas; laisvųjų ir dvipusių paviršių modeliavimas alternatyviais metodais; birių medžiagų dinamikos modeliavimas; integrinių schemų projektavimo metodų lygiagretieji ir paskirstytieji algoritmai; biologinių makromolekulių analizė ir dariniai, sekų analizė; pseudoatsitiktinių duomenų aibių sudarymo ir analizės lygiagretieji ir paskirstytieji algoritmai. Taigi Grid technologijas galima panaudoti įvairiose srityse. Dar žr.:
