http://www.ras.ru/news/shownews.aspx?id=7f25b480-75cd-4980-853c-699e6cc8537b&print=1
© 2024 Российская академия наук

27 июня 2018 года состоялось очередное заседание Президиума Российской академии наук

27 июня 2018 года

состоялось очередное заседание Президиума Российской академии наук

Председательствует президент РАН академик А.М. Сергеев.

Члены Президиума заслушали сообщение «О мерах по развитию суперкомпьютерных цифровых технологий в Российской Федерации».

Докладчик — академик РАН Борис Николаевич Четверушкин.

(Выступления даются в сокращении)

Академик РАН Б.Н. Четверушкин. В изложении темы хочу оттолкнуться от призыва Александра Михайловича Сергеева к членам Академии давать предложения по тем направлениям, которые окажут существенное влияние на развитие страны в перспективе до 2030 года. Речь пойдет о суперкомпьютерах, которые являются важнейшей частью цифровой экономики, технологий и их роли в развитии Российской Федерации. В своем докладе буду говорить о вычислительном парке в мире; о направлениях использования суперкомпьютеров; о проблемах использования вычислительных систем высокой и сверхвысокой производительности; о возможностях Российской Федерации в этом направлении.

Две или три недели назад специалисты США объявили о введении в строй 200-петафлопной вычислительной системы. Это гибридные вычислительные системы — каждый узел состоит из процессоров Pоwer и графических плат, энергоемкость системы — 15 мегаватт. До этого самая мощная машина была в Китае два года назад — там 125 петафлопс, это пиковая производительность. По всей видимости, 200 — тоже пиковая производительность.

Энергоемкость 15 мегаватт — это вся вычислительная система. Если мы говорим о вычислительном центре с охладительными системами GPS, то энергоемкость надо увеличивать в полтора-два раза.

В Японии в следующем году планируется 300-500 петафлопс. Американцы уже сейчас проектируют систему в 1 экзафплопс (или 1000 петафлопс). И там в настоящее время имеет место тендер на проектирование второй и третьей систем экзафлопсного класса. Это — высший слой.

Следующий слой: в Германии целое созвездие — в Нюрнберге, Штутгарте, Дрездене, Мюнхене — по 5-10 петафлопс. Как заявил директор Штутгартского центра, на следующий год они хотят довести до 25 петафлопс. Мы с ними регулярно собираемся, их руководство приезжает к нам в страну, в апреле проводили встречу в Светлогорске. Было руководство Дрезденского и Штутгартского центров. Что интересно? — Они специализируются: Штутгарт специализируется на космической и автомобильной технике, градостроительстве, экологии, урбанистике. Дрезден — на проблеме bigdata, проблемах принятия решений, оценки рисков и т.д., что сейчас чрезвычайно важно и, может быть, важнее, чем просто некая технология.

В России самая большая система — «Ломоносов», 5 петафлопс, но видно, что это крайне недостаточно, и здесь мы отстаем.

Это занятие недешевое: вычислительный центр в 5 петафлопс на обычных процессорах — 1,3 миллиарда рублей, энергоемкость 1 мегаватт, а на гибридных — 0,5 петафлопс и 300 миллионов рублей и 150-200 киловатт энергоемкости.

Видно, что преимущество гибридов есть, но есть и недостаток — на них трудно писать программы, здесь требуется более высокая квалификация программистов. Но, тем не менее, основная тенденция будет на гибридах — как следствие энергоемкости, цены и т.д.

Почему идут на развитие суперкомпьютеров? Если посмотреть, где используется компьютер и где оказывает весьма положительное влияние, то это, в первую очередь, фундаментальная наука — астрофизика, теория турбулентности, теория горения, квантовая химия, аэрокосмическая индустрия, обтекание и прочность, горение двигателя, термоядерная и традиционная энергетика; в ядерной энергетике — защита нейтрона; теплообмен, экология. Названные задачи могут «поглотить» и сотни экзафлопсов.

В термоядерной энергетике мы вели международный проект для алгоритмов для экзафлопсов — на примере ИТР-реактора. Традиционная энергетика — экология и горение. Расчеты потребляют огромные вычислительные мощности. Добыча, разведка, рациональное использования углеводородного сырья. Если мониторить добычу, заводнение, то, как показывают оценки, за счет расчетов мы на 3-5% можем увеличить выход нефти. Понятно, что цена огромная.

Погода, климат, загрязнение окружающей среды. Кстати, одна из целей самой высокоскоростной американской машины — моделирование погоды и климата, в том числе и локальных катастрофических явлений, которые могут возникать в отдельном населенном пункте, такие задачи требуют огромных вычислительных ресурсов. И у нас в Институте прикладной математики это направление неплохо развивается.

Индустрия больших данных (bigdata) и тесно связанная с ней проблема управления органами государственной власти, партийного управления, прогноз и оценка рисков, прогноз принятия решений — что будет, если принять такое-то решение? Надо пробежать огромную цепочку взаимодействий, а если говорить математически — это граф сверхбольшой размерности. А индустрия больших данных, образно говоря — это нахождение крупицы полезной информации из огромного количества информации, образно говоря — найти иголку в стоге сена.

С суперкомпьютерными технологиями тесно связаны медицина, фармакология и генетика. Опять сошлюсь на большую американскую машину — это генетические исследования с целью помочь в решении проблемы раковых заболеваний. Фармакология — это создание новых лекарств, кстати, эти работы великолепно проводятся в Московском университете.

Сельское хозяйство: тут тоже большое поле применения — генетика в сельском хозяйстве, проблема «умного поля» требует оперативной обработки большого объема информации.

Дистанционное зондирование Земли. Нано- и биотехнология. Создание новых материалов — сотни миллионов частиц взаимодействуют с атомными потенциалами и создаются новые материалы с заданными свойствами.

Приоритетные направления научно-технологического развития — переход к персонифицированной медицине, создание новых лекарственных препаратов — не могут развиваться без суперкомпьютера. Важное направление связано с территорией Российской Федерации: исследование Арктики, Антарктики, транспортно-логистические системы — огромное поле деятельности. Мониторинг околоземного пространства.

Недропользование, особенно с учетом специфики полярных регионов. Например, добыча нефти на оффшорных платформах, которые стоят в море, требует моделирования взаимодействия не только с водой, но со льдами — здесь нужен суперкомпьютер.

Приведу пример: моделирование вертолета на 100 с лишним миллионов узлов предполагает, в частности, моделирование звуковых полей, где надо тонко учесть профиль лопастей, сетку, движущуюся вместе с лопастями, которая позволяет это делать.

В теплообменнике сотни миллионов расчетных точек изоповерхности — строить их не очень просто. Кстати, эту технологию можно применять в оценке залежей полезных ископаемых.

Показываю картинку — как происходит смешение холодного с горячим: это смоделировано суперкомпьютером, такие картинки дают очень много для специалистов-теплофизиков, технологов и позволяют существенно продвинуться в решении задач.

Проблема нефтедобычи: все знают, что по добыче керна определяют свойства пласта, но на керн можно только смотреть, а при разном соотношении воды и нефти, при разных перепадах давления — свойства меняются. Но вы не можете что-либо выяснять экспериментально — керн разрушается и загрязняется. Сейчас есть понятие «цифровой керн»: добываете кусок породы, вы его сканируете, потом через эти поры моделируете течение жидкости — сотни миллионов расчетных точек.

Моделирование транспортных потоков: в Москве сотни тысяч перекрестков, в реальном времени надо учитывать движение автомобилей — проблема также требует суперкомпьютера.

Оборонные исследования я поставил в конце списка, но сейчас они занимают большую часть вычислительных ресурсов: необходимо к определенному сроку выдать конечный результат, решить такую-то проблему.

Помню, на совещании по оборонной политике в Академии наук один наш замечательный конструктор говорил, что надо шире внедрять суперкомпьютерное моделирование: если испытание одного изделия составляет 15 миллиардов рублей, то с применением суперкомпьютерного моделирования мы сократим расходы в два с половиной раза и, соответственно, ускорим решение этой проблемы. Кстати, эта оценка — сокращение затрат и ускорение в два, два с половиной раза — достаточно широко распространена при создании новой техники.

Словом, применение суперкомпьютерных вычислений обеспечит прогресс практически во всех направлениях фундаментальной науки, социальной сферы и народно-хозяйственной деятельности, т.е. является залогом успешного развития России в следующем десятилетии по всем направлениям. Если мы какое-то звено упустим, то пробуксовывать будут все направления.

Что необходимо для успешного развития суперкомпьютерных технологий? Во-первых, нужна высокопроизводительная вычислительная техника и, во-вторых, нужна поддержка со стороны властных структур. Сейчас положение несколько меняется в лучшую сторону. Если пять-семь лет тому назад на высоком уровне (конечно, в частных беседах) говорили — зачем, мол, нужны суперкомпьютеры, то сейчас решение есть — строится некая программа (предыдущего Министерства науки и образования) по развитию суперкомпьютерных технологий, но этого явно недостаточно. Там предусмотрено за 7,5 лет потратить 2,5 млрд. рублей на всю страну. Даже объявляется насыщение к 2019 году. 30 петафлопсных суперкомпьютеров в ведущих центрах, через пять лет — поставить еще где-то 300 петафлопс, но без денег ничего не сделаешь.

В-третьих, наличие квалифицированных кадров — здесь нужны кадры высшей квалификации. Мы много это обсуждали с коллегами из МГУ. Специалисты должны знать и прикладную математику, и системное программирование, и архитектуру вычислительных машин, и даже неплохо разбираться в аспектах теоретической математики.

Вы видели турбулентность — что это, артефакт или реальность? Надо иметь соответствующие математические обоснования и хорошо знать предметную область. Надо учить так, как учили, например, в московском Физтехе в 50-60-70-е годы. Я думаю, что в Московском университете этому уделяется серьезное внимание.

Наконец, четвертый пункт — алгоритмы, математическое обеспечение для систем сверхвысокой производительности. Здесь есть некая интрига, она в том, что даже в научной среде часто говорят: дадим машину в сто раз более мощную, решим задачу в сто раз более сложную. На самом деле, это не так. Задач, которые сейчас используют на один вариант более 0,1 петафлопс, не так много, и происходит это не из лености, а просто алгоритмы не позволяют сделать. Когда независимых вычислителей сотни тысяч или даже миллион — они мешают друг другу. Нужны новые алгоритмы, новые модели, которые учитывают эту специфику.

Особенно остро вопрос сейчас стоит для систем с гибридной архитектурой. Решение возможно только средствами фундаментальной науки. Если эту проблему мы не решим, то когда поставим машины, это будет напоминать автомобиль, в баки которого не нальют бензин. Большие машины нужны для больших задач. Если у вас стоит система в 20 петафлопс, у вас какое-то количество задач по петафлорпсу должно крутиться в этой вычислительной сети — ведь мелочёвкой нельзя его загрузить.

На решение этой проблемы сейчас направлены усилия ученых и специалистов развитых стран. Ситуация, в каком-то смысле, аналогичная ситуации конца 40-х-начала 50-х в Советском Союзе и в Америке в связи с появлением первых вычислительных систем и проблем, которые надо было решать. Тогда в короткий срок были заложены основы современной вычислительной математики и программирования (которого до этого вообще не было!). Сейчас примерно такая же ситуация: требуется скачок! Некий мозговой штурм идет в этом направлении.

Российские ученые находятся здесь на хороших позициях — это конкурентное преимущество страны, и его надо использовать. Т.е. на базе этого надо и создавать программные коммерческие продукты сверхвысокой производительности, и вступать в эту гонку. Потому что мы вступили в гонку создания «Логоса», опоздав на 10-12 лет, и сейчас отбиваем только свой внутренний рынок, хотя пакет неплохой.

Я профессионально говорю, что проблемы с использованием больших машин есть. Они связаны с тем, что нет алгоритма и соответствующего математического обеспечения. Представьте себе, поставим мы где-то 20-30 петафлопс в каком-то месте, а считать не смогут, потому что на пакетах пройдут мелкие задачи. То есть надо сначала создать полигон в Академии наук, где все эти вещи делать. Так, кстати, всегда и было: Академия наук прокладывала пути. А дальше пусть считают в разных ведомственных центрах, потому что иначе можем прийти к разбазариванию государственных средств: поставили машины где-то в одном месте, а они будут стоять. Есть такие примеры.

 Вычисления могут оказать реальную помощь в создании отечественной элементной базы. Это важнейшая вещь! Даже в значительной мере можно осуществить решение проблемы отказоустойчивости не только чисто технически, но и на основе вычислительных алгоритмов.

Подводя итог, хотел бы сказать, что суперкомпьютерные технологии — важнейший фактор национальной безопасности России не только в том, что развивается оборонная тематика, а в том, что вся экономика, вся социальная и научная сфера будут резко зависеть от суперкомпьютерных технологий. На этих технологиях и вычислительной технике экономить нельзя. Напомню — в разоренной войной стране были найдены деньги на создание атомной и ракетной промышленности, т.е. тогда, когда эти деньги изыскать было практически невозможно. Но их изыскали! Мы до сих пор этим пользуемся — страна сохранилась физически, но мы сохранили и технологическое развитие.

Конечно, необходимо развитие отечественной элементной базы — думаю, на одном из заседаний Президиума было бы правильно послушать соответствующий доклад, это важнейшее направление, без которого просто нельзя двигаться. Необходима подготовка специалистов — сюда надо выделять деньги. И, конечно, надо укреплять законодательную регламентирующую базу. Обслуживание суперкомпьютерных центров, даже если поставить систему, потребляет электроэнергии под 20 мегаватт — значит, надо регламентировать ее использование.

Ставить суперкомпьютерные центры надо, в первую очередь, на конкурентной основе, и не там, где есть административное давление, а там, где есть возможности решения больших задач — надо смотреть, кто может решить эти большие задачи, там и ставить. Потому что в противном случае мы получим машину, будем многие годы ее осваивать, а «поезд новых технологий» уйдет.

Необходимо создание в РАН вычислительного центра производительностью 10 петафлопс. Суперкомпьютерный центр, как представляется, должен быть полигоном для развития современных суперкомпьютерных технологий, чтобы дальнейшее развитие в стране шло с использованием методик, программных и алгоритмических наработок, способов решения больших задач через этот центр. Такие возможности в Академии наук есть.

И, конечно, должно быть еще созвездие региональных центров, суперкомпьютер должен стоять и в Екатеринбурге, и в Новосибирске, и, наверное, в Хабаровске, эти системы надо ставить и стараться их объединять. В Сарове совместные работы ведутся именно в области суперкомпьютерных технологий. Есть специализация центров. И положительно отметил бы пример Плехановского института, который совместно с Академией наук, Объединенным институтом ядерных исследований создает (пусть небольшой) суперкомпьютерный центр для моделирования прогнозов принятия решений, оценки рисков. Ясно, что это с прицелом на региональную политику. Это все задачи на ближайшую перспективу, потому что если мы отодвинем на 2023-2025 гг., там придется говорить уже о сотнях петафлопс.

Подписано соглашение с Министерством экономики о совместном сотрудничестве — суперкомпьютерные технологии для оценки прогнозов, рисков. Это можно переводить, в том числе, и на региональную политику.

Можно сделать и больше — мы можем освоить большие вычислительные мощности. Но надо исходить из реальностей, из того, как раньше финансировали. Если бы поставили 50 петафлопс в Академии наук и пять-семь в региональных центрах по 10 петафлопс, я думаю, мы бы их с пользой загрузили. Суперкомпьютерные технологии являются приоритетным направлением научно-технологического развития страны.

Академик РАН В.Н. Чарушин. Предложение. В проекте решения говорится о подготовке предложений, касающихся развития суперкомпьютерных технологий. Предлагаю включить их в план мероприятий по подготовке к 300-летию РАН с учетом их развития в регионах.

Академик РАН В.Е. Фортов. Борис Николаевич, вы сделали великолепный доклад, но ни слова не сказали про квантовые вычисления.

Академик РАН Б.Н. Четверушкин.

Сейчас об этом много говорят, и даже в свободном доступе есть онлайн-квантовый компьютер. Но мне кажется, прежде чем на-ура принимать это направление, надо провести исследовательскую работу — не так все просто с квантовыми алгоритмами. Надо понимать, что можно, что нельзя, чтобы развивать эту стратегию. Развивать необходимо, но надо исследовать. 

 

Академик РАН Г.В. Трубников, первый заместитель Министра науки и высшего образования РФ. Благодаря многим научным центрам (это и Урал, и Дальний Восток, и Сибирь, и Московский университет), на мой взгляд, сейчас собрана в высшей степени готовности комплексная научно-техническая программа, которая называется «Цифровой прорыв», где Университет — один из ключевых инициаторов и застрельщиков с участием практически всех профильных институтов Российской академии наук. В программе, как мне кажется, впервые за несколько последних лет показан четкий экономический эффект от развития и внедрения суперкомпьютеров.

В частности, там показано увеличение на 5-7% добычи нефтепродуктов; повышение прочностных и снижение весовых характеристик в сфере авиа- и судостроения; ощутимое сокращение сроков создания и получения новых лекарств с ростом дохода отрасли до 500 млрд. рублей; увеличение достоверности погоды и сокращения ущерба от пожаров на 1 млрд. рублей ежегодно, и т.д. То есть, в этой программе прописаны абсолютно понятные для Минфина, для Минэкономразвития аргументы и критерии, почему эту программу надо внедрять. Надеюсь, эта программа будет рассмотрена одной из первых и профильным советом по приоритетным направлениям, и Координационным советом. Мне кажется, что мы готовы выйти с ней уже в июле на утверждение в Правительство.

Конечно, эта программа, как пилотная, погружена в новый национальный проект «Наука». Александр Михайлович говорил о том, что хорошо бы войти в программу «Цифровая платформа».

Повторю: эта программа по цифровым суперкомпьютерным технологиям уже погружена в новый национальный проект «Наука», но нужно более активное и более энергичное участие Академии наук и разработчиков этой программы по включению и учету необходимых ресурсов в этом нацпроекте.

Энергичное содействие Академии наук не будет лишним. Эта программа — в наивысшей степени готовности, в том числе и для начала работы совета.

Не совсем корректно в свете майских указов Президента РФ писать, что такой центр создается исключительно на базе институтов Российской академии наук. Во всяком случае, Министерство будет в своих программах отражать ту логику, что лаборатории не должны иметь окрас университетов или академических институтов. Президент предложил новую сущность «научно-образовательные центры». Это центры, в которых интегрируется академическая наука, сильные университеты и крупный бизнес.

Мне кажется, что вскладчину создать такие суперкомпьютерные центры гораздо проще на базе тех же НОЦов. Правильнее в проекте постановления отразить именно межведомственный характер этих будущих центров. Согласен, что один-два таких крупных центра на уровне десятков или сотни петафлопс нужно создавать, возможно, на базе НОЦов. 

 

Академик РАН В.А. Садовничий, ректор МГУ им. М.В. Ломоносова.

По проблемам, о которых здесь говорилось, Московский университет координировал работу с властью, с Правительством. Изначально в стране было настроение, что суперкомпьютеры не нужны: сначала должны быть задачи, а потом уже под эти задачи делать суперкомпьютеры. Московский университет, наверное, один из первых понял, что надо уделить особое внимание развитию суперкомпьютерных вычислений. В 2013 году на заседании Совета при Президенте это вошло в соответствующее поручение Президента РФ.

Появилась счастливая возможность — Московский университет строил корпуса, один из корпусов был переориентирован под создание суперкомпьютера. Это то же самое, что построить мощный завод: 5 тысяч квадратных метров, огромная территория чиллеров во дворе, 12 мегаватт электроэнергии — это большой город, требующий электроэнергию. И в результате был создан первый этап нашего суперкомпьютера.

Мы должны исходить из того, что такая инфраструктура под силу всего нескольким центрам — о них надо подумать.

В 2015 году при встрече с президентом РФ главным был вопрос о создании национального центра супервычислений в стране. В результате мы начали реализовывать создание этого супервычислительного центра — в комплексе тогда было 3 петафлопса, Владимир Владимирович присутствовал при его открытии. Мы были на 30-м месте в мире. Это высокое место, поскольку за создание супервычислительных центров в мире берутся не университеты, а национальные структуры Соединенных Штатов, Китая, Японии, Германии.

Тем не менее, мы сильно подняли Россию. Задача была — привлечь пользователей страны для того, чтобы суперкомпьютер работал на полную мощность. Сейчас по статистике 3 тысячи пользователей по всей стране. В основном, это институты Академии наук — около сотни институтов. Список задач совпадает с тем, о чем говорил Борис Николаевич. В настоящий момент шестьсот пользователей считают на нашем суперкомпьютере.

Считается на суперкомпьютерах, в основном, то, что указано в приоритетах

Президента — информатика, цифра, bigdata, физика в разных проявлениях, материалы, науки о жизни. В больших задачах проявляется интерес науки в нашей стране, также это и по отраслям.

Надо было готовить кадры — я обратился в Правительство, был выделен грант — 250 миллионов. В том числе мы и с Рашитом Мирзагалиевичем Шагалиевым работали, получая этот грант. Был организован суперкомпьютерный консорциум — все, кто владеет приличными машинами в нашей стране, вошли туда. Сейчас в этом консорциуме 62 члена. Это почти все университеты, в том числе региональные и центры Академии или другие центры, которые владеют такими машинами.

Раз в год или полгода собираем консорциум и обсуждаем вопросы подготовки кадров, работы таких центров и их координацию. У нас есть прямые линии связи с Уральским центром, с другими центрами. Это уже почти объединенная система. Согласен с тем, что здесь другая математика и нужно готовить других специалистов — на нашей базе прошли подготовку 600 человек.

О рейтингах. До сих пор лидировала Китайская Народная Республика. Американцы за счет специальных программ сделали рывок, заняли третье место, отодвинув Китай на второе. На четвертом месте — Япония.

Я встречался с руководителем суперкомпьютерного центра Японии. Он сказал такую фразу: «Все, что мне нужно, правительство дает мгновенно».

Где мы? Московский университет удвоил свою мощность — с 2,5-3 петафлопс несколько месяцев назад довел до 5 петафлопс. А в гонке мы потеряли почти 30 мест. То есть мы были на 30-м месте, сейчас на 72-м месте. Главное направление в развитии Московского университета — супервычислительное направление. Всего в эту программу за восемь лет мы вложили 50 миллиардов рублей. 5 миллиардов было вложено в создание суперкомпьютерного центра. Тот завод, о котором я говорил, позволяет нарастить мощности до 200 петафлопс в ближайшее время, поскольку мы думаем, что мы готовы на нашей элементной базе это сделать.

Никаких других центров, которые входят в сотню, в России нет. Даже «Гидрометцентр» находится в третьей сотне. Это означает, что перед нами стоит огромная задача. Не объединившись, мы не решим проблему конкуренции с другими странами. Я думаю, что нам надо выбрать несколько точек — они могут быть в Академии, в других университетах, в Московском университете, как в лидере. Нужно делать не «центр чего-то», а делать их национальными центрами, как указал нам Президент нашей страны.

Думаю, что мы должны продолжить обсуждение этого вопроса. 

 

Академик РАН В.Е. Фортов. Тема, которую мы сегодня обсуждаем, является острой, это поле очень конкурентное, все страны вкладывают большие средства. Существуют даже управленческие решения. Скажем, Министерство энергетики запрещает выходить на натурные испытания и переходить к «железу», если не проведено трехмерное моделирование, и оно не было учтено при том или ином проекте.

Где наше место? Напомню слова Олега Михайловича Белоцерковского, нашего с вами учителя, который говорил, что «hard+soft» — есть инвариант. У нас не такой хороший «hard» (т.е. сама вычислительная техника) — это обидно. Но мы всегда вылезали за счет очень хорошей прикладной математики.

Теперь ситуация немного изменилась. Вводится в машину энергетическая поверхность и она позволяет проводить вычисления по конкретным объектам — по твердому телу, по плазме, по плавлению, по ионизации, причем — ионизации термической, ионизации давления. Дальше вверх и влево существует правило асимптотики, которое дается моделью Томаса Ферми.

Такие модели развиты у нас в России, часть передана в ваш институт. Но глядя и используя эти поверхности, машина знает, с чем она имеет дело, потому что исходные уравнения масса-импульс-энергия универсальны для всех процессов. А конкретику — свойства материалов, теплопроводность, лучистая теплопроводность, прочность, разрушение — надо вводить в машину и научить машину пользоваться этими моделями. Это совсем непростая вещь. Американцы на это уже нарвались.

То есть, увеличивая эту часть, связанную с решением трех уравнений гидродинамики (например, Эйлера), вы начинаете пробираться в том этапе, которое называется «уравнение стояния». Он — замыкающий элемент всего формализма, который есть. Если мы не будем правильно использовать уравнение стояния и модель разрушения, то, как бы мы не пытались сделать совершенным численный алгоритм решения разностных уравнений, мы не добьемся ничего хорошего.

Сегодня для нас это очень важно, и я считал бы, что для всего дела надо обратить внимание именно на эту сторону, потому что именно здесь у нас есть конкурентное преимущество.

Второе. Мне кажется, что вся вычислительная деятельность, которая традиционно была очень сильной в Академии (я не буду называть классиков, но Борис Николаевич — действительно один из признанных корифеев в этом деле), всегда была в приоритете Академии наук. Почему? Потому что есть приложения.

Но, кроме того, очень важно, что это объединяет людей разных специальностей. То есть совершенные компьютерные коды являются не только донором, но и принимают те модели и физику, химию, математику, кинетику, биологию, медицину, которые идут от специалистов. Поэтому здесь взаимный интерес, и это могло бы быть объединяющим элементом в нашей Академии и в нашей науке, о чем уже было сказано.

И последнее. Я не могу согласиться с тем, что надо придумать задачи для петафлопсной машины. Я убежден, что это не так. Дело в том, что сегодня развитие вычислительной техники позволяет считать класс задач, который раньше в принципе был недоступен. Это класс задач, в котором учтены квантовые эффекты. Дело в том, что до сих пор основной аппарат — уравнение Эйлера, уравнение Навье-Стокса, методы Монте Карло и молекулярной динамики являются классическими. Квантовые эффекты там отсутствуют. Но без них нельзя построить адекватные модели, потому что наш мир квантовый. Если не было бы квантовой механики, не было бы даже классического столкновения шаров.

В этой ситуации нужно учитывать квантовый эффект и не локальный, то есть учитывать всю область расчетов. И это колоссальный труд.

У нас есть программа Фейнмана, которая учитывает квантовые вещи.

Сейчас очень популярен метод функционала плотности, который фактически перемалывает задачи, которые можно придумать в теплофизике.

Есть релятивистские задачи столкновения сверхтяжелых ядер, когда время столкновения 10 метров в четверти секунды, и у вас нет принципиальной надежды что-то там измерить, а промоделировать и посмотреть косвенные параметры, сравнить это с элементами и сделать физические выводы из этого — вполне возможно. Такие коды есть. Они тоже есть в плазме. В электромагнитной плазме очень многое сделано.

Словом, это энергичная, развивающаяся и безумно интересная область. И я уверен, что мы должны все объединиться и именно в Академии наук сделать большой суперкомпьютер.

Я помню, когда мы сделали МВС, Юрий Сергеевич возглавлял эту работу.

Теперь что касается взаимодействия с крупными фирмами. Мы здесь не все можем говорить, но, например, наше Отделение, наши институты имеют прямую линию с Саровом. Мы решаем задачи. Но мы нарываемся на то, что у нас не хватает машинного времени, или у них для нас не хватает машинного времени, хотя они участвуют в этих работах. Им это интересно. И мы решаем задачи буквально их профиля с нашими уравнениями стояния. Но нам не хватает машин.

Если мы не будем все время держать перед собой цель экзафлопсную, десятиэкзафлопсную и т.д. и т.д., то мы отстанем и отстанем навсегда.

Поэтому я прошу отразить в решении эту базовую вещь — это математические модели. Это модели разрушения, модели фрагментации, модели пластические, которые крайне тяжело формулируются, крайне тяжело переносятся на компьютер, но без которых описать реальные процессы вы просто не сможете. 

 

Б.В. Обносов, генеральный директор корпорации «Тактическое ракетное вооружение». Тема, которая сегодня обсуждается, нам очень близка и крайне актуальна. Сегодня наши разработчики посчитали, сколько стоит проведение одного натурного эксперимента гиперзвукового летательного аппарата воздушного старта. Без стоимости летательного аппарата это составляет порядка 60 миллионов рублей. Если это наземный старт, то в зависимости от типа ракетоносителя это может быть от 400 миллионов до миллиарда — только проведение одного эксперимента.

На подготовку каждого эксперимента требуется до полугода.

Если говорить о составных частях, то наиболее сложные для нас это двигатели гиперзвукового летательного аппарата. Создание самого макета стоит от 3 до 5 миллионов. Проведение эксперимента от 3,5 до 5 миллионов, а стоимость самого макета из жаропрочных сплавов — порядка 40 миллионов. А если из комбинационных материалов, то это уже за 65 миллионов. На подготовку одного такого эксперимента затрачивается один год. Поэтому для нас задача перехода на расчетные методы крайне актуальна.

Об этом говорит и статистика ЦНИИмаша. Если в 80-м году соотношение исходных данных для обработки изделий ракетно-космической техники составляло между расчетными и экспериментами для «Бурана» в 1980 году 1:9, морского старта в 2000 году соотношение поднялось до 4:6, то для перспективных систем, которые сегодня видим, в 2020 году соотношение будет 6:5 в пользу расчетных по отношению к эксперименту 3:5. Все упирается в деньги и время.

Чем мы сегодня обладаем, как ОПК? Мы провели анализ вычислительных возможностей. Сегодня (без госкорпорации «Росатом») всего 19 предприятий обладают высокопроизводительными вычислительным возможностями. Совокупные мощности вычислительных средств составляют примерно 1,1 петафлопс. Из них 730 — это собственные средства и 300 с лишним терафлопс арендуемые. Поэтому для нас эта задача крайне актуальна.

Мы также подсчитали, что нам будет необходимо до 2023 года только для развития гиперзвуковых летательных аппаратов. Почему я говорю про гиперзвук? Потому что корпорация ТРВ головная в данном случае по разработке данного типа аппаратов. Нами подсчитано, что для нормальной работы необходимо порядка 6 петафлопс. Из них 4,1 петафлопс — для обработки конфиденциальных данных и примерно 1,9 для обработки данных, которые имеют гриф «СС». Создание таких систем для нас крайне важно.

Помимо вычислительных средств, как здесь было абсолютно правильно добавлено, нам надо возвратиться к национальным вычислительным кодам. Сегодня в основном в АПК пользуемся иностранными математическими аппаратами. Это известная программа «ANSYS». Сегодня в России куплено порядка 873 лицензий, и за последнее десятилетие на ее содержание затрачено около 895 миллионов долларов. При этом нелегальное пользование превышает эту сумму в шесть-семь раз. Любая нелегально полученная лицензия не гарантирует какую-то точность.

«ANSYS» обладает рядом недостатков, которые мы сегодня конкретно видим. Во-первых, отсутствие нормальных физико-математических моделей, описывающих течение полета при скоростях свыше 5 Махов.

Кроме того, данная программа не предназначена для расчета гиперзвуковых течений и дает большие ошибки расчета уже при скоростях больше 8 Махов.

Нельзя ее использовать для расчета высотной термодинамики. Нет моделей разреженного газа. Кроме того, закрытый исходный расчетный код. И, как я уже говорил, высокая стоимость.

В этой связи в рамках программы, которая проводилась в корпорации «Тактическое ракетное вооружение» при участии ведущих институтов РАН, в ходе перспективных исследований будет защищаться тема кодировки. Эта тема направлена на создание собственной системы, которая позволит рассчитывать различные классы летательных аппаратов при скоростях от 5 до 25 Махов и при высотах полетов от 20 до 120 километров.

Поэтому считаю, что такой первый шаг сделан. У нас была достаточно интенсивная работа. В ней участвовали не только институты РАН, но и Институт им. Духова, ЦАГИ, ЦИАМ, ряд предприятий корпорации.

Еще раз скажу, что на сегодня вычислительные мощности у нас невысокие. Например, КБМ «Радуга», обладающая на сегодня наибольшими мощностями — 45 терафлопс, НПО «Машиностроение» им. Реутова — всего около 1 терафлопса, все ракеты «Воздух-Воздух» — 1,1 терафлопс. И на головную компанию, которая располагается в Королеве, мы наметили в 2019 году ввести две системы: одна для обработки открытой информации — 59 терафлопс, а другая — для обработки закрытой информации — 50 терафлопс.

Естественно, мы будем связываться с центрами коллективного использования, которые находятся в ЦАГИ, в Сарове и в МГУ.

Поэтому те вопросы, которые были сегодня подняты, для нас крайне актуальны, потому что дальнейшее продвижение без наращивания супервычислительных возможностей крайне сложно. Мы знаем, что США уже проводят расчеты с системами в 125 миллиардов узлов. Для нас это пока недостижимо, хотя по другим конструкционным параметрам мы идем нога в ногу. И в дальнейшем с учетом финансовых ограничений этот вопрос будет приобретать все большее и большее значение.

Мы подсчитали: для нас объединение высокопроизводительной вычислительной техники позволит сократить стоимость наземных испытаний примерно на 30 процентов, стоимость высотных испытаний — примерно на 15 процентов. 

 

Академик РАН В.Б. Бетелин. Несколько слов о проблеме импортозамещения, поскольку импортозависимость в этой области у нас огромная. Стоит задача создания суперЭВМ, и я хотел бы обратить внимание на то, какие проблемы здесь возникают. На самом деле все, что у нас есть (и это надо признать!), это полупроводниковая промышленность США. То есть, на самом деле, мы используем элементную базу именно ту, которую производит эта самая промышленность.

Глобальный рынок полупроводников — это примерно 335-350 млрд. долларов. Как он распределяется? США контролирует примерно половину этого рынка. Мы же примерно 3%. Но экономически значимой такой отрасли у нас нет. Она экономически значима в виде экспорта полупроводников — третья после самолетов и автомобилей. 250 тыс. рабочих мест, 1 млн. — в других отраслях и т.д.

По микропроцессорам. Естественно, основа всех наших высокопроизводительных вещей — микропроцессоры. Объем рынка в 2017 г. — 71,5 млрд. INTEL имеет 60 процентов этого рынка. То есть, это совершенно доминирующая компания по всем этим делам. Есть и IBM, но эта — доминанта. По INTEL. Что важно? В лидерстве технологий это не только гигабайты, гигагерцы и нанометры, это и то, сколько мы умеем производить продуктов по этим гигабайтам, нанометрам и т.д. Важен объем производства.

INTEL: объем выпуска кремниевых пластин — 700 тыс. пластин в месяц. Это сотни миллионов чипов. По последним данным его оборот $63 млрд. в 2015 г. На самом деле, только два представителя этой мощной отрасли.

Важно то, что мы не имеем такого рода отрасли.

Что такое суперкомпьютеры, про которые мы сейчас говорили? Это сеть микропроцессоров, это масштабируемая сеть из многих миллионов (а сейчас сотен миллионов и даже миллиарда) микропроцессоров. INTEL — лидер этого глобального рынка. Здесь перечислены узлы на основе его микропроцессоров. На июнь 2018 года среди первой десятки INTEL занимает половину.

Если мы говорим о технологиях, которые мы разрабатываем, мы разрабатываем на самом деле их технологии. Это техническая политика и экономическая политика. Они неотделимы: нельзя говорить о научных вещах и не говорить об экономике. На самом деле все определяет экономика. Ту программную систему, которая делается на этих компьютерах, на самом деле, определила экономика полупроводников. Это очень важный вопрос — экономика определяет, а не наука. Требования к науке сейчас определяют бизнес и экономика.

Этот очень важный момент следует обсудить более детально, потому что мы как-то уходим от этого, а реально стоит вопрос: можем ли мы проводить такие же объемы, можем ли мы делать что-то, связанное с INTEL.

Давайте посмотрим, что у нас есть. Собственно, наши компании это малый и средний бизнес. То есть, на самом деле, при всем нашем уважении к себе мы не можем сделать то, что делает INTEL, потому что мы маленькие, и это надо понимать. У нас экономика другая, у нас другие мощности.

Соответственно, если мы говорим о создании собственной суперЭВМ на собственной элементной базе, мы должны исходить из этой экономики: как мы все это построим и как все это мы сделаем. На самом деле, тогда возможны совершенно другие решения. Мы должны определиться в этом. Кстати, цифровая экономика это та же история, фундамент тот же. У них, между прочим, нет цифровой экономики — это тоже очень интересный момент, который не очень ясно формулируется. Надо это определить, и тогда уже дальше говорить про науку.

Академик РАН Г.И. Савин. История, когда данное направление стало стратегическим приоритетом, насчитывает несколько десятков лет. Если даже в таких маленьких странах, как Финляндия, Голландия и даже в Саудовской Аравии это есть, не говоря о крупных европейских странах (Америка, Индия, Китай), то история развития суперкомпьютерных центров в современном понимании началась 22 года назад. Инициатором ее была Академия наук. Тогда издали совместный приказ/распоряжение Минобрнауки, РФФИ и Академии наук о том, чтобы создать Межведомственный суперкомпьютерный центр, который сейчас по старой истории называется «Межведомственный суперкомпьютерный центр РАН».

Тогда Владимир Евгеньевич был членом Правительства, сумел добыть первый транш на это дело. Обещали 7 млн., дали 4 млн. долларов. Это — в год дефолта. Юрий Сергеевич курировал эту проблему на протяжении всех лет нашего развития. Академия нашла средства, выделила помещение, создала инфраструктуру, и мы начали свою деятельность.

Деньги-то были, а речь шла о технологической базе: надо было иметь машину. Мне пришлось разговаривать по поводу ерундового суперкомпьютера с директором бюро экспертов Администрации США. Я его убеждал, что иначе поедем в Иран, иначе поедем в Китай, иначе поедем в Корею. Если кратко говорить, нам дали мощность. Суперкомпьютер, который мы получили, в сто тысяч раз меньше, чем то, что мы имеем сейчас, а сейчас мы имеем 1 петафлопс.

С 2008 года (уже десять лет прошло) единственной организацией, которая находилась в этой сфере деятельности, была Российская академия наук.

Президентом страны был Д.А. Медведев. Он в Сарове устроил совещание, Юрий Сергеевич там был. Академия наук занимала лидирующие позиции. В Академии наук работал совет, была программа. Академия наук находила деньги на решение этой проблемы. В результате мы хорошо развивались. У нас были отличные совместные работы и связи с суперкомпьютерными центрами в Сан-Диего, в Барселоне, в Мюнхене. Приезжали президенты крупнейших компаний. То есть шла активная жизнь, и мы участвовали в международных проектах.

Это все нормально развивалось до 2013 года. Потом были известные события. Последняя административная акция, о которой я знаю: Н.П. Патрушев написал письмо В.В. Путину о том, что суперкомпьютерные технологии являются приоритетом, который обеспечит стратегическую безопасность Российской Федерации, и предложил ряд мер в реализации этого. И в одном из пунктов по ряду вопросов он обозначил (что довольно редко для таких документов) наш межведомственный компьютерный центр, «Росатом» и те организации, которые стоит развивать. Основная идея была в том, что создано в Академии наук, что нужно развить, Путин написал: «Согласен». Кроме того, в Послании было: разработать анализ проблем развития суперкомпьютерных вычислений; разработать стратегию развития в России, создать программу обеспечения. Все это в документе есть.

По моим данным, Министерство эту бумажную деятельность ведет, в каком-то смысле хорошо. Есть хороший проект, который нарисовал Университет по этим вопросам. Но пока это все в стадии рассмотрения. Письмо было написано в 2016 году.

Ситуация немного напоминает, когда бумажная полезная деятельность, словно волна на море, идет, а мы, как подводная лодка — и у нас кислородный ресурс заканчивается. Почему заканчивается? И для кого заканчивается?

За эти годы были созданы суперкомпьютерные центры разной мощности и они охватывали региональные Отделения и федеральные округа: Екатеринбург, Новосибирск, Казань, Санкт-Петербург и еще ряд центров, причем мы работали в очень хорошей координации. И до сих пор, несмотря на бедственное положение, эта координация сохраняется. Например, если в нашем центре поставить 3 петафлопса — это 1,5 миллиарда рублей и полгода работы: все подготовлено.

Самое ценное в этой истории то, что не только техника есть, а есть структура и есть люди, потому что вокруг каждого центра создавалась система обучения. Люди работали на кафедрах, готовили специалистов. Создавались коллективы, которые могут эксплуатировать вычислительную технику, которые могут на ней работать и разбираются в программном обеспечении. Система постепенно накапливала ресурс. Если мы сейчас не поможем как-то этой системе и не спасем ее, этот ресурс утратится.

Еще очень важный момент — работа с промышленностью. Я погружен в проблемы, которые испытывает промышленность: они у нас арендуют время, и наши специалисты решают задачи. То есть наработан хороший опыт работы с промышленностью.

У нас много того, что наработано. Но в 2017 году на развитие мы получили ноль рублей и ноль копеек, и это, если учесть довольно быструю обновляемость всего того, о чем мы здесь говорили. Одна энергетика сколько стоит? Скоро электростанцию надо будет ставить рядом с суперкомпьютером. Поэтому, когда мы выбираем пути решения, ставить ли нам десять петафлоп или три петафлопа, надо сопоставить, что мы будем решать на этих машинах, потому что техника стареет, ее ресурс три-пять лет. Потом наступает обновление по всем параметрам.

И про отечественную элементную базу. Несмотря на тяжелое положение, все-таки, надо нам начинать ее осваивать, потому что предыдущая история со всем противостоянием СССР и США показала, что захлопнется «занавес» и что тогда? По крайней мере, мы будем иметь опыт. В нашем центре стоят самые современные процессоры (только последние три года не самые современные). До этого у нас были хорошие отношения со всеми фирмами, и мы их, как пирожки, получали.

Мне кажется, кроме решения стратегических государственных задач, когда надо центры развивать, нам надо еще внутри Академии посмотреть — что у нас есть и как с этим поступить, чтобы оно было еще и в следующем поколении. 

 

Член-корреспондент РАН С.Г. Кабанихин. Я представляю Новосибирский суперкомпьютерный центр и буду говорить больше о проблемах Новосибирска, о цифровом месторождении, о проекте, о том, что касается суперкомпьютерных вычислений. 97 руководителей ведущих корпораций мира подтвердили, что без суперкомпьютеров их бы давно вытеснили с рынка, т.е. это технологическое оружие. Это — национальное достояние Америки. У нас же очень слабое положение в мире — в топ-500 входят только два «Ломоносова» и Санкт-Петербургский Политехнический, это, конечно, мало.

В Сибирском Отделении есть кластер МПС. Общая сумма пока 200 терафлопс — это очень мало для Сибирского Отделения.

Проект, который мы готовим по развитию: это компетенции, флагманские проекты Сибирского Отделения, функциональная структура, эскизные проекты, технологическая архитектура.

Этапы и показатели: 2019 год — 10 гигабайт, 1 петафлопс. И к 2026 году выходить на экзабайт. Рашит Марзагалиевич Шагалиев был у нас, посоветовал нам сделать собственное программное обеспечение наподобие их «Логоса». По годам: с 2008 года пошли петафлопсы и мы надеемся получить к 2020 году экзофлопсы.

Цифровое месторождение — это обобщающий термин, объединение всех технологий — разведки, бурения, разработки, где собираются все данные — геологические, технические, статистические. Без больших данных месторождения вырабатываются не полностью, а с большими данными даже старые месторождения возможно эксплуатировать как следует. Здесь данных очень много, включая беспилотники по профилю.

Области применения. В геофизике — это цифровое месторождение. Здесь нейронные сети и полная коммуникация месторождений.

80 процентов денег уходит на сейсморазведку. Например, с 1963 года затраты в Самотлоре были 27 млрд., а доход — более 245 млрд.: около 30 тыс. скважин, планируются еще 500 в ближайшее время. Добыча нефти — 2,3 млрд. тонн. Сейчас уплотняющее бурение центральной зоны, кустовое бурение, направленное бурение скважин — 150 млн. рублей, горизонтальное — около 90 млн. Здесь без цифровой обработки не обойтись. — Огромная экономия! Каждый этап — большая цифровая обработка, особенно на морском шельфе.

Я — математик. Объем 3D-данных — 100 млн. рублей, а выгоды очень большие. Всем известно уравнение Гельфанда-Левитана-Крейна, ставшее классическим. Прямой расчет — девять часов расчетного времени решать прямую задачу, а обратную, используя уравнение Гельфанда-Левитана-Крейна, можно решить гораздо короче, используя вычислительную систему наблюдений.

С большими данными в мире работают в двух направлениях: либо тензорные разложения (Е.Е. Кирпичников, и наша школа в России очень хорошая, и мы в лидерах) и Байесовский подход (Монте Карло). Самые сложные структуры можно видеть под большой плотностью. Можно видеть маленькую плотность, используя тензорные разложения, уравнение Гельфанда-Левитана.

В Сибирском Отделении потребности Института теоретической и прикладной механики (это было согласовано с Р.М. Шагалиевым, есть письмо о поддержке) — это обтекание аппаратов. Потребности инфраструктуры — ядерная физика и супер чарм-тау фабрика — 1 петафлопс, необходимо 230 петабайт. И конечно, биотехнологии. Выгода — 40 млрд. рублей от перераспределения технологии питания, лаборатории диагностики — 9 млрд.

Академик РАН М.П. Кирпичников. Я выступаю здесь как потребитель вычислений на суперкомпьютере — как представитель наук о жизни. Уверен, что эта область — один из основных заказчиков тех технологий, которые мы здесь обсуждаем. Очень большой пласт самых разных задач востребован в науках о жизни. Я разделил бы их на два класса: 1) суперкомпьютерные технологии в структурной биологии и 2) революция произошла с развитием геномики. Это два разных класса задач.

Структурная биология существует, начиная с 1976 г., но только в 2000 г. при переходе от статических структур (например, рентгеновских) появилась возможность моделирования работы сложных структур. Это ионный канал в мембране плюс возможность делать такие работы, и они делаются на том самом компьютере, о котором говорил Виктор Антонович Садовничий — на суперкомпьютере «Ломоносов».

Стало возможным на два порядка увеличить биологические структуры от простых белков до таких сложных машин как рибосома для исследования их структуры и динамики. Причем, сейчас мы можем говорить не о микросекундах, а изучать по существу, моделируя жизнь этих объектов, вплоть до миллисекунд.

Параллельно суперкомпьютерные технологии используются в современных мегасайенс-проектах. В Гамбурге поток данных при исследовании биологических структур превосходит 10 гигабайт в секунду.

Наконец, геномика: в 2001 г. был расшифрован геном человека. Это 3,3 гигабайта. Примерно в 2007 г. началась эра технологий нового поколения, которые дали скачок в получении информации и проблем больших данных суперкомпьютеров. Это трудно разделить, хотя это две разные проблемы.

Вот картинка роста данных из Европейского института биоинформатики в Кембридже. Это одна из лучших коллекций баз данных — сегодня это порядка 70-80 терабайт. К 2025 г. поток генетической информации будет порядка 1 зеттабайт в год, из них, по оценкам, большую ценность будут представлять порядка 10 экзабайт в год.

Длина генома человека эквивалентна библиотеке в Ясной поляне Льва Толстого в тысячу томов — 3 гигабайта.

Два слова о практических приложениях. Первый геном человека 2000 г. — это 10-12 лет работы, 3 млрд. долларов. Потом стоимость резко падала: 2007 г. — уже 200 млн., 2008 г. — 2 млн., а сегодня стоимость анализа индивидуального генома человека практически равна стоимости хорошего анализа крови с иммунным статусом — 1 тыс. долларов. Ясно, что это совершенно новые возможности для таких практических областей, как медицина, поиск новых мишеней для лекарств, превентивная медицина, выделение индивидуальных особенностей генома и подготовка человека к этим вещам. Сейчас в МГУ заканчивается первая стадия проекта «Ноев ковчег».

Два слова о необходимости таких технологий. Мы имеем сегодня порядка миллиона нерасшифрованных геномов различных видов. Ясно, что для этого потребуются огромные вычислительные возможности. Это геномы человека. Известная фирма «АстраЗенека» собирает миллионное количество геномов, 2 млн. к 2026 г. — Китай. В работе США уже 1 млн. геномов. К 2026 г. ожидается, что всего будет секвенировано 1 млрд. геномов человека. Я напоминаю: каждый протяженностью 3,3 млрд. пар-оснований.

Как мы продвигаемся в геномике. Мы получаем некие тексты, еще не понимая их значимости. Например, геном человека при гигабайте. Для этого вполне достаточно терафлопсной техники. Следующий этап — расшифровка: понять, что же мы сделали. Это сравнение геномов. Это уже совсем другие объемы данных — порядка 100 петабайт, и здесь нужна петафлопсная техника. Сегодня все говорят о синтетической биологии. Это еще на несколько порядков повышение требуемой техники, и здесь уже должны говорить об экзафлопсах. 

 

Академик РАН Д.М. Климов. Я не являюсь специалистом в области вычислительной техники, но в течение ряда лет работаю над гироскопом для точных навигационных систем и контактирую примерно с десятью промышленными организациями в этой области. Там есть свои трудности, и мы видим, как их можно решать.

Все разговоры кончаются тем, что начинает создаваться система управления. А она создается из современных элементов вычислительной техники. В то же время российских элементов нет. Большие, неточные, ненадежные, нестабильные — все теряется. Если все остальное мы видим, как решить, то этот вопрос я не знаю, как решить. Академик В.Б. Бетелин говорил, что если не будет таких элементов вычислительной техники, многие вещи, о которых мы говорили, останутся мечтами. 

 

Академик РАН В.В. Козлов. Сегодня мы заслушали вопрос, который важен и для собственно развития фундаментальных исследований во многих областях и, конечно, совершенно необходим для развития нашей технологической базы. В докладе Бориса Николаевича Четверушкина была четко обозначена панорама задач и проблем, а также состояния всего того, что делается в этой области. В выступлениях наших коллег были сделаны важные добавления. И, мне кажется, у каждого из нас сложилось более или менее четкое понимание состояния дел и что это чрезвычайно важное чрезвычайно чувствительное направление надо развивать.

О необходимости применения компьютеров здесь было много сказано. Я хотел бы подчеркнуть следующий аспект. Любой важный и эффективный инструмент дает много нового для изысканий, для науки. Хотел бы привести пример, наверное, из школьного учебника физики. Отто фон Герике, знаменитый физик, изобрел насос с обратным клапаном и начал из всего, что только можно, откачивать воздух. Выяснилось, что в вакууме, в разреженном воздухе свеча не горит, птицы и бабочки не летают и т.д. Сейчас это кажется тривиальным, но тогда это произвело колоссальное впечатление. Он же все это демонстрировал публично и собирал относительно приличные средства для того, чтобы продолжать свои исследования.

Как только были изобретены и вошли в ход ламповые вычислительные машины (в Лос-Аламосе был атомный проект, потом и у нас это все продвигалось), то великие классики, такие как Фон Нейман, Улам, Ферми сразу поставили вопрос о том, чтобы попробовать это все использовать для фундаментальных исследований. Очень много задач было сформулировано. И началась новая эра математического моделирования в естественных науках. Очень много было сделано. Достаточно упомянуть классическую и сверхклассическую работу Ферми-Паста-Улама про численное моделирование нелинейных цепочек, исследования по которым продолжаются до настоящего времени.

Теперь о наших реальных возможностях. К сожалению, сегодня на нашем заседании не присутствует Михаил Михайлович Котюков. Мы его приглашали и он дал согласие, но, к сожалению, не смог. Еще когда он был руководителем Федерального агентства научных организаций, мы пригласили его в Институт прикладной математики им. Келдыша и рассказывали о наших возможностях, о возможностях академического сектора науки, о возможностях нашего института (теперь это центр) на его базе создать новый суперкомпьютер. Показывали ему действующий «К-500» и т.д.

Почему в этом месте? Потому что еще в советское время там планировалось ставить суперкомпьютер по масштабам того времени. Для этого есть и помещение, и энергия. Кстати, уже поняли, что для работы современного вычислительного комплекса, суперкомпьютера нужны серьезные энергетические мощности. Там все это есть.

И вообще, что нужно для того, чтобы реализовать этот проект? Нужен инструмент, о необходимости которого говорили. Нужно умение работать с этим инструментом. В данном случае это понимание того, как должны быть устроены программы — т.е. как наиболее эффективно, наиболее экономично и т.д. Об этом Борис Николаевич сегодня говорил.

И, конечно же, нужны квалифицированные кадры. Без участия здесь наших ведущих университетов (в первую очередь таких, как Московский государственный университет) у нас ничего не получится.

Все эти моменты мы пытались отразить в проекте постановления.

Я думаю, что, конечно, мы не должны противопоставлять наше стремление, наше желание развитию других проектов, таких как суперкомпьютер «Ломоносов». Эта проблема должна быть распределенной по существу — должен быть не один центр, а несколько. Академик Г.И. Савин рассказал о том, что действует наш Суперкомпьютерный центр в этом здании, его тоже надо как-то модернизировать, дооснастить и двигаться дальше.

Есть проблемы с суперкомпьютерными центрами в наших региональных Отделениях — об этом было четко сказано в выступлении С.И. Кабанихина.

Какие есть возможности? Наши параметры, с одной стороны, кажутся скромными на фоне амбициозных рывков, которые делают или собираются сделать в США, Японии, Германии. С другой стороны, они кажутся более или менее реальными, исходя из возможностей нашей экономики, если, конечно, адекватно и правильно расставлять приоритеты.

Главное — ту работу, которая потребуется от нас, мы будем проводить все вместе, чтобы реализовать все наши идеи. И, конечно же, здесь без интеграции академической науки, системы высшей школы, ведущих технологических центров ничего не получится, а главное — ничего не получится без поддержки власти Российской Федерации.

Академик РАН А.М. Сергеев. По национальному проекту «Цифровизация» вскоре будут сформулированы очень серьезные предложения, в которых, по-видимому, нас нет. А предложения с замахом даже бо́льшим, чем мы сейчас обсуждаем. Когда я был в командировке в Сарове, познакомился с их предложениями в национальный цифровой проект — там амбиций на порядок больше, чем мы здесь с вами формулируем. Не кажется ли вам,

что мы должны каким-то образом больше учитывать возможности сотрудничества с госкорпорациями, с МГУ, с другими университетами и с регионами, чтобы наши предложения выглядели более весомо?

Поэтому, мне кажется, в самое ближайшее время нам надо приложить усилия, чтобы РАН попала в национальный проект по цифровизации. Потому что в национальный проект вставляется большой суперкомпьютерный блок.

Предложение по созданию в РАН Вычислительного центра коллективного пользования — речь в этом предложении идет об академических институтах, но, может быть, на это надо более широко посмотреть, ведь Академия наук теперь должна заботиться о развитии науки не только в академических институтах, но и в университетах и т.п.

Понятно, что раньше были какие-то сомнения — загрузим мы суперкомпьютеры или нет. — Конечно, загрузим! Тем более, сейчас, когда во многих ситуациях компьютерное моделирование заменяет лабораторное и физическое моделирование и является обязательным шагом перед реальным техническим дизайном. Ясно, что это направление нужно развивать и поддерживать изо всех сил. Что мы можем сделать в реальных условиях?

Во-первых, мне кажется, что нужно прописать пункт сотрудничества с «Росатомом». Ведь на уровне страны Федеральный ядерный центр в Сарове и «Росатом» являются головными по развитию суперкомпьютерных технологий. Поэтому нам обязательно нужно в ближайшее время с М.М. Котюковым и Р.М. Шагалиевым войти в контакт и прописать участие Академии наук.

Со своей стороны они предлагают — «Давайте!», потому что понимают, что если речь идет даже о физических моделях, математических моделях — головы академических ученых должны работать. Поэтому очень важно, чтобы мы непосредственно вошли в контакт с руководящими инстанциями, чтобы в национальном проекте мы тоже оказались бы прописанными.

В отношении Комплексных научно-технических программ — нам это очень важно: иметь поддержку некоторого количества программ в бюджете Министерства науки и высшего образования на будущий год. Программа по суперкомпьютерам — одна из первой группы программ, которые фактически оформлены и готовы к прохождению этой процедуры. Здесь мы, по существу, выполняем функцию даже не экспертов, а постановщика этих программ через советы и Координационный совет. Поэтому одним из первых проектов (может быть, второй или третий), который мы пропустим через систему наших советов, должен быть проект по суперкомпьютерам. А там уже деньги. Там мы уже можем говорить и требовать, чтобы академические учреждения получили средства на то, чтобы у нас появилась 10-петафлопсная машина. Это был бы конкретный инструмент.

Очень важным представляется сотрудничество с регионами. На уровне 1-1,5 млрд. рублей для руководителей науки в крупных регионах — это и Екатеринбург, и Хабаровск, и Владивосток, и Новосибирск. Там много задач по принятию решений на уровне государственной власти и т.д. Тут может быть даже какая-то схема «вскладчину».

Может быть, действительно, осенью мы организуем обсуждение темы элементной базы — что у нас здесь есть. На нынешнем уровне по элементной базе мы работать не можем. Вопрос, конечно, очень сложный и, видимо, перспективы здесь не очень простые, хотя сейчас выделены приличные деньги для развития этого направления. Впрочем, есть страны, где не все для себя производят из элементной базы, а опираются на то, что производят Китай, Америка и т.д. Наша основная сила, как сказал Владимир Евгеньевич Фортов в схеме «хард + софт» — это головы. Здесь очень правильно разрабатывать наши национальные вычислительные коды — это и есть задача для Академии наук. Поэтому давайте соберем специальное заседание Президиума РАН с такой повесткой.

Большое спасибо за заинтересованное обсуждение, проект постановления принимаем.

В обсуждении доклада приняли участие:

ак. Г.Я. Красников, ак. В.Е. Фортов, ак. В.Н. Чарушин, ак. А.Р. Хохлов, ак. Г.В. Трубников — первый заместитель Министра науки и высшего образования РФ, ак. В.А. Садовничий — ректор МГУ им. М.В. Ломоносова, Б.В. Обносов — гендиректор АО Корпорация «Тактическое ракетное вооружение», ак. В.Б. Бетелин, ак. Г.И. Савин, чл.-корр. С.И. Кабанихин, ак. М.П. Кирпичников, ак. Д.М. Климов, ак. В.В. Козлов.

х х х

 

На заседании рассмотрен вопрос о присуждении премии имени А.А. Маркова 2018 года (представление Экспертной комиссии и бюро Отделения математических наук) члену-корреспонденту РАН Александру Ивановичу Аптекареву за цикл работ «Асимптотики совместно ортогональных многочленов и их приложения к теории чисел и теории случайных матриц». Выдвинут академиком РАН Б.Н. Четверушкиным.

 На заседании Экспертной комиссии присутствовали 7 членов Комиссии из 9.

В соответствии с результатами тайного голосования единогласно к присуждению премии имени А.А. Маркова 2018 года рекомендована кандидатура члена-корреспондента РАН А.И. Аптекарева.

На заседании бюро Отделения математических наук РАН присутствовали 13 членов Бюро из 24. В соответствии с результатами тайного голосования большинством голосов (за — 12, против — 0, недействительных бюллетеней — 1) в Президиум РАН представлен проект постановления o присуждении премии имени А.А. Маркова 2018 года А.И. Аптекареву.

В работахА.И. Аптекарева, представленных на соискание премии имени А.А. Маркова, построена теория сильных асимптотик многочленов, совместно ортогональных относительно набора мер, сосредоточенных на отрезках действительной оси. Эти работы обобщают широко известную теорему А.А. Маркова.

Другая часть цикла посвящена получению и доказательству сходимости рациональных аппроксимаций постоянной Эйлера. Как один из результатов, впервые, для постоянной Эйлера в явном виде найдено представление в виде сходящейся непрерывной дроби.

Кроме того, в работах цикла исследуются приложения асимптотической теории совместно ортогональных многочленов к теории случайных матричных процессов — тематике, тесно связанной с работами А.А. Маркова по теории вероятностей.

Работы члена-корреспондента РАН Аптекарева А.И. содержат результаты, играющие большую роль в развитии современной математики, их автор является крупнейшим в России специалистом в исследуемой области.

 

На заседании рассмотрен вопрос о присуждении золотой медали имени Л.С. Персианинова 2018 года (представление Экспертной комиссии и бюро Отделения медицинских наук) академику РАН Александру Николаевичу Стрижакову за цикл работ «Разработка и внедрение высокотехнологичных методов диагностики и лечения в гинекологию, акушерство, перинатологию для обеспечения здо­ровья и долголетия будущего поколения». Выдвинут федеральным государственным автономным образовательным учреждением высшего образования Первый Московский государственный медицинский университет имени И.М. Сеченова Министерства здравоохранения Российской Федерации (Сеченовский Университет).

 

На заседании Экспертной комиссии присутствовали 10 членов Комиссии из 11. В соответствии с результатами тайного голосования большинством голосов (за — 8, против — 1, недействительных бюллетеней — 1) к присуждению золотой медали имени Л.С. Персианинова 2018 года рекомендована кандидатура А.Н. Стрижакова.

На заседании бюро Отделения медицинских наук РАН присутствовали 26 членов Бюро из 36. В соответствии с результатами тайного голосования большинством голосов (за — 21, против — 4, недействительных бюллетеней — 1) в Президиум РАН представлен проект постановления о присуждении золотой медали имени Л.С. Персианинова 2018 года А.Н. Стрижакову.

Академик РАН А.Н. Стрижаков — ученик и последователь академика АМН СССР профес­сора Л.С. Персианинова. А.Н. Стрижаков внес выдающийся вклад в развитие медицинской науки, в частности, перинатальной охраны плода и сохранения репродуктивно­го здоровья женщины. В его научных трудах нашли достойное отражение наиболее значимые этапы в решении ведущих проблем современной медицин­ской науки и практического здравоохранения. Под его руководством в акушер­скую практику были внедрены новейшие методы оценки функционального со­стояния плода и матери при различных видах акушерской и экстрагенитальной патологии. С помощью современных высокоинформативных методов исследо­вания системной гемодинамики (эхокардиография, допплерометрия) проведено изучение патогенеза преэклампсии на доклинической и клинической стадии и особенностей ее клинического течения в современных условиях. Разработан­ный алгоритм обследования беременных с синдромом задержки роста и крити­ческом состоянии плода и обоснование показаний к досрочному родоразрешению позволили значительно улучшить отдаленные результаты развития детей.

А.Н. Стрижаков является автором более 1500 научных трудов, 63 моногра­фий по актуальным проблемам акушерства, гинекологии и перинатологии. Под его руководством сформирован профессиональный коллектив ученых и врачей, работы которых признаны в России и за рубежом; защищены 142 кандидатских и 48 докторских диссертаций; создана школа в акушерстве и гинекологии, которая успешно решает приоритетные задачи диагностики, лечения и профилактики патологии плода, а также заболеваний репродуктивной системы женщины.

Результатом научной, педагогической и практической деятельности академика РАН А.Н. Стрижакова явилось снижение показателей материнской и перинатальной заболеваемости и смертности. За выдающиеся заслуги А.Н. Стрижаков награжден государственными и общественными наградами.

На заседании рассмотрен вопрос о присуждении золотой медали имени Б.В. Петровского 2018 года (представление Экспертной комиссии и бюро Отделения медицинских наук) академику РАН Юрию Владимировичу Белову за цикл работ по аортальной и сердечно-сосудистой хирургии. Выдвинут федеральным государственным бюджетным научным учреждением «Российский научный центр хирургии имени академика Б.В. Петровского».

 На заседании Экспертной комиссии присутствовали 6 членов Комиссии из 8. В соответствии с результатами тайного голосования единогласно к присуждению золотой медали имени Б.В. Петровского 2018 года рекомендована кандидатура Ю.В. Белова.

На заседании бюро Отделения медицинских наук РАН присутствовали 26 членов Бюро из 36. В соответствии с результатами тайного голосования большинством голосов (за — 22, против — 3, недействительных бюллетеней — 1) в президиум РАН представлен проект постановления о присуждении золотой медали имени Б.В. Петровского 2018 года Ю.В. Белову.

В представленном цикле работ отражены фундаментальные проблемы патологии аорты и сердечно-сосудистой системы, разработаны и внедрены принципы хирургического, анестезиологического, перфузиологического и реанимационного обеспечения в лечении больных с заболеваниями аорты и сердечно-сосудистой системы, представлен самый большой в нашей стране опыт труднейшего раздела хирургии — аортальной и сердечно-сосудистой хирургии, описаны уникальные одномоментные и сочетанные хирургические вмешательства, созданы новые направления в области хирургии.

Ю.В. Белов — ведущий ученый страны в области хирургии аорты, сердца и сосудов. Будучи учеником и последователем академика Б.В. Петровского, Ю.В. Белов является одним из пионеров аортальной хирургии в России. С его именем связана разработка и внедрение высоких технологий в сердечно-сосудистую хирургию. Ю.В. Белов создал новое направление в хирургии — онко-аортальная хирургия. Это дало возможность оказывать хирургическое лечение тяжелым больным онкологического профиля с наличием вовлечения в онкологический процесс аорты и крупных сосудов. Большое внимание в научных работах академика РАН Ю.В. Белова уделено немаловажной проблеме современной медицины — индивидуализированной медицине. 

 Члены Президиума обсудили и приняли решения по ряду других научно-организационных вопросов.