16 февраля 2021 года состоялось очередное заседание Президиума Российской академии наук

17.02.2021

Портал "Научная Россия" вёл прямую трансляцию заседания президиума РАН

16 февраля 2021 года

состоялось очередное заседание Президиума Российской академии наук

(проводится в режиме видеоконференции)

Председательствует президент РАН академик РАН Александр Михайлович Сергеев.

Члены Президиума заслушали сообщение «О перспективах развития в России высокопроизводительных вычислений и предсказательного моделирования в современных технологиях».

Докладчик академик РАН Борис Николаевич Четверушкин, научный руководитель Института прикладной математики им М.В. Келдыша РАН.

«Высокопроизводительные вычисления и их роль в развитии современных технологий».

 Список наиболее высокопроизводительных ВС

Позиция

Rmax
Rpeak
(P
FLOPS)

Название

Процессор

Производитель

Размещение
страна, год

Мощность МВт

Операционная система

1

442.01
537.21

Фугаку

Fujitsu A64FX[en]

Fujitsu

Институт физико-химических исследований
Япония, 2020

29,9

Linux (RHEL)

2 ▼

148.6
200.795

Summit

POWER9, Tesla V100

IBM

Ок-Риджская национальная лаборатория
США, 2018

10,1

Linux (RHEL 7.4)

3 ▼

94.64
125.712

Sierra[20]

POWER9, Tesla V100

IBM

Ливерморская национальная лаборатория

США, 2018

7,4

Linux (RHEL)

4 ▼

93.015
125.436

Sunway TaihuLight

SW26010

NRCPC

National Supercomputing Center in Wuxi
Китай, 2016[21]

15,4

Linux (Raise)

5 ▲

63.4
79.2

Selene

EPYC 7742, Ampere A100[en]

Nvidia

Nvidia
США, 2020

2,6

Linux (Ubuntu)

6 ▼

61.445
100.679

Tianhe-2A

Xeon E5-2692 v2, Matrix-2000

NUDT

National Supercomputer Center in Guangzhou[en]
Китай, 2013

18,5

Linux (Ubuntu Kylin)

7 ▲

41.12
70.98

JUWELS Booster Module

AMD EPYC 7402, Ampere A100[en]

Atos

Юлихский исследовательский центр
Германия, 2020

1,7

Linux (CentOS)

8 ▼

35.45
51.721

HPC5

Xeon Gold 6252, Tesla V100

EMC

Eni
Италия, 2020

2,3

Linux (CentOS)

9 ▼

23,516
38,746

Frontera

Xeon Platinum 8280[en], POWER9

EMC

Texas Advanced Computing Center[en]
, 2019

н/д

Linux (CentOS 7)

10 ▲

22.4
55.4

DAMMAM-7

Xeon Gold 6248 , Volta V100[en]

Cray

Saudi Aramco
Саудовская Аравия, 2020

н/д

Linux (RHEL 7.7)

«Кристофари» — 8 PFLOFS (Россия, Сбербанк)

Германия (Юлих, Штутгарт, Мюнхен, Карлсруэ, Фрайбург, Дрезден, Гамбург(DESY))

Модернизация от 5-10 PFLOPS к 25-50 PFLOPS

Уравнения магнитной газовой динамики

 (jpg, 26 Kб)

Фундаментальные исследования: астрофизика, теория турбулентности, горение, квантовая химия.

Для адекватного моделирования процессов горения в камере ЖРД с использованием LES модели турбулентности для

5∙108 узлов — 1PFLOPS — 3-4 дня.

АО «НЦВ Миль и Камов»

Увеличение в 3 раза числа точек по каждому направлению и по времени приводит к увеличению времени расчета в 81 раз.

Наши возможности — рядовой расчет (сетка порядка 108 узлов) требует 0,2 Pflops.

Вихреразрешающие расчеты сложных конфигураци требуют миллионы ядрочасов (NASA).

Оценка безопасности перспективного пункта глубинного захоронения радиоактивных отходов ( ИБРАЭ РАН, ИВМ РАН).

Цель — моделирование ключевых процессов, определяющих перенос радионуклидов — 107ячеек — 104лет.

Форсмарк, Швеция, — 109 ячеек — 1 млн лет.

Искусственный интеллект, большие данные.

Цифровая нутрициология (ин-т питания и биотехнологии РАН, ИПМ РАН).

Факторы — возраст, пол, уровень доходов, регион проживания, национальные особенности, физическая активность, хронические заболевания, разнообразие питания.

Ежегодный расчет оптимального питания для населения России — использование вычислительной системы — 10 PFLOPS.

Планирование производства продуктов питания.

Пандемия

Fugaku — в значительной мере будет использоваться для моделирования процессов, связанных с распространением инфекций. BP предоставляет для моделирования COVID19 свой компьютер в Хьюстоне 16.3 PFLOPS. Многофакторное моделирование воздействия тех или иных ограничительных мер. Проникновение вируса через маску. Оценка настроения населения из анализа интернет-сообщений.

Интеллектуальные решения по стратегическому планированию транспортных потоков и систем поддержки принятия оперативных решений в логистике. Связность территории РФ.

В настоящее время решение оптимизационных логистических задач с 1000 самолетов и вертолетов различных типов занимает 5-7 дней 0.15 PFLOPS. Учёт сопутствующих других видов транспорта требует на порядок более мощных систем.

Оценки рисков и парирования непредвиденных ситуаций.

Использование в машинном обучении расчетов виртуальных катастроф. Для получения достаточного количества вариантов необходимо использование систем производительностью 10 PFLOPS.

Безопасный город.

Цифровое месторождение.

Умная долина.

ВЫВОДЫ

Россия в силу логики научно-технического прогресса, своего геополитического положения обязана резко увеличить производительность своего вычислительного парка.

В противном случае мы обречены на технологическое отставание.

Средства на развитие вычислительной техники и отечественной элементной базы необходимо найти.

Создание вычислительного центра РАН как экспериментальной площадки для развития высокопроизводительных и информационных технологий цифровой экономики.

Активное использование компетенций российских ученых.

* *

«К 110-летию со дня рождения Мстислава Всеволодовича Келдыша. М.В. Келдыш: становление отечественной вычислительной математики и техники».

Содокладчик — член-корреспондент РАН Александр Иванович Аптекарев, директор Института прикладной математики им М.В. Келдыша РАН.

(jpg, 69 Kб)

К 110-летию со дня рождения Мстислава Всеволодовича Келдыша. М.В. Келдыш: становление отечественной вычислительной математики и техники (pdf, 4 Мб)

* *

«О проблеме снижения размерности сеточных аппроксимаций». Академик РАН Владимир Борисович Бетелин, Федеральный научный центр Научно-исследовательский институт системных исследований РАН, профессор, д.ф.м.н. Валерий Алексеевич Галкин.

1. Технологии моделирования сложных физических процессов, существенно основываются на использовании сеточных аппроксимаций большой размерности и супер-ЭВМ высокой производительности. Например, гидродинамическое моделирование месторождения с 1000 скважинами требует сетки с размерностью порядка 1,5 млрд ячеек и супер-ЭВМ с производительностью более 0,5 Пфлопс. Прогресс в этих технологиях в значительной степени определяется увеличением размерности сеточных аппроксимаций и, как следствие, ростом требований к производительности и стоимости супер-ЭВМ. Производительность супер-ЭВМ в настоящие время определяется технологическим уровнем производства его основных микроэлектронных компонентов, таких как микропроцессор, память и т.д. По сути дела, прогресс в вычислительных технологиях, на основе сеточных аппроксимаций большой размерности, определяется прогрессом в области микроэлектронных технологий. То есть отставание в микроэлектронных технологиях влечет за собой отставание в технологиях моделирования на основе сеточных аппроксимаций большой размерности.

2. Из вышеизложенного следует, что снижение размерности сеточных аппроксимаций обеспечит снижение, как требований к технологическому уровню основных микроэлектронных компонентов супер-ЭВМ, так и к ее стоимости.

Решением этой проблемы занимается коллектив Сургутского филиала ФГУ ФНЦ НИИСИ РАН, возглавляемый профессором, доктором физико-математических наук В.А. Галкиным. В качестве возможных альтернатив сеточным аппроксимациям большой размерности разрабатываются кинетические методы решения дифференциальных уравнений и методы «склейки» точных решений на грубых сетках, который был реализован при расчетах термоядерного оружия в 50-х годах прошлого века.

Показано, что на данном классе задач, применение этих методов позволяет на 1-2 порядка сократить размерность расчетной сетки и требования к производительности супер-ЭВМ при сохранении точности вычислений.

Основные публикации:

1. Бетелин В.Б., Галкин В.А. Универсальные Вычислительные алгоритмы и их обоснование для приближенного решения дифференциальных уравнений// Доклады Академии наук. 2019. Т.488. №4. С.351-357.

2. Бетелин В.Б., Галкин В.А, Дубовик А.О. Точные решения системы Навье-Стокса для несжимаемой жидкости в случае задач, связанных с нефтегазовой отраслью// Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления, 2020, том 495, с. 13-16

* *

«Суперкомпьютерное моделирование в аэрокосмических приложениях». Академик РАН Сергей Леонидович Чернышев, научный руководитель Центрального аэрогидродинамического института им. проф. Н.Е. Жуковского.

Роль вычислительных технологий в разработке современной аэрокосмической техники постоянно повышается. Надежные средства численного расчета позволяют существенно снизить стоимость и продолжительность экспериментальных работ, в частности при проведении сертификационных испытаний, а также дополнить экспериментальные результаты более глубоким анализом физических процессов, включая процессы, протекающие в реактивных двигательных установках и при взаимодействии обтекаемого тела с потоком газа.

За последние 10 лет в развитии вычислительных методов происходит переход от использования отдельных оптимальных решений по дисциплинам (таким как аэродинамика, прочность, аэроакустика и др.) к оптимальным многодисциплинарным решениям. Идет постоянное усложнение применяемых моделей течений — от упрощенных потенциальных или невязких течений до течений, описываемых полными уравнениями Навье-Стокса с различными моделями турбулентности. Есть успешные примеры решения полных уравнений Навье-Стокса методами DNS (прямого численного моделирования). Все это требует колоссальных вычислительных ресурсов, которые сегодня в значительной степени ограничены мощностью ЭВМ в несколько сотен терафлопс.

К примеру, новые методы суперкомпьютерного моделирования при проектировании аэродинамической компоновки современного российского самолета МС-21 позволили достичь высокого аэродинамического совершенства на толстом крыле большого удлинения — достигнут уровень качества К=18.2, что является главным показателем конкурентоспособности авиалайнера МС-21 по сравнению с самолетами аналогичного класса компаний Боинг и Эрбас. Это потребовало многомесячных расчетов в решении прямой и обратной задачи аэродинамического проектирования при ограниченном наборе оптимизируемых параметров на ЭВМ класса «Ломоносов» МГУ.

На основе многодисциплинарных подходов сегодня можно надежно определять аэродинамические характеристики самолета, который содержит фюзеляж, механизированное крыло с предкрылком и закрылком (с учетом всех разрывов), пилоны, мотогондолы, крепления предкрылка и обтекатели механизмов выдвижения закрылков, имеющиеся вихрегенераторы на мотогондолах, а также моделируя струи двигателей. При этом в задаче обтекания решаются уравнения Рейнольдса в частных производных в трехмерной постановке. Для подобного расчета аэродинамики самолета в сложной взлетно-посадочной конфигурации с учетом работы силовой установки требуются сетки с как минимум 100-150 млн ячеек, типичное время расчета одной точки может составлять несколько дней. Это сегодняшний достигнутый вычислительный уровень на существующих в России супер-ЭВМ.

Вопрос о наращивании вычислительных мощностей в нашей стране и переход на суперЭВМ мощностью десятка петафлопс становится все острей. Современные задачи в аэрокосмических приложениях являются одними из самых ресурсо-зависимых. Прогресс в моделировании сложных течений около аэроупругих летательных аппаратов (ЛА) при нестационарном движении с учетом реальных свойств газа, а тем более оптимизация формы ЛА и режимов его полета напрямую зависит от мощности используемых супрекомпьютеров.

Внедрение суперкомпьютерных технологий в авиастроении позволяет перейти на новую систему проектирования и поддержания жизненного цикла летательных аппаратов. Для новой технологии проектирования характерно — использование трехмерного моделирования с имитацией реальных условий эксплуатации без упрощений и допущений, создание дискретных моделей не с десятками млн, а с сотнями млн или до 1 млрд ячеек, решение задач с реальными граничными условиями для реальных условий эксплуатации и, наконец, проведение преимущественно модельных виртуальных, а не физических экспериментов. Особо следует отметить необходимость уже сейчас применять многодисциплинарную оптимизацию геометрии самолета с учетом аэродинамики, прочности, аэроупругости, аэроакустики и др.

Цифровые двойники ЛА, виртуальные испытания и сертификация — это все ближайшее будущее или даже, по некоторым элементам, уже настоящее. Внедрение суперкомпьютерных технологий позволяет исключить необходимость доработок самолета в будущем, снизить технические риски, повысить информативность решения инженерных задач, обеспечить возможность создания обширной базы знаний для развития на перспективу.

**

Член-корреспондент РАН Владимир Валентинович Воеводин — директор Научно-исследовательского вычислительного центра МГУ им. М.В. Ломоносова.

Обсуждаемая область очень важна! Сегодня вычислительная наука абсолютно везде — проще поискать ту область науки, где эти технологии не используются. Это абсолютно нормальный инструмент, который должны использовать все современные ученые.

Но должен сразу сказать — наши российские ученые этой возможности лишены по сравнению с тем, что имеют исследователи за рубежом. Примеров огромное количество — отчасти скажу о них в своем сообщении.

Нам в Московском университете повезло. Еще в начале 2000-х годов по инициативе Виктора Антоновича Садовничего создан суперкомпьютерный комплекс Московского университета — самый мощный комплекс в научно-образовательном сообществе в России. По инициативе В.А. Садовничего же он постоянно развивается. И посудите сами — самый мощный в России суперкомпьютер «Ломоносов-2» создан только из средств Московского университета! Где, в какой другой стране такое может быть? Вот оно, исключительное понимание потенциала, который скрывается за этими технологиями!

А используются они везде. Мы ежегодно подводим отчет по работе суперкомпьютерного комплекса Московского университета — это тысячи исследователей, сотни организаций, институты Академии наук, российские университеты, научные центры, все области науки. Только крупных факультетов и институтов Московского университета — 20! Словом, огромный спектр. Про задачи же, которые решаются суперкомпьютерным комплексом, могу рассказывать очень долго — их, действительно, очень много. Расскажу лишь буквально пунктиром — из последнего.

Серьезное направление — то, что связано с компьютерным дизайном лекарств. За время пандемии мы на этом сконцентрировались, и здесь есть интересные результаты. Просканированы специальные базы — это сотни тысяч соединений, из которых отобраны хорошие кандидаты. Заключен договор с НПО «ВЕКТОР», поскольку тому, что мы находим на суперкомпьютере, нужна экспериментальная проверка. Из сотен тысяч соединений отобраны 18 перспективных. 7 из них показали себя многообещающе уже на клеточных культурах. При этом часть из них имеет очень высокий индекс селективности, что крайне и крайне важно. Мы находим потенциально интересные соединения с помощью суперкомпьютерного моделирования, а НПО «ВЕКТОР» проводит экспериментальную проверку. Повторяю — этот контакт очень и очень важен.

Вот еще одно из множества направлений — также связанное с медициной. И также — оно немыслимо без использования и развития компьютерных технологий. Одна из групп занимается проектированием ультразвуковых томографов — это не рентген, это безопасно. Но, чтобы использовать ультразвук, его нужно очень аккуратно смоделировать. Для этого можно использовать современные технологии. Но на этапе разработки требуется колоссальная вычислительная мощность, поскольку решение обратных задач исключительно трудоемкое. Да, на этапе проектирования необходимы подобные мощные суперкомпьютеры. Но это не означает, что, когда подобный прибор будет создан, такая система требуется где-нибудь здесь. Нет, параметры будут оптимизированы. И плюс развитие вычислительной техники…

Еще одно направление. Академик Борис Николаевич Четверушкин сделал прекрасное выступление, а ранее, в прежних выступлениях, он много раз апеллировал к тому, что должна появляться новая математика. Математика, которая ориентирована на сверхвысокий уровень параллелизма. Сейчас говорю о работе, которая выполняется нашими химиками — представьте, и они также почувствовали необходимость новых алгоритмов! Словосочетание «создание новых эффективных алгоритмов для экзафлопсных вычислений» они чувствуют, и сами к этому призывают. Они понимают, что современные пакеты, с которыми они работают, внутри уже имеют этот изъян, плохо масштабируются, поэтому пользователи не могут использовать весь тот потенциал, которые дают современные вычислительные системы. И, кстати, подобный призыв приходит от пользователей из самых разных областей науки.

Вот еще пример, важный для нашего времени пандемии — атомистическое моделирование вирусов. Невозможно сейчас проводить полномасштабное исследование, поскольку либо ты жертвуешь точностью, либо рассматриваешь на каких-то мизерных интервалах времени — следовательно, говорить о разумном отслеживании структурных перестроений просто не приходится, интервал слишком мал. И таких примеров, где это востребовано — много.

Рефреном проходит разговор про сквозные цифровые технологии, этим интересно сегодняшнее время. Конечно, суперкомпьютерные технологии — это основа большинства сквозных технологий цифровой экономики. Появляются новые методы вычислений. Область — невероятно интересная! Один из важных вопросов находится на стыке систем для обработки больших данных и систем для поддержки искусственного интеллекта. Это то, с чем мы экспериментируем в Московском университете в рамках центра хранения больших данных МГУ. Создана очень интересная система, которая позволяет нам освоить технологии больших распределенных хранилищ, которые работают на основе системы виртуализации. Она позволяет пользователям в зависимости от их желания вмешиваться в детали расчета либо, условно говоря, командовать всем, либо пользоваться сервисом — всего лишь решая свои задачи. Это — из серии того интересного, что в этой области существует, чем безусловно нужно заниматься.

О развитии вычислительной техники — сегодня про это много говорили. Сейчас существует полуэкзафлопсная машина — японская машина Fugaku, созданная на основе процессоров АРМ, это 7-ми нанометровая технология, которая там доступна и работает. Но при этом, обратите внимание, по планам на 2020-2021 гг., т.е. в этом году, в Финляндии будет создана полуэкзафлопсная машина. В Японии вроде бы они уже имеют полуэкзафлопсную машину, можно успокоиться. Да ни в коем случае! Обязательно должна создаваться суперкомпьютерная инфраструктура. Посмотрите, три машины дополнительно в Японии создаются и будут запущены в 2021 году, поскольку это должна быть целостная инфраструктура.

На что же нам нужно нацеливаться? Востребованность суперкомпьютерных ресурсов в России огромна. А отставание России от общемировых тенденций приобрело очень большой и опасный характер. И, рассматривая вопрос с позиций государства, безусловно нужно говорить о создании в России Национальной суперкомпьютерной инфраструктуры!

**

«Об Уральском суперкомпьютерном центре». Член-корреспондент РАН Николай Юрьевич Лукоянов, директор Института математики и механики им. Н.Н. Красовского УрО РАН.

На примере Уральского суперкомпьютерного центра коллективного пользования, работающего на базе ИММ УРО РАН, хотелось бы кратко охарактеризовать ситуацию с оснащением регионов средствами высокопроизводительных вычислений.

В Уральском отделении РАН этому вопросу всегда уделялось большое внимание. Последнее кардинальное обновление вычислителей нашего Центра началось в 2010 году. Тогда в Уральском отделении была принята программа по созданию к 2015 году суперкомпьютера «Уран» петафлопсной производительности. На тот момент это была прогрессивная программа, в 2012 году наш вычислительный кластер даже «засветился» в TOP 500 мировых суперкомпьютеров. То, что мы имеем на сегодняшний день, в основном, было создано в ходе ее реализации до 2013 года. К сожалению, программа не была завершена. В 2013 году Академия наук перестала быть распорядителем средств для академических институтов, финансирование программы прекратилось, и момент был упущен. Надо сказать, что определенное финансирование мы получали и после 2013 года, сначала разово от ФАНО в 2016 году, и сейчас с 2019 года мы участвуем в программе обновления приборной базы в рамках федерального проекта «Развитие передовой инфраструктуры для проведения исследований и разработок в Российской Федерации». Однако, в основном, эти средства уходят на то, чтобы поддерживать вычислитель в работоспособном состоянии, о каком-то существенном развитии говорить не приходится.

Итак, на сегодняшний день мы имеем суперкомпьютер «Уран», производительностью в районе четверти петафлопса, это «не Бог весть что» даже по российским меркам, 18-е место в рейтинге TOP 50 суперкомпьютеров стран СНГ. Тем не менее, «Уран» востребован, он загружен на 100% — круглосуточно, семь дней в неделю. Его постоянными пользователями являются 17 институтов УрО РАН, а также Уральский федеральный и Удмуртский государственный университеты. К кластеру обеспечен доступ через Интернет из любой точки мира, налажена служба технической поддержки пользователей, создана информационно-телекоммуникационная сеть, связывающая научные организации Уральского региона. В основном суперкомпьютер используется для проведения фундаментальных научных исследований и решения прикладных задач гражданской тематики. Вот несколько примеров.

• В ИММ УрО РАН суперкомпьютер традиционно используется для обработки данных дистанционного зондирования земной поверхности; решаются задач связанных с математическим обеспечением систем управления движущимися объектами.

• Химики производят расчеты по определению новых устойчивых соединений с наперед заданными свойствами.

• Совместно с физиологами исследуются математические модели сердца.

• Экологи анализируют ДНК микроорганизмов.

В 2019 году на Урале был создан Межрегиональный научно-образовательный центра «Передовые производственные технологии и материалы», планируется запустить ряд новых амбициозных проектов:

• Разработка новых методов в области искусственного интеллекта;

• Моделирование и виртуальное исследование свойств новых материалов;

• Построение ракетно-космического комплекса с полностью многоразовой ракетой-носителем и универсальной космической платформой;

• Разработка прототипа нового малогабаритного турбореактивного двигателя для беспилотных аппаратов;

• Разработка технологий и материалов для создания жидкосолевых реакторов;

• Разработка, создание и промышленная реализация замкнутого ядерного топливного цикла на базе реакторов на быстрых нейтронах;

• Создание новых технологий в реконструктивной хирургии и экспресс-имплантации.

Реализация названных проектов в полной мере вряд ли возможна без должной вычислительной поддержки.

Таким образом, на сегодня мы имеем две тенденции. С одной стороны, налицо востребованность суперкомпьютеров со стороны академических институтов и университетов, наблюдается оживление интереса промышленности и инновационных компаний к высокопроизводительным вычислениям; есть кадры, способные развивать и обслуживать суперкомпьютерную технику, наладить ее эффективное использование. И это бесспорно позитивный момент.

С другой стороны, имеющихся вычислительных мощностей явно не хватает. Если посмотреть состояние дел с развитием суперкомпьютеров у нас и в мире, то становится ясно, что большинство российских суперкомпьютеров не соответствует передовому мировому уровню, но хуже всего то, что значительная часть вычислителей, особенно региональных, физически и морально устарела. И это негативный момент. Ограниченность инструментария уже на старте сужает масштабность планируемых к решению задач. Регионы нуждаются в новой программе переоснащения современными супервычислителями. И говорить, как мне представляется, здесь надо о вычислительных мощностях в десятки петафлопс.

* *

«Цель и основные задачи математического моделирования климата». Член-корреспондент РАН Василий Николаевич Лыкосов, главный научный сотрудник Института вычислительной математики им. Г.И. Марчука РАН.

Суперкомпьютерное климатическое моделирование в России (Е.М. Володин, В.П. Дымников, В.Н. Лыкосов) (pptx, 4 Мб), (pdf, 3 Мб) 

* *

«Метод молекулярной динамики: виртуальный дизайн новых химических соединений и основанных на них материалах». Член-корреспондент РАН Сергей Владимирович Люлин, Институт высокомолекулярных соединений РАН.

Молекулярная динамика — это метод компьютерного моделирования, основанный на одновременном решении множества уравнений классической физики — уравнений движения Ньютона, каждое из которых может быть написано для отдельного атома исследуемой системы (атомистически-детальные модели, позволяющие точно учитывать движения каждого атома). В среднем около 50% вычислительных ресурсов суперкомпьютера, используемого в научных целях, тратится на моделирование методом молекулярной динамики.

Моделирование с использованием высокопроизводительных систем критически важно для разработки и исследования новых материалов, включая полимерные нанокомпозиты — перспективные инновационные материалы, востребованные в различных областях промышленности. Характерные времена структурной организации, например, кристаллизации простых полимеров (типа полиэтилена) лежат в диапазоне микро- — миллисекунд. В настоящее время использование Lomonosov2, наиболее производительного отечественного суперкомпьютера, доступного для фундаментальных исследований, в течение 1 мес позволяет осуществлять моделирование 1-10 микросекунд реального полимерного нанокомпозита с характерным размером порядка 10 нанометров. Эта задача не решается с помощью одновременного использования всех доступных вычислительных узлов суперкомпьютера из-за проблем с максимально возможной степенью параллелизма и требует увеличения производительности каждого процессора (ядра). Таким образом, моделирование подобной системы на временах миллисекунд требует 100-1000 мес или около 10-100 лет. То есть ученый в течение своей жизни может не дождаться результатов. Такая же ситуация в биологических задачах, важных для медицины: фолдинг белка характеризуется также диапазоном нескольких миллисекунд.

Решение подобных задач на современном уровне становится возможным только при увеличении производительности используемых вычислительных систем не менее, чем на 3 порядка, то есть в ~1000 раз.

* *

«Актуальные задачи развития технологий высокопроизводительных вычислений, включая суперкомпьютерные технологии». Доктор физико-математических наук Рашит Мирзагалиевич Шагалиев, первый заместитель директора Российского федерального ядерного центра «Всероссийский научно-исследовательский институт экспериментальной физики».

Высокопроизводительные вычисления на супер-ЭВМ являются одной из наиболее интенсивно развивающихся областей научных исследований, имеющих важные практические приложения. В сообщении изложены актуальные проблемы развития методов суперкомпьютерного моделирования. Рассмотрены два класса задач, связанных с трехмерным комплексным моделированием на супер-ЭВМ, а именно задачи лазерного термоядерного синтеза и задачи полномасштабного виртуального моделирования поведения сложных технических систем (аэрокосмические системы и аппараты, реакторные установки и т.п.). Даны оценки вычислительных ресурсов супер-ЭВМ, требуемых для решения вышеуказанных классов многомерных нестационарных задач.

**

Академик РАН Виктор Антонович Садовничий — ректор Московского государственного университета им. М.В. Ломоносова.

Думаю, в общем хаосе предложений надо найти самоорганизацию. Мы находимся на таком этапе, когда надо выработать согласованную позицию по решению важнейшего вопроса для нашей страны. Выступая на Совете при Президенте РФ 8 февраля — его вел Владимир Владимирович Путин — я главную часть выступления посвятил суперкомпьютерным вычислениям. И в качестве некой «струи самоорганизации» хочу поддержать наработку, которая сделана большой группой ученых — речь о так называемой Национальной концепции развития супервычислений.

Думаю, надо на второй план отнести обсуждение, что, мол, в МГУ должен быть главный центр, что тут главный суперкомпьютер — это можно иметь в виду, но главная задача сейчас — сделать согласованное предложение и выполнить поручение Президента РФ. Он предписал представить предложения, направленные на увеличение мощностей вычислительных ресурсов российских суперкомпьютерных центров. Один из выходов этой программы — нам войти в национальный проект «Наука» или «Цифровая экономика», тогда будут соответствующие средства. Все остальное — это просто обсуждение. Хотя, конечно, выступления были очень важны и очень интересны.

Второе. Посмотрите, может быть, около половины выступающих здесь — это заведующие кафедрами Московского университета и профессора. Понятно, что времени давалось каждому выступающему мало, поэтому так получилось, что никто не упомянул о задаче подготовки кадров. Александр Михайлович, считаю, что надо записать в наше решение и этот вопрос. Смотрите, наши крупные факультеты вычислительной математики, кибернетики готовят, конечно, но — кого? Кадры для тех фирм, которые используют более простые навыки. А мы говорим о специалистах (об этом говорил и Борис Николаевич Четверушкин), о кадрах, которые способны понимать задачи для сегодняшних и завтрашних мощностей вычислительных ресурсов.

И третье. Позвольте два слова сказать, как создавался суперкомпьютер «Ломоносов». Мне выпала честь создать самый сильный суперкомпьютер в стране. Этот опыт, наверное, может пригодиться. Никакой финансовой поддержки я получить не мог, хотя много пытался. Поэтому в МГУ было принято решение делать его за счет собственных средств — это обошлось в 6-7 миллиардов, за несколько лет Московский университет осилил. Но сразу возникает еще одна проблема, коллеги понимают — примерно столько же средств нужно для инфраструктуры. Что такое петафлопсный супервычислитель — это завод, это чиллеры во дворе, нужно приготовить огромные площади, пригодные для установки стоек, это инфраструктура. У нас 2 тысячи квадратных метров и во дворе чиллер, грубо говоря — завод. Если мы говорим о 10 или 15 петафлопсах — а говорим уже и о 30 — надо понимать, что не каждый центр может обеспечить такую инфраструктуру, это 10-12 мегаватт! Это, действительно, блестящая находка — представить более подробный план такой электрификации нашей страны — с учетом названных задач. Еще раз пройтись по списку 700 задач, которые выделила группа, представить план по решению задач, представить предложения размещения таких вычислителей, представить план, согласованный с регионами. Иными словами — общенациональный план решения этой крупнейшей задачи. Я отношу решение этой задачи к самым-самым, значимым проблемам, стоящим сейчас перед нашей наукой и, как следствие, перед нашей промышленностью.

Должен вспомнить и о Мстиславе Всеволодовиче Келдыше — он профессор Московского университета. Почему он достиг гениальных высот? Он получил фундаментальное математическое образование, был специалистом по теории функций комплексного переменного, у них вместе с М.А. Лаврентьевым есть окончательные работы в этой области, они во всех учебниках. И, обладая таким багажом, Келдыш взялся за решение уже прикладных вопросов, далее мы знаем, это — ЦАГИ и т.д. Редко такое происходило, но о Келдыше студенты слагали стихи: «Печальный Келдыш, дух изгнанья, витал над контуром Коши, и Эйлеровы изыскания Муавру приписал в тиши». Речь идет об авторстве формулы Эйлера-Муавра.

Келдыш очень заботился о подготовке кадров — это также была одна из его черт гения. На мемориальной доске, что на главном входе в Московский университет, есть слова об этом выдающемся человеке. И Московский университет всегда будет помнить своего профессора, который так много сделал и для страны, и для Московского университета. Поэтому проблему подготовки кадров также записать в решение.

Итак, есть предложение — вопрос подготовки кадров и ту Национальную инфраструктуру, которую разработала группа, и которую академик И.А. Каляев рассматривал на своем Совете, представить от Президиума Академии наук в Правительство как выполнение поручения Президента РФ.

**

Академик РАН Александр Михайлович Сергеев.

Коллеги, действительно, мы сегодня рассматриваем серьезный вопрос научно-технологического развития страны. Были очень интересные выступления, у нас получилось содержательное заседание Президиума, хочу всех поблагодарить. Проект решения подготовлен, прозвучали существенные дополнения, мы обязательно должны их отразить.

Во-первых, есть концепция суперкомпьютеризации науки в России — это совместная разработка, в ней участвовали Министерство науки, Московский университет, наши академические институты. Есть второй документ — концепция, которую разработал Совет по приоритетам под руководством академика Игоря Анатольевича Каляева: национальная программа развития суперпроизводительных компьютеров. Обращаясь во власть, мы должны иметь в виду и одну работу, и другую работу — их надо объединить в единую концепцию и подавать во власть. Фактически же

речь идет про один и тот же документ, поскольку концепция Национальной суперкомпьютерной инфраструктуры уже прошла рассмотрение и утверждение на Совете у Игоря Анатольевича Каляева. То есть эту концепцию, которую утвердили все — и Министерство, и МГУ, и институты РАН, и Совет по приоритетам — подаем как наше общее мнение: что необходимо делать.

Второй вопрос — объединить усилия и по военно-техническим вопросам. Надо предложить академику Юрию Михайловичу Михайлову поставить этот вопрос на обсуждение НТС ВПК, где собраны и генеральные конструкторы, и руководители всех перспективных направлений, чтобы и оттуда была поддержка данной концепции, данной стратегии.

Третий вопрос. Есть такое российское направление: «эльбрусовское» — создание элементной базы. Этими вопросами руководит в стране Юрий Иванович Борисов. И наши ученые, конечно, должны поддержать это направление — развитие нашей элементной базы, всемерно помогать. В частности, здесь академик Геннадий Яковлевич Красников говорил о новых идущих трендах: это трехмеризация всей компоновки с определенными связями, что может вообще привести совсем к другому концепту архитектуры суперкомпьютеров. Но в данном случае это, все-таки, некое отдельное такое направление. Мы же сейчас говорим, прежде всего, о том, чтобы в ближайшее время обеспечить потребности нашей науки и промышленности в высокопроизводительных вычислениях во многих, многих направлениях. И это, конечно, будет не на «Эльбрусах», а на зарубежной элементной базе. И это, по-видимому, основное — если Минпромторг поддержит, будет совсем хорошо.

Очень серьезный вопрос — по содержанию инфраструктуры функционирования компьютеров. Здесь призыв ко многим, кто пишет эти концепции — и от Урала, и от Дальнего Востока, и от Сибири. Наши просьбы гораздо лучше будут услышаны, если мы будем говорить в адрес государства: помогите нам купить суперкомпьютер, а его поддержание мы дальше обеспечим на оперативном уровне, с этим справимся сами — за счет приходящих заказов и со стороны промышленности, и со стороны Минобрнауки. Мы можем посчитать экономику, и в оформлении сметы заказа прописать не только человеко-часы, но и машино-часы.

Очень правильно, что наше сегодняшнее обсуждение идет вместе с тем, что мы чтим память нашего великого соотечественника и президента Академии наук СССР, замечательного ученого и человека, Мстислава Всеволодовича Келдыша. Давайте в наших усилиях будем помнить, что и ему тоже не просто было пробивать на властных верхах то, что он сделал. Упорство должно быть! И тогда, в конце концов, придет понимание у всех, что научно-технологическое будущее нашей страны совершенно невозможно без того, чтобы у нас все области и науки, и промышленности были суперкомпьютеризированы с соответствующим паритетом, с соотношением — сколько у нас машин в топ-500 и каково реальное отставание от лидирующего уровня, т.е. если это отставание не ликвидировать, мы не будем серьезными игроками.

Коллеги, спасибо большое!

* *

В обсуждении приняли участие:

ак. А.И. Аветисян, ак. Г.Я. Красников, ак. А.Н. Лагарьков, ак. В.Г. Бондур, ак. С.Н. Багаев, ак. И.В. Бычков — научный руководитель Иркутского научного центра СО РАН.

х х х

На заседании рассмотрен вопрос о присуждении золотой медали имени В.В. Докучаева 2021 года (представление Экспертной комиссии и бюро Отделения биологических наук) академику РАН Валерию Ивановичу Кирюшину за серию работ «Почвенно-экологическое обеспечение адаптивно-ландшафтного земледелия и природопользования». Выдвинут Федеральным государственным бюджетным научным учреждением Федеральный исследовательский центр «Почвенный институт имени В.В. Докучаева».

На заседании Экспертной комиссии присутствовали 9 членов Комиссии из 10. В соответствии с результатами тайного голосования единогласно к присуждению золотой медали имени В.В. Докучаева 2021 года рекомендована кандидатура В.И. Кирюшина.

В голосовании на заседании бюро Отделения биологических наук РАН приняли участие 21 член Бюро из 27. В соответствии с результатами тайного голосования единогласно в Президиум РАН представлен проект постановления о присуждении золотой медали имени В.В. Докучаева 2021 года В.И. Кирюшину.

Серия работ академика РАН В.И. Кирюшина «Почвенно-экологическое обеспечение адаптивно-ландшафтного земледелия и природопользования», включающая 12 монографий и 35 статей в научных изданиях, отражает созданное им новое направление агрономического почвоведения, послужившее основой для создания теории адаптивно-ландшафтного земледелия и его практического освоения.

На основе обширного экспериментального материала В.И. Кирюшиным установлены закономерности почвообразования и трансформации черноземных и солонцовых почв Сибири и Казахстана под влиянием различных систем их использования.

Разработаны методология агроэкологической оценки земель, их типизации и группировки, почвенно-ландшафтного картографирования и проектирования адаптивно-ландшафтных систем земледелия в агрогеоинформационных системах. Обоснованы новые подходы к планированию и проектированию сельскохозяйственных ландшафтов на основе классификации их экологических и социально-экономических функций и структурно-функционального анализа.

В представленной серии получили развитие, заложенные В.В. Докучаевым, принципы рационального природопользования и ландшафтно-экологические основы ведения агропроизводства. В работах серии в значительной мере реализованы идеология устойчивого развития сельскохозяйственной деятельности, декларированная сессией ООН в Рио-де-Жанейро в 1992 году, и задача проектирования устойчивых продуктивных агроландшафтов, поставленная в том же году сессией Российской академии сельскохозяйственных наук, посвященной научному наследию В.В. Докучаева.

Представленные на конкурс работы академика РАН В.И. Кирюшина имеют большую известность в России и за рубежом. Предложенные в них понятия и концепции широко цитируются и используются в мировой литературе.

х х х

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

Подразделы

Объявления

©РАН 2021