チューリング賞受賞者のジャック・ドンガラ氏: スーパーコンピューティングの頂点にはまだ多くの余地がある

スーパーコンピュータは科学計算におけるオリンピックチャンピオンと言えます。スーパーコンピューターは数値シミュレーションを通じて、数光年離れた宇宙の星々、地球の天気や気候、人体の仕組みなど、世界についての理解を深めます。

Jack Dongarra は、40 年以上にわたってハイパフォーマンス コンピューティングの原動力として活躍してきました。今年初め、2021 ACM A.M. チューリング賞は、「40 年以上にわたりハードウェアの急激な進歩にハイ パフォーマンス コンピューティング ソフトウェアが対応できるようにした数値アルゴリズムとツール ライブラリへの先駆的な貢献」に対して、ドンガラ氏に授与されました。

この記事の著者、Bennie Mols は、9 月にドイツで開催された第 9 回ハイデルベルク賞受賞者フォーラムでドンガラ氏と会い、ハイパフォーマンス コンピューティングの現在と将来について話し合いました。 72歳のドンガラはテネシー大学の著名な教授であり、1989年から米国エネルギー省のオークリッジ国立研究所で著名な研究者を務めている。 Bennie Mols は、オランダのアムステルダムを拠点とする科学技術ライターです。

以下はインタビューの内容です

Q1: 過去数十年間、科学研究を行う動機は何ですか?

A: 私の主な研究分野は数学、特に数値線形代数であり、私のすべての研究はこれに由来しています。物理学や化学などの計算が必要な科目、特に連立一次方程式を解く場合、答えを計算できるソフトウェアは間違いなく非常に重要です。同時に、マシンが達成できる高いパフォーマンスを真に得るために、ソフトウェアの動作がマシンのアーキテクチャと一致していることも確認する必要があります。

Q2: スーパーコンピューター上でソフトウェアを実行するための最も重要な要件は何ですか?

#A: このソフトウェアの計算結果が正確であることを願っています。私たちは、科学界がこのソフトウェアを使用して理解し、さらにはその改善に貢献することを願っています。ソフトウェアが適切に動作し、さまざまなマシン間で移植できるようにしたいと考えています。コードが読みやすく、信頼できるものであることが必要です。最終的に、私たちはソフトウェアがそれを使用する人々の生産性を高めることを望んでいます。

これらの要件をすべて満たすソフトウェアを開発するのは、簡単なプロセスではありません。このレベルのエンジニアリングには数百万行のコードが含まれることが多く、約 10 年ごとにマシン アーキテクチャに大きな変化が見られます。これにより、アルゴリズムとそれを実現するソフトウェアの両方をリファクタリングする必要が生じます。ソフトウェアはハードウェアに続き、スーパーコンピューティングの最上位には、マシンのパフォーマンスを向上させる余地がまだたくさんあります。

Q3: ハイ パフォーマンス コンピューティングの現在の開発で、あなたを興奮させているものは何ですか?

A: 当社の高性能スーパーコンピューターは、サードパーティ製のコンポーネントで構築されています。たとえば、あなたや私はハイエンドのチップを購入することもできますが、高性能コンピューターには大量のチップが必要です。通常、私たちは高性能コンピューター上の GPU の形でアクセラレーターを使用します。複数のチップ開発ボードをラックに配置し、これらのラックを多数組み合わせてスーパーコンピューターを構成します。サードパーティのコンポーネントを使用する理由は、その方が安価であるためですが、科学計算専用にチップを設計すれば、より優れたパフォーマンスのスーパーコンピューターが得られるため、これは非常に興味深い考えです。

実際、これはまさに Amazon、Facebook、Google、Microsoft、Tencent、Baidu、Alibaba などの企業が行っていることであり、独自のチップを製造しています。大学には莫大な資金があるのでこれが可能ですが、大学には資金が限られているため、残念ながらサードパーティ製品を使用する必要があります。これは私のもう 1 つの懸念と結びついています。つまり、より給与の高い大企業に人材を就職させるのではなく、科学分野の人材をどのように維持するかということです。

Q4: ハイ パフォーマンス コンピューティングの将来にとって、他にどのような重要な進展がありますか? #A: 確かに重要なことがいくつかあります。機械学習がすでに科学技術コンピューティングに大きな影響を与えていることは明らかであり、この影響は今後もさらに増大するでしょう。私は機械学習を、計算科学者が解決したい問題の解決に役立つツールだと考えています。

これは、別の重要な進展と密接に関連しています。従来、当社のハードウェアは 64 ビット浮動小数点演算を使用するため、数値は 64 ビットで表現されます。ただし、32 ビット、16 ビット、さらには 8 ビットなど、より少ないビットを使用すると、計算を高速化できます。しかし、計算を高速化すると、精度が失われます。ただし、AI の計算は、より少ないビット、16 ビット、さらには 8 ビットでも実行できることが多いようです。これは研究する必要がある領域であり、ビット数の削減がうまく機能する領域とそうでない領域を見つける必要があります。

もう 1 つの研究領域は、低精度の計算から開始して近似値を取得し、その後高精度の計算を使用して結果を改良する方法に関するものです。

Q5: スーパーコンピュータの消費電力はどれくらいですか?

A: 現在の最高のパフォーマンスを誇るスーパーコンピューターは、エクサスケールの速度を実現するために 20 または 30 メガワットを消費します。地球上の全員が 1 秒ごとに 1 回の計算を行った場合、非常に大規模なコンピューターが 1 秒で行う計算を実行するには 4 年以上かかることになります。おそらく 20 年以内に、浮動小数点演算の 10 の 21 乗であるゼッタフロップのスケールに到達するでしょう。ただし、消費電力が制限要因になる場合があります。 100 または 200 メガワットのマシンが必要になりますが、現状ではエネルギーを大量に消費します。

Q6: 将来のハイパフォーマンス コンピューティングにおける量子コンピューティングの役割をどのように考えていますか?

#A: 量子コンピューティングで解決できる問題は限られていると思います。気候モデリングなど、スーパーコンピューターをよく使用する 3 次元の偏微分方程式のような問題は解決できません。

将来的には、さまざまな種類の計算ツールを含む統合ツールを構築する予定です。私たちはプロセッサとアクセラレータを持ち、機械学習を支援するツールを持ち、おそらく脳と同じようにニューロモーフィック・コンピューティングを行うデバイスを持ち、光学コンピューターを持ち、さらに量子コンピューターを持ち、特定の問題を解決します。

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